【2026年最新】DeepFaceLabの始め方！推奨PCスペックとインストール方法を完全解説【準備編】

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Contents

1 【準備編】DeepFaceLabの基礎と環境構築
2 DeepFaceLabの導入・インストール方法
- 2.1 RTX4000番、5000番台を使用する方のダウンロード手順
- 2.2 DeepFaceLabダウンロード方法(RTX3000番台未満者向け)

【準備編】DeepFaceLabの基礎と環境構築

この記事では、DeepFaceLabというツールの基本から環境構築を解説しています。
別記事では、実際にどのように操作するのかをまとめた実践編を紹介していますので
併せてご覧ください。

2026.01.24

DeepFaceLabとは？

一言でいえば、自分が所持している動画の顔を別人の顔に変えて動画生成する
AIツールになります。
このツールの素晴らしいところは自分のPCのみで完結するところです。

AI動画ツールは近年ものすごく増えましたが、多くはネット上のAIサーバーを
駆使して生成するのでPCに依存はしにくいのですが、従量課金のようなシステムです。
具体的には、「動画何秒生成につき、〇〇クレジット」のような課金方法なので、
自由度は高いのですが、長い動画に耐えられないシステムともいえるのです。

DeepFaceLabは、ある程度のPCスペックが要求され生成には、かなりの時間を
要しますが自分のPC上で全て完結させられる点が、現在でも評価されています。

どのような用途に使用するかで、評価も分かれるツールとも言えますが、
一度理解してしまえば敷居が低くなるAIツールですね。

【最重要】必要なPCスペック（グラボの話）

DeepFaceLabでは、RTXシリーズのグラボがかなり優位な存在です。
いわゆるRadeon Rxシリーズは、このツールに限らずAI生成では不得意なジャンルになります。
(この記事では、RTXシリーズ利用前提で話を進めています)

近年は、Radeon Rxシリーズは、そのコスパの良さで人気が上がっており
ゲーム目的などではおすすめはできますが、AI生成に関しては注意が必要です。
今後、AI生成も行いたい際には、グラボ選びには注意が必要と言えます。

DeepFaceLabで最重要になるのは、グラボ(GPU)であり次点でCPUといったところです。
AI生成には時間がかなりかかりますが、グラボの良し悪しで処理速度が全然違いますし、
解像度など行える範囲にも開きがあります。

自分が選定した割とオーソドックスなグラボ比較表になります。
DeepFaceLabのおおよその行える範囲です、参考にしてください。

DeepFaceLab GPU性能比較表（3世代比較）

比較項目	GTX 1660 Ti(入門・限界ライン)	RTX 3060(コスパ最強・標準機)	RTX 5070 Ti(ハイエンド・到達点)
VRAM (メモリ容量)	6GB （常に不足・カツカツ）	12GB （VRAMが多く非常に優秀）	16GB （圧倒的な作業領域）
推奨解像度(SAEHD)	128px ～ 192px （画質は粗く、ボヤけがち）	224px ～ 320px （フルHD動画なら十分通用する）	448px ～ 512px （4K動画にも耐える超高画質）
バッチサイズ(Batch Size)	4 ～ 6（学習が不安定で遅い）	8 ～ 12 （標準的な学習速度）	16 ～ 32 （学習が超高速・安定）
学習完了目安 (ある程度の品質まで)	1週間以上（回し続けてやっと形になる）	3日～ 5日（実用レベルまで数日）	1日～ 2日（寝て起きたら激変している）
Pretrain (事前学習モデル)	ほぼ不可能（重すぎてエラー落ちする）	使用可能（ただし設定を欲張ると落ちる）	余裕で運用可能（最強の土台を作れる）
総合評価	「体験版」レベル仕組みを学ぶのが精一杯。	「実用」レベル VRAM 12GBの恩恵で、工夫すれば高品質な作品が作れる名機。	「プロ」レベル解像度・速度・安定性のすべてにおいて制限を感じさせない。

このツールは、VRAM12GBが一つの基準として捉えてもらえると分かりやすいです。
基本的に、VRAM容量の大きさがAI学習の効率化や解像度に直結します。

個人的に、RTX4090とか5090を使用している方が、この手のツールを
利用した感想とか聞いてみたいですね。
視聴者の方で、上記グラボを利用している方がいればコメントやメールなどで
感想を教えてくださいね♪

守るべきルール（著作権・肖像権）

この手のAIを使用して顔変換する際の注意点ですが、
著作権、肖像権などをきちんと理解して実施してください
実際に、過去に商用利用など行ったが故に捕まった事例は何件かありますので、
何をするかはご自由ですが、以下の点に十分に気を付けてください。

1. 著作権（キャラクターや映像の権利）

これは「作った人の権利」です。アニメキャラ、映画のワンシーン、ゲームの映像などが該当します。

学習（入力）はOK？
- 現在の日本の法律（著作権法30条の4）では、AIに学習させるための「情報解析」目的であれば、原則として著作物を利用することが認められています。つまり、自分のPC内でモデルを作るだけならセーフの可能性が高いです。
公開（出力）はNG！
- 問題になるのは「生成したものを公開・販売する時」です。
- 特定のキャラクターにそっくりな画像を生成して販売したり、映画の映像を勝手に素材として配布したりすると、「依拠性（マネした）」と「類似性（似ている）」が認められ、著作権侵害になります。

【ポイント】 「学習させるのは自由だが、生まれたものを公開して稼ぐとアウトになる可能性が高い」と覚えましょう。

2. 肖像権・パブリシティ権（人の顔の権利）

これはDeepFaceLabユーザーにとって最も重要な「顔の権利」です。

肖像権（プライバシー）
- 一般人を含め、勝手に容姿を撮影されたり公開されたりしない権利です。
- 「街ゆく人の顔を勝手に素材にして動画を作る」のはNGです。
パブリシティ権（有名人の稼ぐ力）
- 芸能人やスポーツ選手など、「その顔や名前に経済的な価値がある人」の権利です。
- 勝手に芸能人の顔を使って広告を作ったり、グッズを売ったりすると、この権利の侵害になります。

【よくある勘違い】 「収益化してないからOKでしょ？」は間違いです。無料公開であっても、本人が嫌がるような使い方や、本人の評判を下げるような使い方は訴えられるリスクがあります。

3. 名誉毀損・フェイクポルノ（絶対NGなレッドライン）

ここが一番危険なエリアです。AIに関する法律以前に、刑法に関わります。

フェイクポルノ（アイコラなど）
- 芸能人や一般人の顔を、性的な動画に合成して公開する行為。
  これは「名誉毀損」や「わいせつ電磁的記録等送信頒布罪」などで逮捕される事例が増えています。
- 「本物だと誤信させる」ようなフェイクニュース（偽造動画）の拡散も、
  業務妨害などで罪に問われます。

AI創作を長く楽しむために、以下の3つを守りましょう。

◆「個人的に楽しむ（ローカル環境）」と「公開する」を明確に分ける。
◆実在する人物を扱うときは、相手へのリスペクトを忘れない
◆「騙すつもり」や「傷つけるつもり」で作らない。

※上記内容は一般的な情報の提供を目的としており、法的なアドバイスではありません。
個別の事案については弁護士にご相談ください。