ComfyUIを始めたいけれど、PCはどこまで必要なのか、グラボは何を買えばいいのか。使いたいモデルからVRAM容量を決め、そこから逆算してパーツを選ぶ考え方を整理します。
結論：ComfyUIを快適に動かすなら、まずVRAM容量を決める
生成モデルの種類とサイズによって必要VRAMは大きく変わります。目安は、軽量モデル中心なら8〜12GB、FLUX.2世代の標準モデルを快適に扱うなら16GB、複数の大型モデルや将来の余裕まで見るなら24GB以上です。CPU・メモリ・SSD・電源は、GPUを決めてから合わせます。
「ComfyUIを始めたいけど、PCはどこまで必要？」「グラボは何を買えばいい？」という疑問は、実は同じ1つの起点から考えられます。
- どのモデルを使いたいか（SDXL系か、FLUX.2世代か）
- そのモデルにVRAMがどこまで必要か
- GPU以外のパーツはどこまで妥協できるか
この記事では、ComfyUIを快適に動かすためのPCスペックの考え方と、VRAM容量別の推奨グラボを整理します。
| VRAM容量 | 主な用途の目安 | 該当GPU例 |
|---|---|---|
| 8GB | 軽量モデル中心。量子化前提のエントリー用途 | RTX 5060 8GB |
| 12GB | SDXL系を中心に使う | RTX 5070 12GB |
| 16GB | FLUX.2世代の標準モデルを扱う基準 | RTX 5060 Ti 16GB／RTX 5070 Ti 16GB／RTX 5080 16GB |
| 24GB以上 | 大型モデル・複数モデル運用まで見据える | RTX 5090 32GB |
容量帯を先に決め、その中で処理性能（予算）を選ぶ。容量そのものを増やしたい場合は別の容量帯を検討する。
なぜGPU性能よりVRAM容量が先なのか
ComfyUIの処理はGPU上で行われます。処理の速さはGPU性能で決まりますが、そもそもモデルを読み込めるかどうかはVRAM容量で決まります。
ComfyUI公式のDynamic VRAMは、必要なレイヤーの重みだけをその都度GPUへ載せて実行するオンデマンドのoffload機構（weight streaming）です。NVIDIA GPUのWindows/Linuxで提供されていますが、WSLは対象外（対応予定なし）です。
VRAMに収まらない分はシステムメモリへ退避（offload）することで動かせる場合がありますが、システムメモリはGPUメモリより遅いため、動く/動かないの境界を超えると速度が大きく落ちます。
たとえばFLUX.2 dev（32B）は、フルロードに90GB、ComfyUIのlowVRAMモードでも64GBのVRAMを必要とします。FP8量子化で約40%削減できますが、それでも一般的なコンシューマ向けGPUの搭載量を超えます。
このため「快適に動くか」を左右するのは、まずVRAM容量、その次にGPU性能という順番になります。
8GB〜12GB：エントリー〜標準モデル向け
- ComfyUIを初めて試す
- 軽量モデル（FLUX.2 klein 4Bなど）を中心に使う
- 量子化（FP8/NVFP4）を使う前提で運用できる
- SDXL系を中心に使う
Black Forest Labs公式製品ページでは、FLUX.2 klein 4BのVRAM使用量を8.4GBと記載しています。一方、公式ブログでは同じKlein 4Bを約13GB・RTX 3090/4070以上と記載しており、公式チャネル間で数値が一致していません。8GB GPUを検討する場合は、この数値の幅を踏まえて、量子化（FP8で約40%、NVFP4で約55%のメモリ削減が公式に用意されています）を前提に余裕を持って判断してください。
現行GeForceでは、RTX 5060（8GB）、RTX 5060 Ti（8GBまたは16GB）、RTX 5070（12GB）がこの帯に該当します。
16GB：FLUX.2世代を扱うならここが基準
FLUX.2 klein 9Bは公式製品ページで19.6GBと記載されており、16GBには収まりません。16GBで扱えるのは、Klein 4B相当の軽量モデルや、量子化を前提としたモデルが中心になります。
現行GeForceでは、RTX 5060 Ti、RTX 5070 Ti、RTX 5080がいずれも16GBです。RTX 5070 TiからRTX 5080へグレードを上げても、VRAM容量は16GBのままで変わりません。上げる意味があるのは処理速度を上げたい場合で、VRAM容量そのものを増やしたい場合は別の容量帯を検討します。
FLUX.2 devのような32Bクラスの大型モデルは、16GBでもlowVRAMモードやオフロードに強く依存します。動作はしても速度は大きく落ちる点は理解しておく必要があります。
24GB以上：大型モデル・複数モデル運用まで見据えるなら
- FLUX.2 devのような32Bクラスの大型モデルを扱う
- 複数モデルを切り替えながら使う
- オフロードへの依存をできるだけ減らしたい
- AI画像生成をPCの主要用途にする
現行GeForceで24GBを超えるのはRTX 5090（32GB）です。Klein 9B（19.6GB）はこの帯なら余裕を持って収まります。GPU価格だけでなく、電源・冷却・ケースまで要求が上がる点は事前に確認してください。
推奨グラボの選び方：容量を決めてから、性能を選ぶ
同じVRAM容量でも、GPUの処理性能は同じではありません。RTX 5070 TiとRTX 5080はどちらも16GBですが、処理速度には差があります。
そのため、選び方の順番は次のようになります。
- 使いたいモデルからVRAM容量を決める
- その容量帯の中で、予算に応じた処理性能のGPUを選ぶ
- 容量そのものを増やしたい場合は、同じ容量帯の上位モデルではなく、別の容量帯を検討する
| 用途の目安 | 推奨GPU | VRAM |
|---|---|---|
| エントリー・軽量モデル中心 | RTX 5060 | 8GB |
| SDXL系中心 | RTX 5070 | 12GB |
| FLUX.2世代の標準モデル | RTX 5060 Ti／RTX 5070 Ti | 16GB |
| 速度も重視したFLUX.2世代運用 | RTX 5080 | 16GB |
| 大型モデル・複数モデル運用 | RTX 5090 | 32GB |
CPU・メモリ・SSD・電源は、GPUを決めてから合わせる
GPUとVRAM容量が決まったら、残りのパーツはそれに合わせて選びます。すべてを最上位にする必要はありません。
CPU
ComfyUIの処理の主役はGPUです。AIのためだけに最上位CPUを選ぶ必要はありません。ミドルクラスのCPUでも、GPUの性能を十分に引き出せます。
ゲームなど他の用途も重視する場合は、その用途の条件からCPUを選び、AIはGPU側を優先する方が予算配分として合理的です。
メモリ（システムRAM）
ComfyUIはVRAMに収まらないモデルの一部をシステムメモリへ退避することがあります。メモリに余裕があると、この退避の影響を受けにくくなります。
目安としては、軽めの利用なら32GB、大型モデルや複数アプリを同時に使うなら64GBを検討します。
SSD・ストレージ
checkpoint、LoRA、VAE、ControlNet、生成画像・生成動画などが蓄積するため、想像以上に容量を使います。
1TBでは窮屈になりやすく、2TBが実用的な目安です。モデルを多数保持するなら4TBも検討します。速度規格（Gen4/Gen5）より、まず必要容量を確保することを優先して構いません。
電源（PSU）
電源容量はGPUを決めてから選びます。NVIDIA公式準拠のSystem Power目安は次の通りです。
| GPU | System Power目安 |
|---|---|
| RTX 5070 | 650W |
| RTX 5070 Ti | 750W |
| RTX 5080 | 850W |
| RTX 5090 | 1000W |
実際に必要な容量はCPUなど構成によって変わります。将来のGPU交換を見込んで多少余裕を持たせる意味はありますが、全員が1000Wにする必要はありません。
AMD GPUという選択肢
AMD GPUでもComfyUIは利用できます。ComfyUIはNVIDIAだけでなく、AMD（ROCm）、Intel Arc（XPU）、Apple M系（Metal）での実行手順を公式READMEに記載しています。
ただし、ROCm対応状況、Windows/Linuxでのサポート方式、Custom NodeやモデルのAMD対応は個別に確認が必要です。ローカルAI環境をなるべく手間なく構築したい場合は、NVIDIA・CUDAを前提にした方が環境を組みやすい傾向があります。
買いすぎに注意：過剰スペックのライン
ComfyUIを使うからという理由だけで、全員が最上位構成を選ぶ必要はありません。
- 軽量モデルしか使わないのに24GB以上のGPU
- AIを少し試すだけなのにメモリ64GB以上
- 今のワークフローが収まっているのにGPUだけ上位化する
今使いたいモデルで実際に不足するかを確認してから、容量帯やパーツを上げる方が無駄になりにくくなります。
よくある質問
ComfyUI向けPC選びでよく聞かれる質問をまとめました。
12GBのGPUでもComfyUIは快適に使えますか？
使うモデル次第です。SDXL系や量子化した軽量モデルなら12GBでも扱えますが、FLUX.2世代の標準モデルでは容量が境界になることがあります。
システムメモリを増やせばVRAM不足の代わりになりますか？
動作の完走には効きますが、速度には効きません。システムメモリはGPUメモリより遅いため、VRAM内で完結する場合と比べて処理は遅くなります。
RTX 5070 TiとRTX 5080はどちらがAI用途に向きますか？
VRAM容量はどちらも16GBで同じです。差があるのは処理速度で、容量そのものを増やしたいなら別の容量帯を検討します。
AMD GPUでもComfyUIは使えますか？
使えます。ただしROCm対応やWindows/Linuxでのサポート方式、Custom Node・モデルのAMD対応は個別確認が必要です。
