AI 映像・動画制作向けクラウド GPU

CloudGPU は AI による映画・動画制作のための GPU を 1 分単位で貸し出しています。 カードと ComfyUI テンプレート（または root SSH 付きの Raw GPU）を選び、ショットを生成してファイルをコピーしたら、インスタンスを破棄します。課金は 1 分単位で 1 分から、インスタンスを破棄すると止まります。

短編映画は複数のジョブの集まりで、それぞれ必要な VRAM が違います。絵コンテのフレーム、動画クリップ、キャラクター LoRA、音声、音楽、そして仕上げのアップスケールです。1 枚のカードを時間単位で借りると、プロジェクト全体を大きなカードの料金で払うことになります。1 分単位の課金なら、重い工程だけ大きなカードを借り、残りは小さなカードで済ませられます。

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どの工程にどのカードを使うか

VRAM の数値は各プロジェクト自身のドキュメントによるものです（2026-11-04 閲覧）。表からリンクしているガイドで原文を引用しています。いま起動できるカードは /deploy でご確認ください。各カードの vCPU と RAM も表示されており、重みをシステムメモリにオフロードするモデルでは重要になります。

工程 オープンなモデルとツール まず選ぶ VRAM クラス カードの例
絵コンテのフレーム ComfyUI の FLUX.1、SDXL 24 GB RTX 4090、RTX 4090D
動画クリップ（5B–8B クラス） Wan 2.2 TI2V-5B（公式スクリプトで 24 GB）、HunyuanVideo 1.5（オフロード時に 14 GB 以上） 24–32 GB RTX 4090、RTX 5090
動画クリップ（14B クラス） Wan 2.2 T2V / I2V-A14B：公式スクリプトは 80 GB を要求。ComfyUI の FP8 ファイル（エキスパートごとに 14.29 GB）とオフロードを使えばもっと少なくて済みます 32 GB 以上、公式スクリプトは 80 GB RTX 5090、RTX 4090 48G、A100 80G
ネイティブ音声付きの動画 MiniMax H3（オープンな Base チェックポイント）、LTX-2.5（公式の VRAM 数値なし） H3 は 80 GB クラス、または 24–32 GB で int8・ブロックストリーミング・大容量のシステム RAM RTX PRO 6000 96G、A100 80G、RTX 5090
キャラクターの一貫性 musubi-tuner または ai-toolkit で Wan / H3 の LoRA を学習（musubi-tuner は動画の学習に 24 GB 以上を推奨） 24–48 GB RTX 4090 48G、RTX 5090
音声とリップシンク CosyVoice 3、IndexTTS-2.5、LatentSync（1.5 は 8 GB、1.6 は 18 GB）、MuseTalk 24 GB RTX 4090、RTX 3090
音楽 ACE-Step 1.5（XL をオフロードなしで 20 GB 以上）、MiniMax Music 3（フル精度で 24 GB 未満） 24 GB RTX 4090、RTX 4090D
アップスケールとフレーム補間 SeedVR2、RIFE、Real-ESRGAN 8–24 GB（SeedVR2 の FP16 は 24 GB 以上） RTX 4090、RTX 5090

手順付きのガイド：

提供されるもの

項目 内容
テンプレート ComfyUI（モデルの重みは含まれません）、または root SSH と JupyterLab 付きの Raw GPU
ComfyUI API インスタンスの稼働中、ComfyUI の /prompt API 用の公開 HTTPS エンドポイントが使えるので、スクリプトからショットをキューに入れられます。エンドポイントにログインは付かないため、必要なら自分で追加してください
ダウンロード Hugging Face や GitHub から重みを取得する前に cloudgpu-net on を実行します（ガイド（英語））
課金 1 分単位、1 分から、前払い残高から差し引き。インスタンスを破棄すると課金は止まります。GPU API でインスタンスに時間の上限や支出の上限を設定できるので、止め忘れたレンダリングが動き続けることはありません
支払い Alipay、Google Pay、Apple Pay、Visa/Mastercard、USDT（支払い方法）

自分の GPU が不要なら、ホスト型の動画モデル

マシンを管理せずに完成したクリップだけが欲しい場合は、CloudGPU のモデル API でホスト型の動画モデルも使えます。オープンな重みがない Wan 3.0 もその 1 つです。POST /v1/videos でジョブを作成し、GET /v1/videos/{id} で状態を確認して MP4 をダウンロードします。モデルと料金は /api、リクエストの形式は /api/docs にあります。

公開する前にモデルのライセンスを確認する

オープンな動画モデルのライセンスはそれぞれ異なります。Wan 2.1 と 2.2 は Apache 2.0 です。MiniMax H3 と HunyuanVideo 1.5 は独自のコミュニティライセンスを使っており、音楽やフレーム補間の重みには非商用のものもあります。上のガイドに各ライセンスへのリンクがあります。これらのファイルで作った映画を公開する前に、使ったファイルのライセンスを読んでください。

よくある質問

AI 動画にはどの GPU を借りればよいですか？

プロジェクトの中で必要なメモリが大きい工程を基準にします。Wan 2.2 TI2V-5B は公式スクリプトで 24 GB のカードで動き、HunyuanVideo 1.5 はオフロード時の下限を 14 GB としています。Wan 2.2 の 14B モデルの公式スクリプトは 80 GB を要求しますが、ComfyUI の FP8 ファイルとオフロードでそれより下げられます。MiniMax H3 はフル精度で 80 GB 以上、または 24–32 GB のカードに int8、ブロックストリーミング、大容量のシステム RAM を組み合わせる必要があります。このページのガイドでは、各モデル自身が公表している数値を引用しています。

ComfyUI はプリインストールされていますか？

はい。ComfyUI テンプレートはモデルの重みを含まずに ComfyUI をインストールします。ワークフローに必要なチェックポイントは、SSH か JupyterLab で ComfyUI/models にダウンロードしてください。

GPU の利用時間はどのように課金されますか？

1 分単位で 1 分から、前払い残高から差し引かれます。インスタンスを破棄すると課金は止まります。現在の料金は料金ページに掲載しています。

工程ごとに別のカードを使えますか？

はい。インスタンスはそれぞれ個別に課金されるので、大きなカードでクリップをレンダリングして破棄し、音声、音楽、アップスケールは小さなカードで行えます。インスタンスを破棄するとデータは削除されるので、先にファイルをコピーしてください。

スクリプトから ComfyUI を呼び出せますか？

はい。ComfyUI テンプレートでは、インスタンスに ComfyUI の API 用の公開 HTTPS エンドポイントが付きます。POST /prompt でワークフローをキューに入れ、GET /history/{prompt_id} で状態を確認し、GET /view で結果をダウンロードします。

出典（2026-11-04 閲覧）

料金は https://cloudgpu.app/ja/pricing に掲載しており、ここでは繰り返しません。起動できるカードは https://cloudgpu.app/ja/deploy でご確認ください。

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