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1. Wan2GPとLTX-2とは？ - 概要とメリット
現在、AIによる動画生成技術は急速な進化を遂げています💡その中でも、Lightricks社が開発したLTX-2（LTX Video）は、高品質かつ高速な生成が可能なオープンソースモデルとして注目を集めています。
しかし、こうした強力なモデルを動かすには、通常、数十万円のハイエンドGPUが必要です。そこで登場するのが、Wan2GPというツールです。
Wan2GPは、LXT-2などの動画生成モデルをGoogle Colab上で簡単に実行できるように最適化された、GradioベースのWeb UIラッパーです⚙️
本記事では、Colab Pro（月額約10ドル / 約1,500円）を契約することなく、無料枠で割り当てられるT4 GPU（VRAM 15GB）を使って、LTX-2を安定稼働させる手法を解説します✅
2. 必要な準備（Colab環境構築とインストール）
まず結論から。コードを実行するためのColabノートブックのセットアップ手順は以下の通りです。
1. 動画概要欄等にあるWan2GPのGitHubリポジトリにアクセスし、「Open in Colab」ボタンをクリックします。これでGoogle Colabが開きます。
2. 上部メニューの「ランタイム」から「ランタイムのタイプを変更」を選択し、ハードウェアアクセラレータがT4 GPUになっていることを確認して保存します✅
3. メニューから「すべてのセルを実行」をクリックします。各種ライブラリや依存関係のインストールが始まります。
このプロセスには数分かかります。バックグラウンドでffmpegやPyTorchなどの必須パッケージがセットアップされます。
3. 実装・使い方の解説（10秒動画生成の裏技）
セットアップが完了すると、ノートブックの最下部にGradioの公開URL（gradio.liveなど）が表示されます。クリックしてWeb UIを開きましょう💡
UIが開いたら、モデルのプルダウンからLTX-2を選択し、その横のタイプを「Distilled（蒸留版）」に設定します。これにより、品質を保ちながらメモリ使用量と生成時間を大幅に削減できます。
プロンプト（生成したい動画の説明）を入力し、解像度を480pに設定します。解像度を上げるとVRAM不足でクラッシュするため、この設定は厳守してください⚠️
デフォルトの設定では、生成できる動画の長さは5秒（121フレーム）が限界です。しかし、以下のPythonコード修正を行うことで、10秒（241フレーム）まで拡張可能です🚀
Colabのノートブックに戻り、Wan2GPを起動している最終セルを一度停止します。そして、profile設定の下に以下の2行を追加します。
"-vae-config", "4","-preload", "0",
この引数は、VAE（変分オートエンコーダ）の精度を下げてメモリを節約し、モデルの事前読み込みを無効化（preload 0）することで、VRAM領域を空けるという技術的なハックです。この設定で再実行すれば、T4 GPUでも10秒動画が生成可能になります💡
4. 応用・注意点
初回の生成時は、巨大なモデルファイル（約19Bパラメータの縮小版）のダウンロードが行われるため、40分以上かかる場合があります。気長に待ちましょう。
生成中にColabの「リソース」タブを開くと、システムRAMとGPU RAMの使用状況を監視できます。もしクラッシュした場合は、ここが15GBに達していないか確認してください✅
生成された動画は、Web UI上で再生・ダウンロードできます。もしUIの接続が切れてしまった場合でも、Colabのファイルエクスプローラー内にあるoutputsディレクトリから直接動画ファイル（mp4）をダウンロード可能です。
5. まとめ
本記事では、Google Colabの無料枠という限られた環境で、最新の動画生成AI「LTX-2」をWan2GP経由で動かす方法を解説しました💡
重要なのは、Distilledモデルの選択、解像度の制限（480p）、そしてvae-configとpreloadの調整によるVRAM管理です。
AIインフラのコストが高騰する中、オープンソースとクラウドの無料枠を組み合わせた開発スキルは、エンジニアにとって大きな武器となります。ぜひあなたの手で、動画生成の可能性を引き出してみてください🚀
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