最新の動画生成AI「Wan2.2」をComfyUIで動かしたい初心者の方へ、導入から生成までの流れを分かりやすくまとめました。
動画生成するために必要な知識とおおまかな流れ
最新の動画生成AI「Wan2.2」をComfyUIで動かしたい初心者の方へ、導入から生成までの流れを分かりやすくまとめました。
1. 【ローカル環境】要求スペック
ローカル環境とは自分のPCで処理をさせて動画を生成する方法です。PCと電気代だけであとは無料でいくらでも作り放題というのがメリットです。
Wan2.2は高品質な動画を生成できる反面、PCのスペック（特にGPUのVRAM）が要求されます。
GPUのVRAMとは、GPU内に一時的に記憶しておける領域の大きさのことで、5Bの場合はRTX5060Tiた5070Tiの16GB以上が必要、14Bモデルを動かすには家庭用最高峰のRTX 4090でもギリギリです。（RTX5090は32GBで余裕があります）
初心者が自宅のPC（ローカル環境）で試すなら、まずはGPU付きのPCの準備から始めることをおすすめします。
🖥️ モデル別 推奨PCスペック比較表
| 項目 | 5Bモデル（標準） | 14Bモデル（高品質） | 備考 |
|---|---|---|---|
| GPU（VRAM） | 16GB以上 | 24GB以上 | 解説動画の通り。14BはRTX4090クラスが理想 |
| メインメモリ | 32GB以上 | 64GB以上 | モデル読み込み時の安定性に直結 |
| GGUF版使用時 | 12GBでも可 | 16GB〜可 | 量子化（圧縮版）を使えば要件を下げられる |
ローカル環境でのAIに最適なPCはWindows一択になります。選ぶときに最低限必要な知識はこちらにまとめています。ぜひご覧ください
2. ComfyUI と Wan2.2 とは？
動画生成するには、ComfyUI と Wan2.2が必要になります。どちらもオープンソースです。
ComfyUI（コンフィ・ユーアイ）
ノード（箱）を線でつなぐことで、画像や動画の生成プロセスを視覚的に構築するツールです。
- メリット: 動作が軽く、最新のAI技術（Wan2.2など）がいち早く導入される。
- 特徴: ワークフロー（設定データ）を読み込むだけで、複雑な設定を再現できる。
Wan2.2（ワン 2.2）
中国のAlibabaが開発したオープンソースの最先端動画生成AIです。
- 特徴: 実写映画のような滑らかな動きと、高い解像度（720pなど）が特徴。
- 種類: テキストから動画を作る「T2V」と、画像から動画を作る「I2V」があります。
3. 【クラウド環境】徹底比較
PCスペックが足りない場合や、環境構築を楽にしたい場合はクラウドが最適です。
クラウドは大きく2種類「リソースレンタル型とサブスクUI提供型」
クラウド環境でAIを動かす方法は、大きく分けて「計算リソース（GPU）を借りて自分で構築する型」と、「最初からツール（UI）が用意されているサブスク型」の2種類があります。
Wan2.2のような最新・重量級モデルを扱う際の選択肢を網羅的にまとめました。
🌧クラウド環境 徹底比較表
| 分類 | サービス名 | ComfyUI対応 | Wan2.2適性 | 特徴・コスト感 | こんな人におすすめ |
|---|---|---|---|---|---|
| ① 計算リソースレンタル型 (GPUのみ借りる) | Google Colab | ◎ (ノートブック実行) | 最高 | コスパ最強。 1時間約20円〜。使い勝手が良く、情報が最も多い。 | 初心者〜中級者。安く最強スペックを使いたい人。 |
| RunPod / Vast.ai | ◎ (Docker/Template) | 高い | 海外の格安GPUレンタル。1時間約$0.4〜。設定は英語だが、自由度は世界一。 | 慣れている人。長時間・安価にGPUを回し続けたい人。 | |
| Lambda Labs | ◎ (仮想マシン) | 高い | プロ仕様。ハイエンドGPU（A100/H100）が格安だが、空きがないことが多い。 | 業務レベル。最高峰の安定性とパワーを求める人。 | |
| ② サブスク型UI提供型 (環境構築済み) | ConoHa AI Canvas | ◎ (標準搭載) | 中 | 日本国内サービス。 月額定額制。設定済みなので即座に始められる。 | 初心者。面倒な構築抜きで、日本語サポートが欲しい人。 |
| RunComfy / ThinkDiffusion | ◎ (特化型) | 高い | ComfyUIに特化した海外サブスク。最新モデルが最初から入っていることが多い。 | ComfyUIだけをストレスなく使いたい人。 | |
| SeaArt / Leonardo.ai | × (独自UI) | 低 | 独自の画面で操作。Wan2.2が導入されるのを待つ必要がある。 | ComfyUIを覚えるのが面倒。ボタン一つで生成したい人。 |
どちらのタイプを選ぶべきか？
「① 計算リソースレンタル型」を選ぶべきケース
今回のWan2.2のように、リリースされたばかりの最新モデルは、公式のUIサービス（SeaArtなど）にはまだ導入されていないことが多々あります。
- メリット: 発表されたその日に自分でモデルを入れて動かせる。
- デメリット: 「モデルのダウンロード」や「環境設定」を自分でする必要がある（※動画のノートブックを使えば自動化は可能）。
「② サブスク型UI提供型」を選ぶべきケース
「AIで遊びたいのであって、パソコンの設定をしたいわけではない」という場合に適しています。
- メリット: ログインしたらすぐにComfyUIの画面が出る。ストレージ管理をあまり気にしなくて良い。
- デメリット: 月額料金が高い傾向にある。Wan2.2のような超重量級モデルを動かすには、上位プラン（高いストレージ容量）への加入が必須。
Google Colab Pro と ConoHa AI の違い詳細まとめ
このセクションでは、リソースレンタル型とサブスクUI提供型それぞれの「迷ったらコレ！」的なおすすめサービスを徹底比較しました。
🧠 画像生成環境の比較（Colab Pro vs ConoHa）
| 比較項目 | Google Colab Pro（リソースレンタル型） | ConoHa AI Canvas（サブスクUI提供型） |
|---|---|---|
| 特徴 | 仮想PCを借りて自分で環境構築 | ComfyUIが最初からインストール済み |
| 難易度 | 中（多少のコード実行が必要） | 低（ブラウザから即起動） |
| 自由度 | 非常に高い（拡張・改造も自由） | 普通（主要機能は一通り対応） |
| 料金体系 | 従量課金（Compute Unit購入） | 月額定額制 |
| おすすめな人 | 安く・自由に色々試したい人 | 設定なしですぐ始めたい人 |
使い分けの結論
- 実験・拡張・コスパ重視 → Google Colab Pro
- 作業効率・初心者・時短 → ConoHa AI Canvas
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使い勝手の違い
結論から言うと、「導入の手間」と「自由度」が大きく違います。
⚡ 運用面での比較（Colab手順 vs ConoHa）
| 比較項目 | Google Colab（動画の手順） | ConoHa AI Canvas |
|---|---|---|
| 起動速度 | 毎回5〜10分のセットアップが必要 | 数十秒で即起動 |
| データ保存 | セッション終了で消える（手動保存必須） | 常時保存される |
| モデル追加 | ノートブックにURL記載で自動取得 | ファイルマネージャーから手動アップ |
| カスタマイズ性 | 非常に高い（コード操作前提） | 制限あり（初心者向け） |
| 料金体系 | 従量課金（ポイント購入制） | 月額定額＋超過分は従量 |
- Google Colab Pro（動画で紹介されている方法）
- 特徴: 仮想PCを借りて、毎回「ノートブック」というプログラムを実行して環境を構築します。
- 違い: モデルの入れ替えや最新機能の追加が自由にできますが、起動のたびに数分〜10分程度のセットアップ待ち時間が発生します。
- ConoHa AI Canvas
- 特徴: 最初からComfyUIがインストールされた状態で提供されるサブスク型サービスです。
- 違い: 面倒なプログラム実行（ノートブック）は不要で、ログインしてすぐに使えます。ただし、提供元が用意した範囲内での利用となるため、動画内で紹介されている「特殊な自作ノートブック」は使いません。
※注意点
「モデルファイルが重すぎて管理が大変」で、これはクラウドでもローカルでも同じ悩みです。
Google Colab Proの場合： 手順（Googleドライブを使わない方法）では、Colabが割り当てる一時的なディスク（約100GB〜）を使い切る形になるので、容量の心配は少ないですが、接続を切るたびにデータが消えます。
ConoHa AI Canvasの場合： データが保存される代わりに、契約したストレージ容量（100GBなど）が上限となります。
結論： Wan2.2を使って本格的に動画生成をデビューするなら、ConoHaであれば迷わず「スタンダードプラン（100GB）」以上を選択してください。30GBのエントリープランでは、Wan2.2をインストールすることすら難しいのが実情です。
コスト比較
Wan2.2をComfyUIで動かすための2大クラウド環境、「Google Colab Pro」と「ConoHa AI Canvas」の料金プラン比較しました。
今回の目的である「Wan2.2（5B/14B）の動画生成」に焦点を当てて比較しています。
クラウド料金プラン比較表
| 比較項目 | Google Colab Pro (Pay As You Go) | ConoHa AI Canvas (スタンダード) |
|---|---|---|
| 初期費用 / 月額 | 月額 1,179円 (100ユニット付与) | 月額 3,278円 |
| 特徴 | 使う分だけポイントを消費する「回数券」方式。 | 毎月の定額料金で環境を維持する「サブスク」方式。 |
| Wan2.2適性 | 高い (A100などの最強GPUが選べる) | 中 (最新モデルは手動追加が必要) |
| ストレージ容量 | 約100GB〜 (一時的、終了後消える) | 100GB (永続保存される) |
| 無料利用枠 | なし (有料プラン必須) | 毎月 5時間分 まで無料 |
| 超過料金 | 100ユニット追加：約1,200円 | 1時間超過につき：約66円 |
| GPUの強さ | 最強クラス (L4 / A100選択可) | 標準クラス (詳細非公開だが実用レベル) |
| データ保持 | 切断すると全て消える | ずっと保存される |
- Google Colab Proでは、A100_GPU:40～80GBをしようしたとき、月額以外に1時間当たり約7.5ドル（約90円）の料金がかかります。
どちらのプランを選ぶべき？
動画生成AI「Wan2.2」は計算負荷が非常に高いため、以下の基準で選ぶのがおすすめです。
「Google Colab Pro (Pay As You Go / Pro)」が向いている人
- 「とにかく安く、最強スペックを」という人。
- 動画の解説どおりに、最新の高速化ワークフローを試したい。
- 生成した動画をその都度PCにダウンロードするのが苦にならない。
- 使わない月は0円に抑えたい（Pay As You Goの場合）。
「ConoHa AI Canvas (スタンダード)」が向いている人
- 「毎回セットアップするのは面倒」という人。
- 一度入れたWan2.2のモデルや、自作のワークフローをずっと保存しておきたい。
- 毎日少しずつ、継続的に動画を生成する予定がある。
- 月額が固定されている安心感が欲しい（超過しなければ3,278円）。
[!CAUTION]
重要: ConoHaの「エントリープラン(990円)」はストレージが30GBしかないため、Wan2.2（一式で60〜80GB消費）には全く足りません。 Wan2.2をやるなら必ずスタンダード以上を選んでください。
結論：初心者の最短ルート
「ConoHa AI Canvas」（一般向け）
Colabの「毎回消える」「毎回環境構築する」「Outputフォルダーも毎回リセット」がストレスになる方は、月額制のConoHaがおすすめです。
自分専用のComfyUI環境を育てていけるのでスムーズです。
ブラウザ×月1100円だけでできる 本格的なAI画像生成(Stable Deffusion)
「Google Colab」（マニアの方向け）
海外情報が情報が多く、失敗したときの解決策が見つかりやすいです。また、初期費用が約1,200円と安く済むため、挫折した際のリスクは低いです。
- 自由度・検証用途 → Google Colab
- 安定運用・作業効率 → ConoHa AI Canvas
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