画像生成AIを使いたい！GPUは何を選べばいい？

Stable DiffusionやComfyUIで画像生成に挑戦したい――そう思ったとき、最初に立ちはだかる壁が「GPU選び」ではないでしょうか？
PCのスペック、なかでも「GPU」は、処理速度や生成品質に直結する非常に重要なポイントです。
本記事では、初心者の方にも分かりやすく、画像生成に最適なGPUの選び方を解説。

「VRAMって何？」「NVIDIA一択なの？」「RTX 3060でも大丈夫？」そんな疑問に答えながら、目的別のおすすめGPUもご紹介します。

 この記事を読むと得られること
最新GPUの違いがひと目でわかる
Stable DiffusionなどAI用途での目安が分かる

GPUで決める

画像生成AI、とくにStable DiffusionやComfyUIのようなツールでは、「どんなGPUを使うか」が処理速度や生成の快適さに直結します。

画像生成AIの裏側では、膨大な数の数式や画像データが処理されています。こうした並列計算を得意とするのが、「GPU（Graphics Processing Unit）」です。もともとはゲームや映像処理のためのパーツですが、AIの分野ではいまや必須ともいえる存在です。

逆に、CPUだけで画像生成を動かそうとすると、1枚の画像を生成するのに何分も、場合によっては何時間もかかってしまうことがあります。それどころか、重すぎてフリーズしたり、強制終了してしまうことも。

また、GPUには「VRAM（ビデオメモリ）」という重要な要素があり、これが足りないとStable Diffusionのようなモデルは、そもそも読み込めない・動かないというケースもあるのです。つまり、快適に画像生成を楽しむためには、「ちゃんとしたGPU」を選ぶことが最初の一歩です。

BTOパソコンってなに？

画像生成などの用途でPCを選ぶ場合、「どんなPCを買うか」よりも、まず使いたいGPUから逆算してパソコンを選ぶという方法があります。
このようなスタイルで構成を自由に選べるパソコンは、「BTOパソコン」と呼ばれています。
「BTO」は Build To Order（受注生産） の略で、用途に合わせてパーツを選び、注文後に組み立てられるパソコンのことです。

たとえば「画像生成に強い構成にしたい」「静音性を重視したい」「とにかくコスパ重視」など、目的に応じてGPUやメモリなどのパーツを最適な形でカスタマイズできるのが特徴です。

「パソコンの中身はよく分からないけど、Stable Diffusionを快適に使いたい」という方にとっても、
BTOは“組み立て済みの最適解”と言えるでしょう。

GPU選びで注目すべきポイント

GPUを選ぶとき、「何を基準にすればいいの？」と迷う方は多いと思います。見た目も名前も似ている製品がたくさんありますし、値段もピンキリです。ここでは、画像生成AIを使ううえでとくに大事なポイントを順番に見ていきましょう。

1. VRAM（ビデオメモリ）は何より大事！

まず最初に注目すべきは「VRAMの容量」です。
VRAMとは、GPUに搭載されたメモリのこと。これが画像生成で使われるAIモデルの読み込みや、一時的なデータ処理に使われます。

Stable Diffusion 1.5なら6GB〜8GB程度でも動作しますが、SDXLやControlNetなどの高度な処理、動画生成などまで使いたい場合は、12GB〜16GB以上が理想的です。
VRAMが足りないと、モデルを読み込むことすらできずにエラーで止まってしまいます。

※更に最近見逃せないのは、画像生成ツールに動画生成の機能も追加されてきているという点です。
 こちらの記事で詳しく書いていますが、最近、Stable DiffusionのComfyUIでも動画生成のノードが使用出来る様になりました。

現時点(2025年9月)での使用は、公式クラウドサービス または ComfyUIの専用ノード経由（API利用）に限定されていますが、ローカルで使用出来るようになるのも時間の問題だと考えられています。※これらの動画生成には、相当のVRAMが必要になります。動画生成の必要容量に関してはこちらの記事の中で書いていますので、是非チェックしてみて下さい。

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【ComfyUI + Wan】i2vで”静止画キャラから動画生成”とt2vで”テキストから動画生成”（RunPod GPU設定例あり… WANとは？ Wanは、VACE内部で使われる 動画生成モデルで、VACE（Video-Audio-Content Engine）は、中国の大手テック企業 Alibaba Group（阿里巴巴集団）の、AI研究部門「DA…

2. NVIDIA一択といわれる理由

現在、Stable Diffusion系ツールの多くは「CUDA（クーダ）」という技術を使っています。これはNVIDIA製GPU専用の高速処理フレームワークなので、実質的に「NVIDIA一択」となります。

AMD製GPUも性能としては魅力的ですが、画像生成ツールとの相性が悪かったり、そもそも動かないケースもあります（Linuxや特殊な設定が必要だったりします）。
その為、初心者はNVIDIA製のRTXシリーズを選ぶのが安心です。

※画像生成と言えばStable DiffusionやMidjourneyを思い浮かべると思いますが、
Stable Diffusion系ツールはオープンソースの画像生成AIであり、自分のPCやクラウドGPU上で動かす必要があります。そのため、利用環境のGPU性能やVRAM容量が直接的に生成速度・生成可能な解像度に影響します。
一方、Midjourneyなどは、ユーザーがGPUを直接用意する必要がなく、あくまで「クラウド上のGPUクラスタをサブスクリプションで利用している」形になります。
そのため、PCスペックに依存せず誰でも使えますが、カスタマイズ性や拡張性は低いのが特徴です。

3. GPUの世代と型番にも注目

NVIDIAのGPUには世代ごとの違いがあります。たとえば

• RTX 30シリーズ（Ampere世代）
• RTX 40シリーズ（Ada Lovelace世代）

新しい世代ほど省電力・高性能になっています。RTX 3060（30世代）でも十分実用的ですが、RTX 4070以降（40世代）はさらに省電力なのに処理が速くなります。

4. 消費電力と冷却もチェックしよう

画像生成はGPUにかなり負荷がかかる作業です。なので、消費電力（TDP）や冷却性能も意外と大事。
とくに自作PCや中古PCを使う場合は、「電源容量が足りるか」「ケース内のエアフローは大丈夫か」も確認しておきましょう。

用途別おすすめGPU

AI画像生成向けおすすめGPU 早見表

AI画像生成（Stable Diffusion / LoRA学習 / ControlNet）で快適に動かすには、
GPUの VRAM容量 がとても重要です。現時点での、画像生成用途での、理想環境は以下の通りです。

RTX 3060（12GB）：初心者、お試しにも！・安価で安定、今も現役

初めてStable Diffusionを動かしてみたい、ちょっと試してみたい――という方にはRTX 3060（12GB）がおすすめです。

12GBのVRAMがあれば、Stable Diffusion 1.5はもちろん、SDXLや軽量なLoRAモデルも十分扱えます。中古市場でも見つけやすく、比較的コスパがいいのも魅力。
動作は少しゆっくりかもしれませんが、「とりあえず動かしたい」という方にはベストな1枚です。

• メリット：VRAMが12GBあり、SD1.5・軽量LoRA・小規模ControlNetまで対応
• デメリット：処理速度はやや遅め、最新世代に比べると省電力性に劣る
• おすすめユーザー：予算を抑えて入門したい人、趣味レベルで十分な人

RTX 4060 / 4060 Ti（8GB / 16GB）：性能とコスパの中間点

• 4060（8GB）は、VRAM容量の点で重いモデルには非推奨。
• 4060 Ti 16GB版なら、VRAM不足に悩まずSDXLやLoRAもある程度OK。
• 注意点：Tiでない8GBモデルはSDXLやControlNetに制限あり。
• おすすめユーザー：中級者・軽量モデル中心に活用する人

RTX 4070 / 4070 Ti：本格的に使いたい方向け

本格的に画像生成を楽しみたい方や、ControlNetや高解像度の出力を使って作品づくりをしたい方には、RTX 4070や4070 Tiがおすすめです。

どちらもAda世代で、処理速度が速く、発熱や消費電力も抑えめ。特にRTX 4070は性能と価格のバランスが非常に良いと評価されています。
VRAMは12GBですが、高速なGDDR6Xメモリと効率的な設計で、重めのモデルでも快適に動作します。

RTX 5070 Tiは、16 GB GDDR7 を搭載しています。

• SDXLやControlNetにも対応できるパワーとVRAM
• 消費電力が比較的少なく、導入しやすい
• 最新のAdaアーキテクチャにより、生成速度も優秀

RTX 4070 / 4070 Ti：本格的に画像生成を楽しみたい方向け。特にSDXLやControlNet、LoRA生成も視野に入れている方には、このクラス以上が快適です。

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RTX4070搭載BTOモデルを探す

クリエイター・上級者向け：RTX 4080 / 4090 /

複数モデルの同時読み込み、大量の画像生成、動画変換、LoRAのトレーニングまでやりたい――そんなプロフェッショナル用途には、RTX 4080 / 4090が圧倒的です。

• RTX 4080：16GBのVRAMで高解像度出力に余裕あり
• RTX 4090：24GBのVRAM＋圧倒的な演算性能で、あらゆる用途に対応

価格は高めですが、「生成スピード」「処理の安定性」「将来性」すべてを求めるならこのクラスが安心です。特にRTX 4090は、多くのクリエイターに選ばれています。

そして今、気になるのがRTX 50シリーズ。
価格と性能のバランスを見極めつつ、RTX 50シリーズにも注目していきたいです。

RTXシリーズを深掘り！モデルごとの特徴と選び方のコツ

• 大型モデルの同時処理、LoRA/ControlNet複数同時読み込みも快適
• VRAM不足によるエラーが起こりにくく、拡張性が高い
• 特に4090は、LoRA学習や動画処理にも余裕で対応可能

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RTX 50シリーズ

各モデルの特徴とおすすめポイント

RTX 5060

（5060（8GB）は、価格は魅力でもVRAM不足がネックな為、画像生成用途では除外します。）

RTX 5060 Ti：入門者向けのバランスモデル

• VRAM容量：8GB モデルと 16GB モデルの両方あり
• 特徴：軽量な画像生成やLoRAモデルの使用に適しており、入門者におすすめです。
• 注意点：高解像度や複雑なプロンプトでは処理が厳しい場合があります。

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これはお得だね！

RTX 5070：コストパフォーマンス最高の中級モデル

• VRAM容量：12GB
• 特徴：中程度の画像生成に適しており、コストを抑えたいユーザーには非常に有難い存在。
• 注意点：VRAMが12GBとやや少なめで、高解像度や複雑なプロンプトでは制限を感じる可能性がありますが、重いモデルは**レンタルGPU利用に切り替えるという選択肢も。

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RTX 5070 Ti：高解像度対応の上級モデル

• VRAM容量：16GB
• 特徴：高解像度の画像生成や複雑なプロンプトにも対応でき、プロフェッショナルな用途にも適している。

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RTX 5080：プロフェッショナル向けのハイエンドモデル

特徴：高度な画像生成やプロフェッショナルな用途に最適で、安定したパフォーマンス。

VRAM容量：16GB

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未来

そしてこちらも外せないのでご紹介します。
コスパが良いRTX 2000 Adaです！

マウスコンピュータ｜MouseComputer デスクトップパソコン DAIV(RTX 2000 Ada) KMI7N20BC22U2NP3 [モニター無し /Windows11 Pro /intel Core Ultra 7 /メモリ：32GB /SSD：2TB] 価格：399,800円（税込、送料別) (2025/9/6時点)

【おすすめBTO】

RTX 2000 Ada
NVIDIA RTX 2000 Ada Generation
CUDAコア数：2,816
Tensorコア（第4世代）：88
RTコア（第3世代）：22
GPUメモリ：16 GB GDDR6（ECC対応）
メモリ帯域幅：224 GB/s（128-bit）
PCIeインターフェース：PCIe 4.0 x8
消費電力：最大70 W
VRAM：16GB GDDR6（ECC対応）

RTX 2000 Ada は 省電力・ワークステーション向けチューニング がされているため、同じCUDAコア数でも GeForce より 高負荷環境で安定。

RTX 5090：現在のハイエンドモデル

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VRAMと処理速度、どちらを取ろうか？

画像生成用途では、VRAMの容量がまず第一です。
処理速度（Tensor性能など）も重要ですが、VRAM不足だとそもそもモデルが動かないという事態になります。

その為、同価格帯で迷ったときは「VRAMが多い方」を選ぶと失敗しづらいです。

 画像生成だけでなく、”動画”生成なども視野に入れている場合は、
今注目されている、”Comfyで使用可能なツール”WAN””の性能に関する 以下の記事もぜひ、参考にして下さい。
現在の最新動画生成AIに必要なVRAMのスペックについて書いています。
この記事の中で触れていますが、今後の動画生成ではかなりのGPU性能が必要になってくると思われます。

SAKASA AI

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GPUだけじゃない！画像生成の隠れたボトルネックたち

画像生成では「GPUが強ければすべてOK」というわけではありません。GPUの性能を引き出すには、周辺パーツとのバランスも重要。ここでは、見落とされがちなボトルネック要素をチェックしてみましょう。

メモリ（RAM）：16GB欲を言えば32GB欲しい

Stable DiffusionやComfyUIを使っていると、「GPUメモリだけでなく、システムのRAMもけっこう使う」ことに気づくはずです。

• 現実的ライン：16GB（モデルを普通に使用する人向け）大抵の事は出来る！
• 理想：32GB以上（SDXLやControlNet、LoRAを沢山併用したい人向け）

とくに、ブラウザを開いたまま作業したり、複数モデルを使う場合は、RAM不足で処理が落ちることがあります。お試しや、重過ぎる作業にはクラウドGPUという選択肢もありますが、ある程度の作業は自分のPCでこなしたいです。

重い作業に活用したいクラウドGPU

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CPU：モデルのロード・前処理に影響する

画像生成自体はGPUで行いますが、モデルの起動・前処理・ファイル操作などはCPUに頼ります。

• 最新のCore i5 / Ryzen 5以上ならOK
• 古い世代や低消費電力版（ノート用Uシリーズなど）は要注意

CPUが遅いと、「モデルを読み込むのに数分かかる」といったストレスが発生します。

ストレージ（SSD）：HDDは非推奨

Stable Diffusionでは、数GBクラスのモデルファイルを頻繁に読み書きします。これに時間がかかると、作業効率が激減。

• M.2 NVMe SSD推奨（読み書きが高速）
• SATA SSDでも問題なし（ただし少し遅め）
• HDDは非推奨（起動が遅く、頻繁な書き込みに不向き）

また、LoRAやVAE、ControlNetなどを複数導入するとストレージ容量も圧迫されるため、最低でも500GB以上の空き容量があると安心です。

電源ユニット（PSU）：高性能GPUは電力も要求する

RTX 4070以上を使用する場合は、電源にも注意が必要です。

• RTX 3060クラスなら500W〜600Wで十分
• RTX 4090などを使うなら850W以上の高品質電源が必要
• 安定した電源がないと、画像生成中に強制終了やフリーズの原因になることも

冷却・エアフロー：夏場の画像生成は熱との戦い

高負荷での画像生成はGPU・CPUともに発熱します。とくに高性能GPUを使用する場合は、

• ケース内のエアフロー
• GPUとCPUの冷却対策
• 室温のコントロール（エアコン必須の場合も）

が重要です。サーマルスロットリング（温度で性能が落ちる）を防ぐには、静音重視より冷却重視の構成がベター。

一般向けGPUを探る

画像生成（Stable Diffusionなど）を目的とした際に、「家庭用コンセントで無理なく使え、冷却も過剰に気にせずに済む」NVIDIA RTXシリーズのGPUを選ぶなら、消費電力（TDP）200W未満〜250W前後までが一つの目安です。

【条件】

• 家庭用コンセント（100V15A）で無理なく使える
  • → PC全体で最大でも 600W〜700W以下が安心
• 冷却に神経質にならずに済む
  • → 2スロット程度・ファン2基の空冷でOK
• 画像生成（Stable Diffusion等）に十分な性能
  • → VRAMは最低12GB以上を推奨
  • LoRA学習やControlNetも視野に入れるなら16GB以上が理想

玄人向けモデル

ノートPCで画像生成はできるのか？

結論は、できます！ただし、「どこまで快適にできるか」はスペック次第です。ノートPCは省スペースで手軽に始められる反面、性能や冷却に制約があり、選び方を間違えると動作が重くてストレスフルになってしまいます。

しかし今は良いものが出て来ていますね！

画像生成が可能なノートPCの条件

1. NVIDIA製のGPUを搭載していること（RTX 30シリーズ以上が理想）
   　GTXでは性能が足りないことが多く、Tensor処理も非対応な場合があるので非推奨。
2. VRAMが最低でも6GB以上、できれば8GB以上
   　SD1.5なら6GBでも動きますが、SDXLやLoRAを扱うなら8GB以上が安心。最新のWANなどの動では20GB以上必要になる。
3. RAM（メモリ）は16GB以上推奨
   　メモリ不足はフリーズや強制終了の原因に。32GBあればなお良い。
4. CPUはCore i7 / Ryzen 7クラスが理想
   　前処理やマルチタスクの快適さに影響します。
5. 冷却性能が高いこと（ゲーミングノートがベター）
   　長時間の画像生成では本体が高温になるため、しっかりした冷却設計が必須。

これらの事を考えて行くと、ゲーミングノートとして販売されているものが、かなり良いことに気付かれると思います。

 Acer公式サイトのゲーミングノートページ

SAKASA

ノートは持ち運べるからいいよね。

未来

NVIDIA RTX 5090搭載ノートPCの価格も落ち着いてきたね！

ノートPCならではの注意点

• 熱による性能低下（サーマルスロットリング）には注意
  　夏場や連続出力時は処理が急に遅くなることがあります。冷却台の導入や、室温管理が有効です。
• 拡張性がなく後からパーツを増設できない
  　ノートPCはスペックを買ったらそのまま。最初の選定が重要です。

自分のPCにGPUがなくても大丈夫！クラウドGPUという選択肢

ノートPCで画像生成に限界を感じたら、

• クラウドGPUを使う
• ローカルは軽量モデル中心に、重い処理はクラウドで

といった「ハイブリッド運用」もおすすめです。画像生成が可能なノートPCの条件

ハイスペックなPCがなくても、画像生成はできます。そんなときの強い味方が、クラウドGPUサービス。インターネットを通じて、高性能なGPUマシンを時間単位・月単位で借りられる仕組みです。Stable DiffusionやComfyUIを試したいけど、手元のマシンじゃ難しそう…という人にはぴったりの方法です。

代表的なクラウドGPUサービス

• Google Colab（無料枠あり）
  　Stable Diffusionにもっとも広く使われているサービス。無料枠もあるので、初心者のお試しにぴったり。ProやPro+に課金すればより高性能なGPUも使えます。
• RunPod
  　安価で高性能なマシンを提供しており、AUTOMATIC1111やComfyUIがプリセットされたテンプレートも多数。商用利用も可能です。
• Paperspace
  　クリエイターに人気。使い方はやや難しい部分もありますが、カスタム性の高さが魅力です。
• Hugging Face Spaces
  　Web上で使えるノーコードUI付きのStable Diffusionアプリが多数。商用利用可能なものもあり、使い勝手は抜群（ただし高機能モデルは重く、制限がかかることも）。

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こんな人にクラウドGPUがおすすめ？

• 自宅のPCにGPUがない／スペックが足りない
• 画像生成をまず試してみたいだけで、まだ高価なPCを買いたくない
• ノートPCでラフな作業をして、重たい処理はクラウドに任せたい

クラウドGPUは「必要なときだけ」「一時的に」使えるのが最大のメリット。初期費用ゼロで最新のGPU環境を体験できるのは魅力です。

注意点

• 無料枠には利用制限（時間・性能）がある
• 商用利用の場合は、各サービスの利用規約・モデルのライセンスを必ず確認する
• 通信速度・容量制限に注意（大きなモデルのアップロード／ダウンロード時）

まとめ

画像生成AIを快適に使うには、GPUの性能が重要なカギを握ります。とくにVRAM容量や世代ごとの特徴を押さえることで、目的に合ったGPU選びが可能になります。初心者ならRTX 3060や5060 Ti、中級者以上ならRTX 4070〜4080、プロ志向ならRTX 4090や最新の5080が選択肢です。また、ノートPCやクラウドGPUの活用など、環境に合わせた工夫も大切です。用途と予算に応じて、最適な選択をしたいですね。

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