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wan2.2の14bで動画生成している時、サムネのようにHIPのメモリアクセスエラーが頻発したので、（2025/10/18現在での）回避方法を書き留めておきます。
動画生成はComfyUIを使っています。導入手順はこちら です。こちらの記事 を参考にしてください。
ggufのモデルは以下からダウンロードできます。
bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF at main
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Q2_K.ggufの場合
まず、生成条件ですが
モデルは「Q 2 _K.gguf」
テキストエンコーダとVAEは写真のとおり。今回はCPUでの処理にしています。
4ステップLoraを使っているのでステップ数は「4」にしています。
いつものおねえさんです。
起動オプションは「python ./main.py –auto-launch –disable-xformers –use-pytorch-cross-attention」。
解像度「512 x 512」。動画の長さは「81フレーム（つまり 5 秒）」
プロンプトは「A cute young woman with short hair wearing a white and beige dress dances gracefully under blooming cherry blossom trees. The camera captures her gentle movements and cheerful smile as petals fall softly around her. The scene feels warm, bright, and full of spring energy, with soft lighting and cinematic color grading. Focus on fluid, elegant motion and natural expressions.」です。
では、生成してみましょう。
推論時のVRAM使用量。思ったより使いますね。
推論速度は「約34s/it」。生成時間は202秒。 VAEデコード処理は自動的にタイルに切り替わっています。 「Q2_K.gguf」だと生成される動画はガビガビになりますね。 Q4_K_M.ggufの場合
モデルファイルが異なる以外は、すべて同じ条件です。
VRAM使用量はかなり苦しくなってきました。
こちらもVAEデコードはタイルに切り替わっています。生成時間はちょっとだけ伸びています。 「Q4_K_M.gguf」です。けっこうキレイになってきました。 Q6_K.ggufの場合
同じくモデルファイル以外、条件は同じです。
VRAMはギリギリで足りているように見えますが・・・。
VRAMが足りなかった分、メインメモリへ展開を始めています。
HIGHノイズの処理はなんとか終わりましたが・・・。
メモリアクセスエラーでクラッシュ。 このあと何度か試したんですが、「Q6_K.gguf」はクラッシュ頻発で生成できませんでした。
最後に
動画生成で不安定になったのは「Attempting to release mmap (xxx)」のようにVRAMが足りなくなった分をメインメモリに展開しようとした時だけでした。
結論として、VRAMに収めるように生成するには出力する動画の解像度やフレーム数を考慮する必要があるということになりそうです。
次回は「–novram」オプションを使って生成してみます。
今回は以上です。
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