FLUX と Stable Diffusion XL に必要な VRAM はどれくらいですか？
結論： Stable Diffusion XL の FP16 の重みは約 7 GB です（CloudGPU モデルページ、2026-10-23 閲覧）。FLUX.1（dev と schnell）の重みは 16-bit で約 24 GB、FP8 で約 12〜16 GB です（CloudGPU モデルページ、2026-10-23 閲覧）。テキストエンコーダーと VAE まで読み込むと、16-bit のパイプラインは約 31 GB になります（Hugging Face Diffusers ブログ、2026-10-23 閲覧）。必要な VRAM はモデル、精度、ワークフローによって変わり、高解像度、ControlNet、LoRA、アップスケーラー、大きなバッチで増えます。
公開されている数値
CloudGPU のモデルページより（VRAM の数値は 2026-09-08 時点、ページは 2026-10-23 に再確認）。FLUX の数値はメインモデルの重みで、パイプライン全体ではありません：
| モデル | FP16 | 低精度 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion XL | 約 7 GB | なし |
| FLUX.1 dev | 約 24 GB（重み） | FP8 で約 12〜16 GB |
| FLUX.1 schnell | 約 24 GB（重み） | FP8 で約 12〜16 GB |
数値を変える要因
- 解像度とバッチサイズ： 画像やバッチが大きいほど VRAM を多く使います。
- ControlNet、IP-Adapter、LoRA： それぞれメモリを追加で使います。
- テキストエンコーダー： FLUX は大きなテキストエンコーダーを使います（T5-XXL の FP16 ファイルだけで約 9.8 GB。Hugging Face、2026-10-23 閲覧）。オフロードしない限り、メインモデルと一緒に読み込まれます。FLUX.1-dev のファイルは合計で約 34 GB（メインモデル 23.8 GB、T5 9.8 GB、CLIP 0.25 GB、VAE 0.34 GB。Hugging Face のファイルサイズ、2026-10-23 閲覧）で、Hugging Face Diffusers ブログ（2026-10-23 閲覧）は BF16 で読み込んだときに約 31.4 GB と報告しています。
- 精度： FP8 にするとメインモデルのメモリはおよそ半分になりますが、品質とのトレードオフがあります。
カードの選び方
必要な VRAM はモデル、精度、ワークフローによって変わります。上の数値を出発点に、ワークフローが読み込むものを足し、最初の実行で nvidia-smi を使ってピーク VRAM を確認してください。テキストエンコーダーをオフロードすると VRAM 使用量は下がりますが、速度は落ちます。
今起動できるカードは https://cloudgpu.app/deploy で確認できます。
ComfyUI テンプレートを使う場合
FLUX の重みが含まれているかどうかは https://cloudgpu.app/deploy のテンプレート説明で確認してください。含まれていない場合は、インスタンスの準備ができてから FLUX のモデル、テキストエンコーダー、VAE をダウンロードします。インスタンスのストレージには限りがあるため、先に容量を確認してください。16-bit の FLUX.1-dev のファイルは合計で約 34 GB です（Hugging Face のファイルサイズ、2026-10-23 閲覧：モデル 23.8 GB、T5 テキストエンコーダー 9.8 GB、CLIP 0.25 GB、VAE 0.34 GB）。ほかのチェックポイントも置きたい場合は、FP8 ファイルのほうが場所を取りません。ComfyUI 用のレンタル GPU の選び方とComfyUI で FLUX.1-dev を動かす方法もご覧ください。
課金について
課金は 1 分単位（切り上げ）、最低 1 分で、モデルのダウンロード中もインスタンスは課金されます。分単位課金の仕組みをご覧ください。
よくある質問
SDXL に必要な VRAM はどれくらいですか？
FP16 の重みで約 7 GB です（Hugging Face の SDXL base ファイルは 6.94 GB、2026-10-23 閲覧）。解像度、バッチ、アドオンが大きくなるほど多く必要です。
FLUX.1 dev に必要な VRAM はどれくらいですか？
16-bit の重みで約 24 GB（テキストエンコーダーと VAE を読み込むと約 31 GB）、FP8 で約 12〜16 GB です。出典は CloudGPU のモデルページと Hugging Face Diffusers ブログ（2026-10-23 閲覧）です。
FLUX.1 schnell は dev より軽いですか？
大きな差はありません。CloudGPU が公開している VRAM の数値（2026-10-23 閲覧）は同じで、16-bit で約 24 GB、FP8 で約 12〜16 GB です。Hugging Face の重みファイルもほぼ同じサイズです。
インスタンスのストレージに FLUX は収まりますか？
まずインスタンスのストレージ容量を確認してください。16-bit の FLUX.1-dev のファイルは合計で約 34 GB あり（Hugging Face のファイルサイズ、2026-10-23 閲覧）、ほかのモデルを置く余裕は限られます。FP8 ファイルはより小さくなります。
ComfyUI テンプレートに FLUX は含まれていますか？
https://cloudgpu.app/deploy のテンプレート説明を確認してください。重みが含まれていない場合は、インスタンス起動後にダウンロードします。
出典（2026-10-23 閲覧、Asia/Shanghai）
- CloudGPU モデルページ：https://cloudgpu.app/run/flux-1-dev 、https://cloudgpu.app/run/stable-diffusion-xl （VRAM の数値は CloudGPU による 2026-09-08 時点のもの）
- Hugging Face 上の FLUX.1-dev のファイルサイズ（flux1-dev.safetensors 23.8 GB、ae.safetensors 0.34 GB、t5xxl_fp16 9.79 GB、clip_l 0.25 GB）：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev および https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders
- Hugging Face ブログ「Exploring Quantization Backends in Diffusers」（FLUX.1-dev を BF16 で読み込むと約 31.4 GB）：https://huggingface.co/blog/diffusers-quantization
- Stable Diffusion XL base 1.0 のファイル（sd_xl_base_1.0.safetensors 6.94 GB）：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
- 「推定」と記した数値は上記ファイルサイズの合計で、アクティベーションは含みません。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、オフロード、使用するソフトウェアによって変わります。
起動できるカードは Deploy ページに一覧があります。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。
最終更新：2026-10-23（Asia/Shanghai）。