【Wan2.2】動画生成AIにおすすめなグラボをゆるく検証【GPU別の生成速度】

中国アリババが公開した「Wan2.2」モデルで、快適に動画を生成できるグラフィックボードを実際に検証します。今回はとりあえず20枚のグラボで性能比較です。

定番GeForceシリーズは直近3世代、マニア向けのRadeonシリーズは直近2世代を取り上げます。

世界中どこを探してもWan2.2ベンチ比較が見つからないから、たぶん需要なさそう･･･なので「ゆるく」検証です。

（公開：2025/8/10 | 更新：2025/8/10）

動画生成AI（Wan2.2）におすすめなグラボを検証

検証方法：動画の生成時間をテストする

（指示内容：被写体のまわりを一周して）

動画生成AI（Wan2.2）に適したグラフィックボードをテストする方法はシンプルです。

実際に動画を作らせて、処理にかかった時間を記録します。短時間で動画を生成できればできるほど、動画生成AIに適したグラボです。

なお、生成速度（Iterations per Second）は指標に使いません。「20 it/s」などの数値に、VAEデコード時間が含まれておらず、実態以上の性能に誤認させるリスクが高いです。

最終VAEデコードが終わって、完成品が表示されるまでにかかった時間（Prompt executed seconds）を評価します。

動画生成に使うソフトは「ComfyUI」です。

• Download for ComfyUI（comfy.org）

Wan2.2がリリースされた初日からネイティブ対応済み。イラスト生成時代に定番だった「A1111」や「Forge」は、動画生成AI界から存在感が消えています。

ComfyUIに導入する拡張プラグインは基本中の基本となる「ComfyUI-Manager」に加え、「ComfyUI-GGUF」と「ComfyUI_essentials」を導入します。

• ComfyUI-Manager（github.com）
• ComfyUI-GGUF（github.com）
• ComfyUI_essentials（github.com）

「git clone」がよく分からない方は、ComfyUI-Managerだけ入れて、Managerから各種プラグインをインストールすると楽です。

（ベンチマーク用に自作）

ベンチマーク用のワークフロー（Workflow）は、筆者が自作したテンプレートを使います。ベンチマークに不要な機能を取り除いた、シンプルなテンプレートです。

• Wan22_Q2_K(10GB)_Bench.zip（筆者作成）

ダウンロードした.zipファイルを展開して、中に入っている.jsonファイルをComfyUI画面に放り込むだけでテンプレが開きます。

ごく普通のワークフローで検証します。複雑な後処理（アップスケーリングやフレーム補間）は含みません。

テスト環境：使用したグラボとPCスペックを紹介

今回のWan2.2ベンチマークで使用するテスト機のPCスペックです。

CPUにRyzen 7 9800X3D（8コア16スレッド）、メモリにDDR5-5600（JEDEC準拠）を容量128 GBたっぷり搭載しました。

Wan2.2本体のVRAM使用量は使用する量子化モデルに依存しますが、生成する解像度を大きくしたり、後処理にアップスケーリングを入れるとメモリ使用量が急増します。

（共有メモリに漏れるとSSDの寿命を無駄に浪費するし生成速度も･･･）

最低でも64 GB以上、予算に余裕があれば96～128 GBを検討したいです（比較データは後ほど紹介）。

テストに使用したグラフィックボードは全部で20枚（GeForce：16枚 + Radeon：4枚）です。

筆者のお財布事情と時間の都合で、すべてのグラフィックボードが揃っているわけではないものの、ベンチマークとして性能を比較するのに不足しない量を揃えています。

【グラボ別】動画生成AI（Wan2.2）の生成速度

ベンチマーク内容は「HD画質（480 x 704）」を5秒（81フレーム）生成させて、動画が完成するまでにかかった時間（Prompt executed seconds）をテストします。

なお、アップスケーリングやフレーム補間など、グラボよりメモリ容量で勝負が決まりやすい後処理のベンチマークは省略します。

あくまでも、VRAMが足りている範囲でグラフィックボードが出せるネイティブ生成性能に注目した検証です。

480×704：神里綾華（I2V）ベンチマーク

開始	終了

イラスト（Image）から動画（Video）に変換する、I2V（Image to Video）ベンチマークです。

ベースとなるイラストのアスペクト比に合わせて解像度を「480 x 704」に設定し、高速化LoRA「Lightx2v」を導入してステップ数を合計6（High側で3 + Low側も3）ステップに削減します。

生成する動画の長さは「5秒」です。Wan2.2は16 FPSで動画が生成されるため、最初のフレーム + 5秒 x 16枚 = 81枚の生成に相当します。

（※クリックでグラフ拡大）

ほとんどの生成AIユーザーが予想していたとおり、GeForceシリーズが圧倒的な成績を収めます。

Radeonシリーズはむしろ動いただけでも驚きです。TheRock版ROCm（Windowsネイティブ版）が登場したおかげで、最新版ComfyUIでそのまま動画を生成できます。

しかし、軽量版モデル（Q2_K版）ですらVRAM容量をあるだけすべて湯水のように浪費し、最後の仕上げ工程（VAEデコード）で深刻な目詰まりを起こして大きく時間が伸びます。

ROCmの最適化が遅れているRX 9070 XTはさらに酷く、そもそも最終VAEデコードが通らないです。苦肉の策として「–cpu-vae」オプションを使って、CPU処理でなんとか通しました。

Radeonで「Wan2.2」がすんなり動いてびっくりです。途方もない生成時間がかかるけど、動いただけでも凄いです。

（※クリックでグラフ拡大）

次に、GeForceだけに焦点をあてた拡大グラフをチェック。

すべてVRAM容量がギリギリ足りている範囲で動いているから、グラボ本来のネイティブ生成性能を比較できました。

生成AIユーザーの新規獲得に大きく貢献した名作RTX 3060 12GBも未だにけっこう強いです。RTX 4060に速度で負けますが、VRAM容量が多いから少し高品質なモデルを使えます。

同様にRTX 5060 Ti 16GBも速度こそRTX 4070に届かないものの、サイズの大きなモデルをロードでき、生成品質で優位性があります。

RTX 5070以上は順当に性能が伸びています。イラスト生成で伸びがイマイチだったRTX 50シリーズですが、なぜか動画生成なら意外と性能アップ。

CUDA性能の割に生成速度が伸びているため、おそらくVRAM帯域幅が効いている可能性が高いです。

RTX 5090はRTX 4090比較で約1.56倍です。やはり90番台はAI目的だとコスパの下剋上が発生します。

メインメモリ容量ごとに生成時間を比較

Wan2.2の前世代モデル「Wan2.1」が登場したころ、動画生成AIには大量のメインメモリが必要だと話題になっていました。

本当にメインメモリ容量が大量に必要なのか、「RTX 5090」を使ってメモリ容量ごとに生成時間を比較します。生成する内容や各種設定は同じままです。

（※クリックでグラフ拡大）

4パターンで比較した結果、たしかにメインメモリ容量が多いほど生成時間が短縮されています。

• メモリ容量128 GB：約2.3倍
• メモリ容量64 GB：約2.3倍
• メモリ容量48 GB：約1.8倍
• メモリ容量32 GB：-

容量32 GBに対する性能の向上幅を計算すると、容量64 GB以上がおすすめです。メモリ容量を増やしただけで、生成時間が半減します。

メモリ容量を増やすと劇的に生成時間を減らせる理由は「スワップ現象」です。

VRAMに入り切らないデータは、PCIeバスを経由してメインメモリに移動し、メインメモリでも足りなければ共有メモリ（システムSSD）に移動します。

それぞれの移動速度は以下のとおりです。

一見するとぶっ飛んだ速度に見えます。

一方で、VRAM帯域幅は文字どおり桁違いの帯域幅です。

PCIeバスやメインメモリの約5～30倍以上も速く、ましてや共有メモリ（NVMe SSD）と比較してまうと約50～250倍も速いです。

VRAMと比較してメモリの帯域幅が遅すぎるから、メインメモリに漏れると生成時間が一気に低速化します。

メインメモリにすら入り切らず、共有メモリ（NVMe SSD）に漏れた場合は、SSDの寿命（TBW：書き込み保証値）を無駄に浪費するペナルティまで付いてきます。

Crucial Pro 128GB【DDR5-5600 64GBx2】

Crucial / DDR5-5600 / 128 GB（2枚組）/ 型番：CP2K64G56C46U5 / 備考：互換性の高いネイティブ規格品

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Crucial Pro 64GB【DDR5-5600 32GBx2】

Crucial / DDR5-5600 / 64 GB（2枚組）/ 型番：CP2K32G64C40U5B / 備考：互換性の高いネイティブ規格品

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「Wan2.2」を快適に動かすなら、とりあえずメモリ容量64 GBがおすすめ。後処理にこだわる方は96 GB以上も要検討。

【おまけ】モデルサイズと生成品質の違い

同じワークフロー、まったく同じ設定のまま、量子化モデルだけを変更して動画を生成させました。

モデルサイズが小さいほどVRAM使用量を減らせますが、やはり生成品質が犠牲になる様子が明らかです。

映像のアーティファクト（ガビガビ）度合いや解像度の細かさだけでなく、入力したプロンプト（指示内容）に対する追従性も大きく変わってきます。

Wan2.2で指摘が相次ぐ「口パク現象」の発生率も、体感ですがモデルサイズに比例する気がします。

まとめ：動画生成AIにおすすめなグラボ【3選】

• RTX 5060 Ti 16GB：動画生成AI向け入門グラボ
• RTX 5070 Ti 16GB：速度と容量のバランスならこれ
• RTX 5090 32GB：動きのある高解像度な動画生成に

今回のWan2.2ベンチマーク調査で、「動画生成AIにおすすめなグラボ」がざっくりと判明しました。

RTX 5060 Ti 16GB：動画生成AI向け入門グラボ

ZOTAC RTX 5060 Ti 16GB Twin Edge OC

ZOTAC / ブーストクロック : 2602 MHz / ファン : 2個 / 厚み : 2スロット（41.6 mm） / TGP : 180 W（8 pin）

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動画生成AIをとりあえず導入してみたい方に、おすすめなグラフィックボードが「RTX 5060 Ti 16GB」です。

生成速度はRTX 4070にやや劣る程度ですが、GDDR7メモリ（448 GB/s）を16 GBも搭載します。そこそこ品質が高い「Q4_0」版や「Q3_K_M」版を収納できるVRAM容量です。

予算10万円未満で買えるグラボの中で、もっとも動画生成AIに適性があるグラフィックボードと評価してます。

なお、RTX 5060 Tiの問題点はゲーム性能の低さです。対応ドライバ「566.xx」以降、ゲームによる性能のバラツキが拡大していて取り扱いが難しいです。

動画生成AI用におすすめできますが、生成AI以外の用途で推奨しづらい惜しいグラボです。革ジャンが早期にドライバの安定化を推し進めてくれるといいのですが。

RTX 5070ベンチマーク：RTX 5060 TiやRX 9070と比較レビュー

VRAM容量があるから首がつながった感あるグラボ。ゲーム用なら「RTX 5070」を推してます。

RTX 5070 Ti 16GB：速度と容量のバランスならこれ

ASUS PRIME-RTX5070TI-O16G【国内正規品】

ASUS / ブーストクロック : 2497 MHz / ファン : 3個 / 厚み : 2.5スロット（50 mm） / TDP : 300 W（16 pin）/ 保証 : 1年

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RTX 4080 SUPERに迫る生成性能と、容量16 GB（896 GB/s）を両立するグラボが「RTX 5070 Ti」です。

在庫がかなり安定してきて、今なら約12～13万円台で落ち着いています。それでも価格だけを見るとけっこういい値段してますが、性能とコスパは負けてないです。

RTX 5060 Tiに対して約1.8倍の生成速度があり、一方で価格差は約1.6～1.7倍だから意外とコスパが良い（1.8 / 1.6～1.7 = +6～13%）です。

VRAM容量もRTX 5060 Tiと同じく16 GBを備え、VRAM帯域幅は約2倍近い896 GB/sまで跳ね上がり、なんとRTX 4080 SUPERに迫る生成速度を出せています。

「RTX 5070 Ti」が現実的な予算感で買える、おそらくギリギリラインのグラボです。

RTX 5090 32GB：動きのある高解像度な動画生成に

MSI RTX 5090 32G VENTUS 3X OC【国内正規品】

MSI / ブーストクロック : 2437 MHz / ファン : トリプル内排気 / 厚み : 3.3スロット（67 mm） / TDP : 575 W（16 pin）/ 保証：2年

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「RTX 5090」は筆者がもっとも気に入っている動画生成AIグラボです。

生成速度あたりのコストパフォーマンスで、正直なところ割高と言わざるを得ないです。今回の検証でも、RTX 5070 Tiに速度比コスパでかなり劣っています。

しかし、RTX 5090に搭載された容量32 GBもの巨大なVRAMに「14B_fp8_scaled」版モデルを収納できます。

そもそもコスパがやや悪いだけで、生成速度はちゃんと最強です。凄まじい速度を叩き出せるから、あえて高速化LoRA（Lightx2v）を無効化して、ネイティブ生成で躍動感のある映像も出せます。

高速化を使うと品質だけでなく、映像そのもののモーション量も大きく低減してしまい、ローカル版AIを導入する強い動機となる “特定のニーズ※” にうまく応えられません。

爆速かつ大容量VRAMを誇るRTX 5090なら、品質の高い巨大モデルを使って、高速化LoRA無しに動画生成が可能です。

もちろんアップスケーリングに頼らないネイティブ高解像度（例：960 x 1408など）も対応可能です。

ネイティブ高解像度かつモーション量の多い動画生成なら、現時点でRTX 5090をおすすめします。次点で「Q6_K」版を扱えるRTX 4090でしょうか。

※紳士向けコンテンツ（俗にいうNSFW用途）において、映像のモーション量はとても重要です。

上から下まで50枚近いグラボを所有してますが、結局「RTX 5090」しか使ってないです。一度体験したら、もう二度と下位のグラボに戻れません。

以上「【Wan2.2】動画生成AIにおすすめなグラボをゆるく検証【GPU別の生成速度】」でした。

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これからAIイラスト用にパソコンを用意するなら、基本的にBTOパソコンを推奨します。手っ取り早く完成済みかつプロが組み立てたパソコンを入手できます。

すでにパソコンを持っている方は、「グラフィックボードの増設・交換ガイド」を参考に、新しく買ってきたグラボを増設・交換するだけでOKです。

• 初心者向け「グラフィックボードの増設と交換」を徹底解説