本文構成

はじめに

こんにちは、ComfyUIを使っていて「ZLUDA support」のエラーに出くわした方、お疲れ様です。今日は、そのエラーをスムーズに解決する方法をお伝えします。この記事では、初心者の方でもできる手順で対処法をご案内しますので、一緒に取り組んでいきましょう！

前提条件

• オペレーティングシステム: このガイドは Windows 環境を想定しています。
• Python環境: プロジェクト用の仮想環境 (venv：カッコ書きで補足情報) を設定してあることが望ましいです。

原因の解説

「ZLUDA support」エラーは、ComfyUIとZLUDA（Custom Node: 拡張機能）間での互換性問題や、CUDA（GPUアクセラレーション技術）関連の設定ミスなどが主な原因です。エラーが発生した状況では、通常の動作環境でないことが多く、「—disable-cuda-malloc」や「—use-quad-cross-attention」といった特殊なフラグを指定せざるを得ない場合があります。

解決ステップ (Step-by-Step)

Step 1: 必要なライブラリをインストールする

ZLUDAのサポートを追加するために、必要なパッケージが正しくインストールされていることを確認してください。以下のようにコマンドラインで以下のライブラリをインストールします。

pip install torch
pip install torchvision

Step 2: ZLUDAの設定ファイルを確認する

ZLUDAの設定ファイルに、ComfyUIとの整合性が取れているか確認してください。特に--disable-cuda-mallocや--use-quad-cross-attentionなどのフラグが適切に指定されていることを確認します。

Step 3: ComfyUIとZLUDA間で互換性を確保する

ComfyUIの設定ファイル（通常はconfig.py）と、ZLUDAの設定ファイルを比較し、CUDAやメモリ関連の設定が適合しているか再チェックしてください。例えば：

# ComfyUI の config.py 内に以下のような記述があるか確認します。
cuda_malloc = True  # これが False の場合、CUDA メモリー管理を無効化しています。

# ZLUDA の設定ファイル内にも同様のフラグが存在するかもしれませんので、それらが適合していることを確認します。

Step 4: エラーが出た場面を再現し、対処

エラーが出る具体的なシナリオを再現し、その際にどの部分でエラーが発生したのかを特定します。例えば、以下のコマンドラインで実行することでエラーメッセージを見ることができます。

python script.py --disable-cuda-malloc --use-quad-cross-attention

エラーメッセージから具体的な問題点を突き止め、それに対応する修正を行います。例えばメモリ不足であれば、以下のコマンドでメモリの使用量を監視し、必要に応じてメモリ設定を調整します。

nvidia-smi

よくある質問 (FAQ)

Q: CUDAが原因のエラーが出るけど、他のフラグでも直らない場合どうしたら良いですか？

A: このような状況では、CUDAのバージョンやドライバー設定を確認することをお勧めします。また、ComfyUIとZLUDAのバージョンも合わせることで解決するかもしれません。

まとめ

エラーにぶつかったとき、まずは冷静に原因を探し、手順通りに進めてみましょう。大抵の場合、小さな調整や設定の修正で問題は解決します。あきらめずに頑張ってみてください！

この記事がみなさまのComfyUI利用をスムーズにする一助になれば幸いです。質問がありましたら気軽にコメント欄でお聞かせください！