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AI用PCの電源(PSU)選び方|RTX 50世代の必要ワット数・12V-2×6・80 PLUSと「容量」と「電気代」の分け方

AI用PCの電源(PSU)選び方を実務目線で解説。容量はGPUのTGPではなくNVIDIA推奨システム電力(RTX 5080=850W/5060 Ti=600W・2026年7月時点)とトランジェント余裕で決めます。12V-2x6・ATX 3.1・80 PLUS効率と、「電源容量」と「電気代」を分けて考えるコツまで。
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Krea 2をローカルで動かす要件とライセンス|12B画像モデルの必要VRAMと量子化(ComfyUI)

Krea 2は12Bのオープンウェイト画像モデル(RAW/Turbo)。無量子化のBF16は本体26.3GBと大きく24GBにも収まらず、現実的な下限は32GBのRTX 5090級。16GBはFP8量子化で対応。ライセンスは年商100万ドル未満なら商用可など条件付き。
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Ideogram 4.0をローカルで動かす要件とライセンス|9.3BオープンウェイトをComfyUIで実行する

Ideogram 4.0は9.3Bのオープンウェイト画像モデル。FP8構成は合計約30GB前後で、VRAM 16GBでも動く範囲にある。ただし重みは非商用ライセンスで、収益化サイトへの生成画像の利用は別途許諾が要る。ローカル実行の構成とライセンスの線引きを配布元の条文に沿って整理する。
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ComfyUIをPython不要・APIなしで自動化する方法|非エンジニアでもできる辞書式自動化入門

ComfyUIの自動化はPythonやAPIがなくても始められる。非エンジニア向けに、プロンプトやseed・steps・cfgを1行のテキストにまとめてノードへ配る「辞書式自動化」を、最小構成から応用、チャットAIでの整形まで実例付きで解説する。LTX系の動画生成プロンプトの実例も収録。
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FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16GBで実測|RTX 5080・5060 TiでQ8_0 GGUFの速度とVRAMを比較

Black Forest LabsのFLUX.2 Klein 9BをQ8_0 GGUF量子化でVRAM 16GBのRTX 5080とRTX 5060 Tiで実測。1024px・4ステップを1枚約8秒(5080)/14.5秒(5060Ti)で生成し、VRAM・消費電力・GPU使用率をseed付きで比較した。
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ComfyUIのアップスケールはRAMを67GB食う|ComfyUI外でESRGANを動かしRAM1.4GB・2倍速にする方法

ComfyUIで動画を4KアップスケールするとRAMを67〜77GB消費し、潤沢なメモリと長い処理時間が要る。本記事ではComfyUIを使わずspandrelでESRGANを直接動かし、フレーム逐次処理でメモリを一定(実測1.4GB)・処理を2倍以上高速にする方法を、動くコードと総当たり実測付きで解説する。
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ComfyUIの精度設定|FP32・FP16・BF16・FP8の違いとVRAM消費をRTX 5080で実測

ComfyUIで使うFP16・BF16・FP8精度の挙動をVRAM消費・生成速度・再現性の観点で整理する。RTX 5080 16GB実機でSDXL 1024×1024・SD3.5・Flux系のVRAM占有量と生成時間を計測し、精度選択の判断軸を一次資料と照らし合わせる。
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MINISFORUM DEG1 OCuLink eGPUドック実機レビュー|RTX 4070 Superで半年運用したAI推論帯域実測

MINISFORUM DEG1はOCuLink PCIe 4.0 x4接続のeGPUドックである。RTX 4070 Superを半年運用した実測データで、Thunderbolt eGPUより帯域が広く、ComfyUI/Ollamaのデュアル GPU運用で帯域干渉が生じないことを検証する。
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ComfyUIとは?AI画像生成の始め方を初心者向けに解説

Stable Diffusionで画像を生成したいのに、UIの選択で手が止まる。AUTOMATIC1111は古くなりつつあり、Forgeは開発の方向性が読めない。どれを選んでも「動くけど快適じゃない」という中途半端な体験になりがちだった。そ...
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LTX 1をComfyUIで動かすノード構成の全体像|スクリーンショットで見る基本ワークフロー

LTX 1動画生成ComfyUIワークフローのノード構成を画面キャプチャ中心で解説。15ノードでLTX+RIFE VFI+H264出力まで組む手順、各ノードの役割と設定値、サンプラー・VAEデコード比較表、つまずきやすいポイントを実機検証ベースでまとめる。