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結論：条件付きでYES。8GBのグラボでも小さいほうのWan2.2は動かせます
条件付きでYESです。グラボのVRAM（グラボ専用のメモリ）が8GBでも、動画生成AIのWan2.2の小さいほう（5B）は動かせると、動かすソフト（ComfyUI）の公式手順書にあります。大きいほう（14B）は、ComfyUIで動かす場合の量が公表されていません。
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Wan2.2には大きさの違う2つの版があり、「5B」が小さいほう、「14B」が大きいほうです。大きいほうは、動かすのに多くのメモリを使います。小さいほうを試すだけなら、いまの8GBのグラボのまま始められます。
必要なVRAMは、どのソフトで動かすかで変わります。ComfyUIの公式手順書は、5Bが8GBに収まる理由をComfyUIのオフロード（native offloading、一度にVRAMに置かず使う分ずつ入れ替える仕組み）と書いています。開発元が配っているスクリプトとComfyUIでは、公表されている数字が違います。
公表されている必要なVRAM
| モデル | 動かし方 | 必要なVRAM | どこに書かれているか |
|---|---|---|---|
| Wan2.2 TI2V-5B | ComfyUI | 8GB（ComfyUIのオフロードを使う） | ComfyUIの公式手順書 |
| Wan2.2 TI2V-5B | 開発元のスクリプト | 24GB以上（例: RTX 4090） | 開発元のREADME |
| Wan2.2 T2V-A14B・I2V-A14B | 開発元のスクリプト | 80GB以上 | 開発元のREADME |
| Wan2.2 T2V-A14B・I2V-A14B | ComfyUI | 公表なし（重みのファイルは下の表） | ComfyUIの公式手順書 |
開発元のREADMEの24GBと80GBは、開発元のスクリプトで720Pの動画を作る場合の数字です。どちらもオフロードなどの省メモリの指定をつけたうえでの値として書かれています。
ComfyUIで読み込むファイルの大きさ
ComfyUIの公式手順書は、5Bと14Bのそれぞれで読み込むファイルを名前で指定しています。その大きさをHugging Faceの配布ページで確かめると、下の表のとおりです。1つのAIは、本体と、文章を読み取る部品（テキストエンコーダ）と、映像に変える部品（VAE）の3つのファイルでできています。
| モデル | ファイル | 大きさ |
|---|---|---|
| 5B | 本体 wan2.2_ti2v_5B_fp16 | 10.0GB |
| 5B | テキストエンコーダ umt5_xxl_fp8 | 6.74GB |
| 5B | VAE wan2.2_vae | 1.41GB |
| 14B | 本体 high_noise 14B fp8 | 14.29GB |
| 14B | 本体 low_noise 14B fp8 | 14.29GB |
| 14B | テキストエンコーダ umt5_xxl_fp8 | 6.74GB |
| 14B | VAE wan_2.1_vae | 0.25GB |
5Bはファイルの合計が約18GBあっても、公式手順書は8GBのVRAMに収まると書いています。手順書はその理由を、ComfyUIのオフロード（native offloading）と書いています。14Bは本体がhigh_noiseとlow_noiseの2つに分かれていて、1つが14.29GBです。14BをComfyUIで動かすのに何GBのVRAMが要るかは、ComfyUIの公式手順書には書かれていません。
いまのカードで、どこまで試せるか
| VRAM | 5B（ComfyUI） | 14B（ComfyUI） |
|---|---|---|
| 8GB | 公式手順書の目安どおり | 本体のファイル1つ（14.29GB）が容量より大きい |
| 12GB | 公式手順書の目安より多い | 本体のファイル1つ（14.29GB）が容量より大きい |
| 16GB | 公式手順書の目安より多い | 本体のファイル1つ（14.29GB）は容量より小さい。全体で動くかは公表なし |
14Bの本体のファイル1つ（14.29GB）より容量が大きいのは、この3つのうち16GBのカードだけです。8GBや12GBのカードでは、本体のファイル1つがVRAMより大きくなります。ただし、5Bもファイルの合計（約18GB）より小さい8GBで動くとされているので、ファイルの大きさとVRAMの比較だけでは動くかどうかは決まりません。16GBのカードで14Bが動くかも、ComfyUIの公式手順書には書かれておらず、当サイトも試していません。VRAMはカードを買ったあとに増やせないので、14Bまで使うかを先に決めてから選びます。
価格は日々変わるため、この記事には載せていません。当日の価格は、下の商品カードのリンク先でご確認ください。
いまのグラフィックボードのVRAMを確かめる
- タスクマネージャーを開き、「パフォーマンス」の「GPU」を選びます。
- 「専用GPUメモリ」に出る搭載量を見ます。8.0GBなら8GBのカードです。
- 上の表の自分の行で、5Bと14Bのどちらまで試せるかを見ます。
ノートパソコンやBTOのPCでも、タスクマネージャーの表示は同じです。「共有GPUメモリ」はメインメモリの一部なので、VRAMとしては数えません。
買わなくてよい場合
- 5Bを試すだけなら、VRAMが8GBのカードのまま始められます。ComfyUIの公式手順書の目安が8GBです。
- 静止画だけでよいなら、動画生成の容量は要りません。画像生成のモデルごとの容量は画像生成AIに必要なVRAMにあります。
間違えるとどうなるか
開発元のREADMEの24GBや80GBだけを見て選ぶと、家庭用のカードでは試せないと判断してしまいます。逆に、5Bが8GBで動くことだけを見てカードを選ぶと、14Bを使いたくなったときに、そのカードで動くかの公表が無いまま試すことになります。使いたいモデルを先に決め、公表されている数字がそのモデルとソフトの組み合わせのものかを確かめてから選びます。
14Bまで使うと決めた場合の候補
下記は、VRAMが16GBのRTX 5060 Tiです。ComfyUI用の14Bの本体のファイル（1つ14.29GB）より容量が大きいカードですが、14Bが動くかは公表されていません。5Bだけを試すなら、いまの8GBのカードのまま始められ、買う必要はありません。対応を確認しやすいメーカーの製品から1つずつ選んで並べたもので、当サイトが実際に使用して比較したものではありません。購入前には、必ずメーカーの仕様欄で対応状況をご確認ください。
PNY | ピーエヌワイ VCG5060T16DFXPB1-O (GeForce RTX 5060 Ti OC 16GB)
よくある質問
Wan2.2の5Bと14Bの違いは何ですか。
開発元のREADMEでは、5B（TI2V-5B）は文章からの生成と画像からの生成を1つのモデルで行い、720P・24fpsの動画に対応しています。14Bは文章から（T2V-A14B）と画像から（I2V-A14B）が別のモデルで、本体がhigh_noiseとlow_noiseの2つに分かれています。
VRAMが足りない分は、メインメモリで補えますか。
ComfyUIの公式手順書は、5Bが8GBのVRAMに収まる理由をComfyUIのオフロード（native offloading）としています。どこにどれだけ置くかは書かれていません。VRAMとメインメモリの違いはVRAMとメインメモリの違いにあります。
RTX 3060 Ti（8GB）で動画生成はできますか。
VRAMは8GBなので、ComfyUIの公式手順書の目安どおり5Bを試せます。14Bは本体のファイル1つ（14.29GB）がVRAMより大きくなります。
動画1本を作るのにかかる時間はどれくらいですか。
当サイトでは生成の時間を測っていません。開発元のREADMEには、GPUごとの計測の表（かかった時間とGPUメモリの使用量）が載っています。
出典と確認方法
このページの互換情報は、以下の公開仕様に基づいています。同じ手順でご自身でも確認できます。
- ComfyUI 公式ドキュメント「Wan2.2 Video Generation ComfyUI Official Native Workflow Example」：Wan2.2 の5Bモデル（TI2V-5B）は ComfyUI のオフロードで8GBのVRAMに収まるという記載、5Bと14Bのワークフローで読み込むファイル名（5B: wan2.2_ti2v_5B_fp16・umt5_xxl_fp8・wan2.2_vae、14B: high_noise と low_noise の14B fp8 の2つ・umt5_xxl_fp8・wan_2.1_vae）（2026-10-07 実ブラウザで確認、英語ページ）
- Wan-Video「Wan2.2」GitHub リポジトリ（README）：公式スクリプトで TI2V-5B の720P生成は少なくとも24GBのVRAM（例 RTX 4090）、T2V-A14B と I2V-A14B は少なくとも80GBのVRAMで動くという記載（どちらもオフロードなどの省メモリの指定つき）（2026-10-07 実ブラウザで確認、英語ページ）
- Hugging Face「Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged」のファイル一覧：ComfyUI 用に配られている重みのファイルの大きさ（wan2.2_ti2v_5B_fp16 10.0GB、wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled と low_noise がそれぞれ14.29GB、umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled 6.74GB、wan2.2_vae 1.41GB、wan_2.1_vae 0.25GB）（2026-10-07 Hugging Face の API で取得）
この記事の互換情報は、各メーカーが公開している仕様をもとにしています。誤りが残る可能性もあるため、購入前にメーカーの公式仕様もあわせてご確認ください。
判定の根拠は判定の方法にまとめています。