Wan2GP導入ガイド：LTX-2で動画生成AIをローカル＆低スペックPCで動かす方法

1. Wan2GP と LTX-2 とは？

今回は、ローカル環境で手軽に動画生成AIを楽しむためのツール「Wan2GP」と、そこで動作するモデル「LTX-2」について解説します。

通常、最新の動画生成AIをローカルで動かすには、「ComfyUI」のようなノードベースの複雑なツールや、ハイエンドなGPUが必要になることが一般的です。しかし、今回紹介する「Wan2GP」は、以下の特徴を持っています。

• シンプルなUI: ノードを繋ぐ必要がなく、直感的な操作画面で完結します。
• 低負荷設計: RTX 3060（VRAM 12GB）クラスの、いわゆる「Potato Computer（そこそこのスペック）」でも動作可能です。
• LTX-2対応: Lightricks社が開発したオープンソースの動画生成モデル「LTX-2」を利用できます。

このツールを使えば、テキストからの動画生成（Text-to-Video）や、画像からの動画生成（Image-to-Video）を、自身のPC内で完結させることができます。クレジット制限や待機時間を気にする必要はありません。

2. 必要な準備と前提環境

Wan2GPをインストールする前に、いくつかのツールがインストールされている必要があります。Windows環境を前提に解説します。

以下のコマンドラインツールやライブラリが必要です。まだの場合は各公式サイトからインストールしてください。

• Git: リポジトリのクローンに使用します。
• Python 3.10: 推奨バージョンです。
• Anaconda (または Miniconda): 仮想環境の構築に推奨されています。
• CUDA Toolkit: NVIDIA GPUを使用するために必要です（バージョン11.8など、PyTorchの要件に合わせてください）。
• FFmpeg: 動画処理に必須です。パスを通しておいてください。

GPUに関しては、NVIDIA GeForce RTX 30XXシリーズ以降で、VRAM 8GB以上（できれば12GB以上）あると安定して動作します。

3. インストール手順（手動構築）

動画では「Pinokio」を使ったワンクリックインストールも紹介されていますが、環境によってはエラーが発生しやすいため、ここでは確実性の高いコマンドラインによる手動インストールの手順を解説します。

STEP 1: リポジトリのクローン

まず、任意のフォルダ（例: F:\AI など）でコマンドプロンプトを開き、GitHubからソースコードを取得します。

git clone https://github.com/deepbeepmeep/Wan2GP.git

これにより、Wan2GP というフォルダが作成されます。

STEP 2: 仮想環境の作成

次に、Anacondaを使って専用の仮想環境を作成します。依存関係の競合を防ぐために重要です。

cd Wan2GP
conda create -n wan2gp python=3.10
conda activate wan2gp

これで wan2gp という名前の仮想環境が有効化されました。

STEP 3: 依存ライブラリのインストール

使用しているGPUに合わせて、PyTorchなどのライブラリをインストールします。例えば、RTX 30XXシリーズの場合は以下のコマンドを実行します（公式ドキュメントを参照し、ご自身の環境に合わせて選択してください）。

pip install torch==2.1.2+cu118 torchvision==0.16.2+cu118 torchaudio==2.1.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

続いて、その他の必要なパッケージを一括インストールします。

pip install -r requirements.txt

この処理には時間がかかる場合がありますので、完了するまで待ちましょう。

4. 起動と使い方

起動スクリプトの作成

毎回コマンドを打つのは手間なので、起動用のバッチファイル（run.bat）を作成しておきましょう。Wan2GP フォルダ内に新規テキストファイルを作成し、以下の内容を記述して保存します。

@echo off
call conda activate wan2gp
python app.py
pause

拡張子を .txt から .bat に変更すれば完成です。

WebUIの操作

作成した run.bat をダブルクリックするとサーバーが起動し、ブラウザでアクセスするためのURL（通常は http://localhost:7860）が表示されます。

WebUIの主な操作項目は以下の通りです。

• Model Selection: 上部のタブで「LTX-2」を選択します。低スペックPCの場合は「Distilled（蒸留版）」を選ぶと高速化できます。
• Prompt: 生成したい動画の内容を英語で入力します。
• Resolution Budget: 解像度を設定します。480p（16:9）などに設定すると、生成時間を短縮できます。
• Duration: 生成する秒数を指定します（スライダーでフレーム数調整）。

初回生成時はモデルデータのダウンロードが行われるため時間がかかりますが（動画では約25分）、2回目以降は数分程度（RTX 3060で約5分）で生成可能です。

5. まとめ

Wan2GPを使用することで、専門的なノード知識がなくても、ローカル環境でLTX-2による動画生成が可能になります。

画質を480p程度に抑えれば、エントリークラスのGPUでも十分に遊べる速度で動作します。もちろん、ハイエンドPCをお持ちであれば、より高解像度・高品質な生成も可能です。

AI動画生成の世界は日々進化しています。ぜひこの機会に、ご自身のPC環境で最新技術に触れてみてください🚀