AI画像生成

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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。
2026.07.11 AIハードウェア図鑑 編集部
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RTX 50 SUPER（24GB）を待つべきか｜LLMは速度・ComfyUIはできることが変わる【2026年6月】

噂のRTX 50 SUPER（VRAM 24GB）を待つべきか。RTX 5080・5060 Tiの16GB実測をもとに、LLMでは速度、ComfyUIの画像・動画では「できること」が変わる差を用途別に整理。24GBでも足りない大型モデルの線引きと、デュアルGPUという代替手段まで解説します（2026年6月時点）。
2026.07.04 AIハードウェア図鑑 編集部
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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。
2026.07.02 AIハードウェア図鑑 編集部
ComfyUIローカルAI環境
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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。
2026.07.01 AIハードウェア図鑑 編集部
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ComfyUI用の画像モデルGGUFをggufyで自作する｜SDXL量子化のサイズ・VRAM・速度を実測

ComfyUIで使う画像モデルのGGUF量子化版を、単体ツールggufyで自作する手順と実測。SDXLでサイズ・所要時間・RAM（約90MB／ComfyUI内ノードは96GB+）を計測し、ComfyUIで実生成してVRAMと生成速度も実測。
2026.06.29 AIハードウェア図鑑 編集部
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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。
2026.06.27 AIハードウェア図鑑 編集部
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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。
2026.06.27 AIハードウェア図鑑 編集部
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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。
2026.05.30 AIハードウェア図鑑 編集部
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VRAMとは？AI用途で必要な容量の目安をわかりやすく解説

ローカルでAIを動かす際に最重要となるVRAM（GPU専用メモリ）の基本から、ローカルLLM・画像生成・動画生成・ファインチューニングの用途別必要容量、量子化方式やKVキャッシュとの関係、おすすめGPUまで一次ソース付きで解説します。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑 編集部
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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。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑 編集部
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