AMD Radeon 6700 XT AnimateDiff セットアップガイド

AMD Radeon 6700 XT（12GB VRAM）でAnimateDiffを動作させることは技術的には可能ですが、大幅な制約があります。^{[3, 9]} 最新の調査によると、AMDのROCmエコシステムの進歩により状況は改善していますが、NVIDIA GPUと比較すると依然として大きなパフォーマンスギャップが存在します。

現在のAnimateDiff対応状況

ハードウェア互換性の現実

Radeon 6700 XT（gfx1031アーキテクチャ）はAMDの公式ROCm対応リストには含まれていません。^{[5, 6]} 公式にサポートされているのはRX 6800 XT/6900 XT（gfx1030）のみで、6700 XTユーザーはHSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0環境変数を使用してgfx1030として動作させる必要があります。^{[11, 28]}

メモリ使用量の重大な問題: AMD GPU上でのAnimateDiffは、同等のNVIDIA GPUと比較して約3倍のVRAMを消費すると報告されています。^{[13, 25]} 512×512解像度の動画生成で、NVIDIAが5.6GBで済むところ、AMDでは16.3GBが必要となり、12GBのVRAMでは非常に制約されます。

ROCmサポート状況と互換性

最新ROCm開発状況（2025年）

ROCm 7.0の革新的アップデートが2025年Q3にリリース予定で、これは大きな転換点となります：^{[15, 18]}

• Windowsサポート: 初のWindows第一級市民化^[17]
• Radeonサポート拡張: データセンター向けInstinctだけでなく、コンシューマー向けRadeon GPUもサポート^[16]
• パフォーマンス向上: AI推論で3.5倍、学習で3倍の性能向上^[19]

現在のROCm 6.3では、6700 XTは非公式サポートながら、コミュニティワークアラウンドで動作可能です。^[20]

実用的なROCm設定

# RX 6000シリーズ用環境変数
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
export PYTORCH_ROCM_ARCH=gfx1030

# PyTorch ROCmインストール
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2

上記の設定は、非公式サポートのGPUでROCmを動作させるための一般的な手法です。^[28] PyTorchのインストールは公式のROCm向けパッケージを使用します。^[21]

推奨実装方法

1. ComfyUI + ROCm（推奨）

最も安定した選択肢で、公式AMD文書でも言及されています：^[22]

# 環境構築
conda create -n comfyui_env python=3.12
conda activate comfyui_env

# ComfyUIクローンとセットアップ
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
sed -i.bak -E '/^(torch|torchaudio|torchvision)/s/^/# /' requirements.txt
pip3 install -r requirements.txt

# AnimateDiff-Evolvedカスタムノード
cd custom_nodes
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite

利点: 公式サポート、最高のパフォーマンス、全機能利用可能^[22]
欠点: Linux必須、ROCmセットアップの複雑さ

2. ZLudaを使用したWindows環境

2025年の新たなベストプラクティスとして、ZLudaがDirectMLより優秀な選択肢として浮上しています：^{[26, 27]}

# 環境変数設定
set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.5,max_split_size_mb:256
set SAFETENSORS_FAST_GPU=1

# 起動パラメータ
--use-zluda --opt-split-attention --precision full --no-half-vae 
--sub-quad-q-chunk-size 1024 --sub-quad-kv-chunk-size 128 
--sub-quad-chunk-threshold 85 --medvram

インストール手順

必要な依存関係

• OS: Ubuntu 22.04/24.04（Linuxを強く推奨）
• ROCm: 6.3以上（6700 XTは非公式サポート）^[7]
• Python: 3.10-3.12
• PyTorch: ROCm版必須^[21]

ステップバイステップ

1. AMD Software Adrenalin Edition 23.12.1+ をインストール
2. ROCm を公式ガイドに従ってインストール^[6]
3. 環境変数 を正しく設定（HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0）^[28]
4. lshqqytiger/stable-diffusion-webui-amdgpu フォークを使用
5. AnimateDiffエクステンション をAMD最適化版から導入

AMD GPU特有の設定と注意点

メモリ管理の最適化

12GB VRAMではメモリ管理が極めて重要です。^[8] 以下の設定が推奨されます。^[28]

# 12GB VRAM向けチャンク設定
--sub-quad-q-chunk-size 1024 
--sub-quad-kv-chunk-size 128
--sub-quad-chunk-threshold 85
--medvram

解像度制限

• RX 6600報告値: 320×320ピクセル、16フレームが限界
• 6700 XT推定値: 512×512ピクセル、16フレームが現実的上限^[28]
• 推奨開始値: 256×256または320×320から始める

精度設定

RDNA2アーキテクチャではFP16の恩恵が少ないため、FP32での実行が安定します。^[13]

--precision full     # FP32使用
--no-half           # FP16無効
--no-half-vae       # VAEもFP32維持

パフォーマンス最適化

実用的な設定調整

1. バッチサイズ1から開始し、慎重に増加
2. フレーム数を16以下に制限
3. ガベージコレクションを積極的に設定
4. 温度監視で65-85°C範囲を維持^[30]

期待できる性能

• ZLuda使用時: SDXL生成で約3.7秒/イテレーション^[26]
• AnimateDiff: 短いシーケンスで2-5分の生成時間
• メモリ効率: NVIDIAより約3倍多くのVRAM消費^[13]

トラブルシューティング

よくあるエラーと解決策

メモリ不足エラー:
解決策: 解像度を下げる、フレーム数を減らす、--lowvramフラグ使用^[28]

ROCm認識されない:
ROCmやGPUが正しく認識されない問題は、ドライバの不整合や環境変数の誤りが原因です。^[29]

# GFXバージョン確認
rocminfo | grep gfx
# 環境変数設定
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

生成が途中で止まる: AMD WebUIフォークでよくある問題、再起動が必要

代替案とワークアラウンド

1. クラウドサービス:
   ローカルでの実行が困難な場合、クラウドGPUサービスの利用が有効です。^[31]
   • RunPod: $0.19-$3.19/時間
   • Vast.ai: より安価なオプション
   • 推奨: 本格的な作業にはクラウド利用
2. ポストプロセッシング手法:
   • 低解像度で生成後、RealESRGANでアップスケール
   • FlowFramesで時間軸アップスケーリング

制約と実用的な推奨事項

現実的な評価

AnimateDiffはRX 6700 XTで技術的に動作可能だが、重大な制約があります：^{[3, 9]}

• 解像度: 512×512が実用的上限
• フレーム数: 16フレーム以下推奨
• メモリ効率: NVIDIAの1/3の効率性
• セットアップ複雑性: 高い技術的知識が必要

実用的な選択肢

1. 学習・実験用: 現在のセットアップで十分
2. プロダクション用: NVIDIA RTX 4070以上またはクラウドサービス推奨^[31]
3. 予算制約がある場合: 2025年のRDNA4世代（RX 9070 XT、16GB VRAM）まで待機

2025年の展望

期待できる改善

• ROCm 7.0: Windows正式サポートとRadeon拡張サポート^{[15, 17]}
• RDNA4アーキテクチャ: 4倍のAI計算性能向上が期待される
• RX 9070 XT（2025年3月）: 16GB VRAM、$599でより良いAI性能が噂される

AMD GPUでのAI動画生成は大幅に改善される見込みですが、現時点ではNVIDIAが優位性を保っています。^[9] 6700 XTユーザーには学習・実験用途での利用を推奨し、本格的な作業にはクラウドサービスまたはNVIDIA GPUの検討をお勧めします。