Video-genererende AI-pc voor 2026: videokaart, werkgeheugen en modellen (Wan, LTX, Hunyuan)
Lokale AI-vidiogeneratie is in 2026 de opwindendste en meest veeleisende grens van creatieve AI. Hunyuan Video 1.5, Wan 2.2 en LTX-Video 2.3: deze open-source modellen genereren cinematografische sequenties, personageanimaties en productvideo's volledig op uw eigen GPU, zonder Runway, zonder Sora, zonder maandabonnement. Maar in tegenstelling tot beeldgeneratie vermenigvuldigt AI-vidiogeneratie de VRAM-behoefte met een factor 3 tot 10. Dit gids legt precies uit waarom en welk PC-systeem u in 2026 nodig heeft.
Waarom is AI-vidiogeneratie 5 tot 10× veeleisender dan beeldgeneratie?
Een afbeelding van 1024×1024 pixels genereert ongeveer 1 miljoen pixels. Een video van 5 seconden bij 24 FPS genereert 120 beelden × 1 miljoen pixels = 120 miljoen pixels. De videokaart moet de tijdelijke coherentie tussen al deze frames tegelijkertijd handhaven, dit is een fundamenteel ander en veel zwaarder probleem.
De VRAM-cijfers (FP16) van video-modellen zijn verbluffend: HunyuanVideo met 47-58 GB, Wan Video 14B met 54-65 GB. Deze cijfers zijn reëel, en ze betreffen de volledige native precisie. Met FP8-kwantisering en GGUF-gewichten verandert alles:
- HunyuanVideo 1.5 FP16: ~47 GB → FP8: ~8-16 GB, afhankelijk van de resolutie
- Wan 2.2 14B FP16: ~54 GB → GGUF Q4: ~6-8 GB bij 480p
- LTX-Video 2.3 FP16: ~20 GB → FP8 + tiling: 6-8 GB
De beste lokale AI-videogeneratiemodellen, mei 2026
LTX-Video 2.3, De snelste
Het enige production-quality-model dat comfortabel draait op 16 GB VRAM. Versie 2.3 (maart 2026): gereconstrueerde VAE, tekstconnector vier keer breder, native audio-generatie. Genereert een video van 5s in ~4 seconden op RTX 5090, bijna real-time. Ideaal voor snelle iteratie.
VRAM: 16 GB (FP8 + tiling) · 24 GB (natieve FP16)HunyuanVideo 1.5, Beste kwaliteit voor mensen
Dual-stream transformer-architectuur (Tencent). Beste gezichtskwaliteit en identiteitsconsistentie van alle open-source modellen. Versie 1.5: -40% VRAM ten opzichte van 1.0, terwijl de kwaliteit verbetert. Cinematische weergave, realistische bokeh, ideaal voor personages.
VRAM: 16 GB (lage resolutie FP8) · 24 GB (comfortabel bij 720p)Wan 2.2, Beste algehele kwaliteit
Licentie Apache 2.0 (vrij voor commercieel gebruik). Beste lokale globale model in mei 2026, volgens de gemeenschap. Beschikbaar in 1.3B (toegankelijk, 8 GB) en 14B (maximale kwaliteit, 16-24 GB). Ondersteunt tekst-naar-video en afbeelding-naar-video. Ideaal voor productie.
VRAM: 8 GB (1.3B GGUF) · 16-24 GB (14B)CogVideoX 5B, Structured narration
Zhipu AI. Gespecialiseerd in het nauwkeurig volgen van tekstuele instructies en narratieve coherentie over lange sequenties. Genereert clips van 6 seconden bij 720×480. Lichter dan Wan of Hunyuan, een goede balans voor GPU's met 16 GB VRAM zonder afbreuk te doen aan prompt-following.
VRAM: ~8 GB (FP8) · ~16 GB (FP16)Mochi 1, Vrij commerciële licentie
Asymmetric Diffusion Transformer-architectuur. Duidelijke Apache 2.0-licentie voor commerciële integratie. Uitstekende visuele realisme, robuust T5-XXL-textheffing. Langzamer dan LTX, aan te raden voor productie die niet tijdgevoelig is, waar kwaliteit voorrang heeft op snelheid.
VRAM: ~19 GB (FP8) · ~42 GB (FP16)AnimateDiff, SDXL-animaties
Animeer elke bestaande SDXL-checkpoint (personages, Pony/Illustrious-stijlen…). Ingebouwd in ComfyUI. Beperkter dan gespecialiseerde videomodellen (512px, 16 frames), maar zeer toegankelijk en compatibel met uw bestaande Stable Diffusion-pipeline.
VRAM: ~6-8 GB · Compatibel met 8 GB videokaartEchte VRAM per resolutie en model (mei 2026)
| Model | 480p (GGUF/FP8) | 720p (FP8) | 720p (FP16) | 1080p | Tijd/clip 5s (RTX 5090) |
|---|---|---|---|---|---|
| LTX-Video 2.3 | 6-8 GB | 16 GB ✅ | 20 GB | 32 GB | ~4s ⚡ bijna realtime |
| Wan 2.2 1.3B | 4-6 GB ✅ | 8 GB ✅ | 12 GB | 20 GB | ~2-3 min |
| Wan 2.2 14B ⭐ | 6-8 GB ✅ | 16 GB ✅ | 24 GB | 40 GB+ | ~8-12 min |
| HunyuanVideo 1.5 | 8 GB ✅ | 16 GB ✅ | 24 GB | 48 GB+ | ~10-15 min |
| CogVideoX 5B | 8 GB ✅ | 16 GB ✅ | 20 GB | N/V | ~5-8 min |
| Mochi 1 | 16 Go (min) | 19 Go (FP8) | 42 Go | 64 Go+ | ~20-30 min |
| AnimateDiff | 6-8 Go ✅ | N/A (beperkt tot 512px) | N/A | N/A | ~1-3 min (16 frames) |
Bronnen: WillItRunAI (apr. 2026), LocalAIMaster (apr. 2026), Spheron Blog (mei 2026), TechieHub (mei 2026). Meettijd gemeten met ComfyUI, 50 stappen, batches van 5s tot 24fps. Variëren afhankelijk van de exacte configuratie en de gekozen sampler.
Wat video-IA onderscheidt van beeldgeneratie
VRAM is niet genoeg, systeem-RAM ook nodig
Voor beeldgeneratie zijn 32 GB systeem-RAM comfortabel. Voor video-IA wegen de tekstencoders (T5-XXL voor HunyuanVideo en Wan) 10-20 GB en worden vaak naar de CPU-RAM uitgeladen. 64 GB DDR5-RAM worden aanbevolen om disk swapping te voorkomen bij video-workflows. 128 GB ECC voor intensieve productie.
SSD NVMe Gen 4, cruciaal voor framecache
Videogeneratie van 5 seconden op 720p levert meerdere GB aan tijdelijke frames op. Een SATA-SSD wordt een flinke bottleneck voor videowerkflows. NVMe Gen 4 (5 000+ MB/s) minimaal vereist. Voor batch-productiewerkflows verkleint een NVMe Gen 5 (12 000 MB/s) de post-processing-tijd aanzienlijk.
GPU-geheugenbandbreedte, nog belangrijker dan bij beeld
Videogeneratie gaat frame voor frame door de toestand van de tijdelijke aandacht behouden te houden, een enorme GPU-dataoverdracht. De geheugenbandbreedte van de RTX 5090 (1 792 GB/s) stelt hem in staat clips tot wel 3 à 4× sneller te genereren dan oudere GPU's met dezelfde hoeveelheid VRAM. Voor AI-video is bandbreedte nog kritischer dan bij beeldgeneratie.
CPU, meer belast dan bij beeld
Het offloaden van tekstencoders naar de CPU komt veel voor in AI-video. Een trage CPU of een CPU met weinig cores wordt echt tot een bottleneck, vooral bij Wan/Hunyuan-werkflows die T5-XXL gebruiken (een massaal paralleliseerbare encoder). Ryzen 9 9900X wordt aanbevolen; Ryzen 9 9950X3D voor productie.
Aanbevolen softwarestack voor AI-video in 2026
- ComfyUI + VideoHelperSuite, de standaard voor lokale AI-video. Gespecialiseerde knopen voor LTX-Video, HunyuanVideo en Wan 2.2. Frame-per-frame-preview-interface. De krachtigste optie.
- SD.Next, een alles-in-één-interface die toegankelijker is dan ComfyUI. Minder flexibel, maar met een veel kortere leercurve. Een goede optie om te beginnen.
- Pinokio, eenklicsinstallatie voor AnimateDiff en andere videomodellen. De beste optie voor absolute beginners (installatie in 2 kliks).
- ffmpeg, onmisbaar voor post-processing: samenvoegen van frames, tijdelijke interpolatie en codering in H.264/H.265/AV1.
- RealESRGAN + RIFE, verhoogt 2× en interpoleert frames (van 24fps naar 60fps). Volgens de benchmarks van 2026 dubbelen deze twee tools de waargenomen video-kwaliteit van AI-uitvoer zonder nieuwe frames te genereren, tegen minimale rekkenkosten.
Onze stations geconfigureerd voor AI-video-generatie
Radiance Systems monte stations getest onder ComfyUI met LTX-Video, Wan 2.2 en HunyuanVideo vóór levering. Op verzoek vooraf geïnstalleerde softwarestack. Montage in Auriol (13390), leverbaar over heel de EU. Voor AI-video is het videogeheugen doorslaggevend: vergelijk de configuraties van onze AI-machinegama.
CoreIA RTX 5060 Ti
✅ LTX-Video 2.3 720p (FP8) · Wan 2.2 14B 720p (FP8) · HunyuanVideo 1.5 480p · AnimateDiff
Startpunt voor AI-video. LTX-Video draait op volle snelheid in 720p (FP8), en met RealESRGAN-truc bereiken uw exports 1080p. Wan 2.2 14B draait in FP8 bij 720p. Met 16 GB DDR5 kunt u het geheugen in de configurator vergroten voor Hunyuan-workflows (T5-XXL encoder): 64 GB worden aangeraden voor AI-video.
Uitbreidbaar DDR5-geheugen · Inclus NVMe Gen 4
Configureer deze workstation →
⭐ CoreIA RTX 5090
✅ Hoofdmodellen met native FP16 op 720p · LTX 720p in ~4s · HunyuanVideo 720p FP16 · Wan 14B FP16 · Mochi 1 FP8
De beste workstation voor consumenten voor AI-video in 2026. 32 GB GDDR7 + 1 792 GB/s bandbreedte, LTX-Video 2,3 in bijna real-time, HunyuanVideo en Wan 2.2 14B met native FP16 zonder kwaliteitsverlies. 1080p toegankelijk met upscale, 720p soepel native. De enige consumenten-GPU die Mochi 1 ondersteunt in FP8.
Volledige vooraf geïnstalleerde AI-videostack op aanvraag
Configureer deze workstation →
CoreIA GB10 (ASUS Ascent GX10)
✅ Alle video-modellen in native FP16 · Mochi 1 FP16 · HunyuanVideo 1.5 FP16 · Wan 2.2 14B FP16 · Reeksen van 10+ seconden zonder VRAM-limit
De 128 GB unified geheugen kunnen grote video-modellen vatten, maar dit geheugen is aanzienlijk langzamer dan dat van een videokaart: genereren is mogelijk, maar traag. Stil, compact, 240 W: interessant voor berekeningen zonder toezicht, niet voor snel itereren. Voor video blijft een RTX 5090 sneller.
Langdurige berekeningen zonder toezicht · Niet geschikt voor snel itereren
Deze server configureren →
CoreIA 2x RTX 5090 (64 GB VRAM)
✅ 2 video pipelines parallel · HunyuanVideo 1.5 FP16 gelijktijdig · Hoge cadans batch
Voor videostudio's en productieagentschappen. Twee onafhankelijke GPU RTX 5090: één pipeline genereert terwijl de ander post-process uitvoert. Twee pipelines draaien parallel in plaats van één. Ideaal voor teams die grote volumes leveren.
Studio productie · 2 parallelle pipelines · Rack 4U
Rack configureren →
CoreIA 2x RTX PRO 6000 (192 Go ECC)
✅ Native 1080p FP16 · Reeksen van 30+ seconden · Fine-tuning van videomodellen · Productie 24/7 zonder onderbreking
Voor VFX-studios en productieagentschappen die werken in native 1080p op lange reeksen. De 192 GB ECC-VRAM stelt u in staat complexe scènes te genereren zonder enige beperking, videomodellen fine-tunen en een continue productie zonder risico op instabiliteit.
VFX-studio's · Native 1080p FP16 · Productie 24/7
Dit rack configureren →Welk AI-videopc past bij uw profiel?
| Profiel | Configuratie | Doelmodellen | Budget |
|---|---|---|---|
| Vondst / hobby | CoreIA RTX 5060 Ti | LTX-Video 720p · Wan 2.2 1.3B · AnimateDiff | vanaf 2.068 € |
| Professioneel / zelfstandig ⭐ | CoreIA RTX 5090 | Hoofdmodellen in FP16 op 720p · LTX realtime | vanaf 10 291 € |
| Lange berekeningen zonder toezicht | CoreIA GB10 (ASUS Ascent GX10) | Grote modellen in werkgeheugen, langzame generatie · 128 GB | vanaf 6 999 € |
| Studio / bureau | CoreIA 2x RTX 5090 | Parallelle pipelines · hoge batchfrequentie | vanaf 20 954 € |
| VFX-studio / productie 24/7 | CoreIA 2x RTX PRO 6000 | 1080p FP16 · sequenties van 30s+ · fine-tuning | vanaf 48 508 € |
Vraag en antwoord, PC voor AI-videogeneratie
Welk GPU-minimum is nodig voor AI-videogeneratie in 2026?
16 GB VRAM is het praktische minimum voor serieuze AI-video in 2026. Met 8 GB werkt Wan 2.2 1.3B in GGUF op 480p, maar de kwaliteit en resolutie zijn zeer beperkt. LTX-Video 2.3 in FP8 begint bij 16 GB op 720p, dit is het aanbevolen startpunt voor regelmatig gebruik. Voor HunyuanVideo 1.5 en Wan 2.2 14B van goede kwaliteit, richt u zich op 24–32 GB.
Hoe lang duurt het om een video van 5 seconden te genereren?
Bij RTX 5090 32 GB: LTX-Video 2.3 in ~4 seconden (bijna realtime), Wan 2.2 14B FP8 in 8-12 minuten, HunyuanVideo 1.5 FP8 in 10-15 minuten. Bij RTX 5060 Ti 16 GB: LTX-Video in 15-20 seconden, Wan 2.2 14B FP8 in 25-40 minuten. De geheugenbandbreedte is de bepalende factor, de RTX 5090 (1 792 GB/s) is 2,7× sneller dan de RTX 5060 Ti (672 GB/s).
Wat is het maximale resolutie op een consumenten GPU?
Bij RTX 5060 Ti 16 GB: 720p in native FP8, 1080p met RealESRGAN 4× upscale. Bij RTX 5090 32 GB: 720p in native FP16 voor alle modellen, 1080p direct met LTX-Video via tiling. De strategie "genereren in 480p/720p + RealESRGAN 4× upscale" is de gemeenschappelijke standaard om 1080p/4K te bereiken op consumenten GPU's.
Kan ik beeld- en videogeneratie met AI combineren op dezelfde machine?
Ja, dat is zelfs een van de grote voordelen van een veelzijdige workstation. ComfyUI beheert beide natief. Een typisch workflow: genereer een personage met Flux Dev (beeld), en animeer het vervolgens met HunyuanVideo (video). Met 32 GB VRAM (RTX 5090) kunnen beide modellen gelijktijdig in geheugen blijven. Bij 16 GB laadt ComfyUI modellen op en zet ze uit naar gelang de behoefte.
LTX-Video, Wan of HunyuanVideo, welke kiezen?
LTX-Video 2.3 als u snelheid en snelle iteratie wilt, bijna real-time op een RTX 5090. Wan 2.2 14B als u de beste algehele kwaliteit wilt op een GPU van 16–24 GB, met commerciële vrijheid (Apache 2.0). HunyuanVideo 1.5 als u personages of gezichten genereert, dit is het model met de beste menselijke weergave. In de praktijk gebruiken serieuze makers de drie modellen afhankelijk van de taak.
Windows of Linux voor AI-video?
Linux (Ubuntu 24.04) biedt de beste prestaties en maximale compatibiliteit (Flash Attention, CUDA 12.8+ natively). Windows 11 werkt zeer goed met ComfyUI en is dagelijks eenvoudiger te beheren. De NVIDIA GB10 (ASUS Ascent GX10) is uitsluitend voor Linux. Voor een persoonlijke workstation is Windows 11 perfect geschikt. Onze workstations worden geleverd met het besturingssysteem van uw keuze.
Kan men fine-tuning uitvoeren op videomodellen (Wan, LTX…)?
Ja, dat is mogelijk, maar zeer veeleisend. Fine-tuning LoRA op LTX-Video vereist minimaal ~24 GB VRAM. Voor Wan 2.2 14B of HunyuanVideo rekent u met 32–48 GB. Configuraties met 64 GB VRAM of meer (CoreIA RTX PRO 6000, CoreIA 2x RTX 5090, CoreIA 2x RTX PRO 6000, CoreIA Threadripper PRO 4 GPU) zijn het meest geschikt voor serieus videofine-tuning op lokaal materiaal.
