intel ARC B580でComfyUIを動作させる（Windows編）

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Ubuntu編に続いてWindows編やっていきます。
とはいっても、以前記事にした
intel ARCでstable-siffusionを使ってみよう(Windows編)
で説明した手順とほとんど同じです。
たぶん、応用ですでに自力でComfyUIをインストールした人もいるんじゃないかと思います。

おおまかな手順として

• Microsoft visual C++ 再頒布可能パッケージのインストール
• gitをインストール
• minicondaをインストール
• Anaconda promptで以下のコマンドを実行

conda create -n a1111 python=3.10.16
conda activate a1111
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git comfyUI
cd comfyUI

python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

conda install libuv
python -m pip install torch==2.5.1+cxx11.abi torchvision==0.20.1+cxx11.abi torchaudio==2.5.1+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.5.10+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/bmg/us/

pip install -r requirements.txt
python .\main.py --auto-launch --novram

で終了です。

conda環境は以前「stable diffusion」で構築した「a1111」があればそのまま使っても大丈夫です。

カスタムpytorchのインストールは時期によって異なると思いますので
https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/index.html#installation?platform=gpu
上記リンクにて最新のコマンドに置き換えてください。

ポイントは「python .\main.py –auto-launch –novram」の前に
「pip install -r requirements.txt」を実行する点くらいです。

「–novram」は付けなくてもいいですが、使用するモデルに気をつけましょう。
nVIDIAのカードみたいに柔軟にメインメモリに割り当ててクラッシュを防いでくれる訳ではなさそうです。
とはいえ、「–novram」を付けるとバカみたいにメインメモリを食います。

こんな感じです。
この為に、メモリを急遽買い足しました。

今後のドライバのアップデートなりで改善されるかもしれません。
気長に待ちましょう。

今回は以上です。

追記
動画生成AIでもモデルファイルがVRAMに収まる場合は生成速度はどうなるのか？
こちらの記事でモデルファイルがVRAMに収まる場合の記事を書いてみました。
モデルも優秀なようでかなりの高速化が期待できます。
よかったらどうぞ。

追記２
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