生成式影片看起來像是「輸入一句話就能出片」，但本機運行時，硬體會直接影響能不能啟動、生成速度，以及影片畫質。以 Wan 2.2 搭配 ComfyUI 這類工作流程為例，入門門檻通常是 NVIDIA 顯示卡、至少 8GB 顯示記憶體、16GB 系統記憶體，以及約 50GB 可用硬碟空間；不過，達到最低規格不代表操作一定寬裕，尤其是高解析度或較長片段，等待時間可能明顯增加。
顯示卡與顯示記憶體最關鍵
AI 影片生成會把模型和影格資料放進 GPU 處理，因此顯示記憶體（VRAM）往往是第一個瓶頸。來源內容提到 GGUF 量化可降低顯存占用，讓 8GB 顯卡也有機會運行；但量化主要是讓模型較容易載入，並不會讓所有工作都變得快速。若同時使用較高解析度、多幀生成或複雜的 ComfyUI 節點，仍可能遇到速度變慢或記憶體不足。
預算允許的話，選擇 12GB 或 16GB VRAM 的 NVIDIA 顯卡會更從容。挑卡時別只看型號，也要確認實際顯存容量；同一系列可能有不同版本。AMD 或內顯能否使用，則取決於模型、軟體與驅動支援，對初次安裝的人來說，NVIDIA 通常比較省事。
記憶體、硬碟與作業系統也不能忽略
16GB 系統記憶體可作為基本起點，但如果還要開著瀏覽器、剪輯軟體或其他創作工具，32GB 會比較舒服。硬碟方面，50GB 是安裝與存放模型檔案的基本預留空間；模型、輸出影片和快取累積起來很快，建議使用 SSD，並額外保留空間，避免磁碟塞滿後影響工作流程。
作業系統需留意版本相容性，來源列出的環境為 Windows 10 或 Windows 11（版本 23H2 以上）。安裝前最好也確認顯卡驅動正常，並預留足夠空間解壓模型。總的來說，8GB VRAM 適合先體驗本地生成；若希望少碰顯存限制、穩定製作較複雜的生成式影片，升級顯卡與系統記憶體，往往比單純追求更快的處理器更有感。
評論（14）
原來8GB只是能跑，不代表跑起來順，這差別滿重要的。
如果只是偶爾玩玩，8GB顯卡應該還能先試試看吧？
模型檔加上輸出影片，硬碟空間真的很容易被吃光。
想請問用SSD主要是載入模型比較快，還是生成過程也會有差？
顯存容量這點很容易被忽略，買卡前得再確認一下。
32GB記憶體聽起來比較安心，尤其還要同時開剪輯軟體。
等高解析度影片生成的時間，應該也得先有心理準備了。
NVIDIA支援比較省事這點，對不熟安裝的人很實際。
50GB當基本空間還行，但模型多裝幾個可能就不夠了。
處理器反而不是優先升級的地方，這點有點出乎意料。
希望之後能有不同顯卡大概生成速度的對照，選購會更好抓。
看到「能啟動」跟「用得舒服」是兩回事，這樣比較好評估預算。
如果目前只有8GB顯存，先降低解析度或幀數會比較合適嗎？
安裝前先看驅動和系統版本，免得硬體夠了卻卡在設定。