<h1 id="%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" data-line="0" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" aria-hidden="true"></a> はじめに</h1>
<h2 id="%E3%81%A9%E3%82%93%E3%81%AA%E4%BA%BA%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%AE%E8%A8%98%E4%BA%8B%EF%BC%9F" data-line="2" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%A9%E3%82%93%E3%81%AA%E4%BA%BA%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%AE%E8%A8%98%E4%BA%8B%EF%BC%9F" aria-hidden="true"></a> どんな人向けの記事？</h2>
<ul data-line="4" class="code-line">
<li data-line="4" class="code-line">生成 AI に興味のある方</li>
<li data-line="5" class="code-line">AMD Ryzen AI Max+ 395でFlux.1を動かしたい方</li>
</ul>
<div class="code-block-container">
<div class="code-block-filename-container"><span class="code-block-filename">環境</span></div>
<pre class="language-text"><code class="language-text code-line" data-line="7">Ubuntu 24.04.2 LTS＠EVO-X2（AMD Ryzen AI Max+ 395、128GB）
</code></pre>
</div><p data-line="11" class="code-line">本記事では、下記について備忘録的にまとめる。</p>
<ul data-line="13" class="code-line">
<li data-line="13" class="code-line">AMD Ryzen AI Max+ 395 on UbuntuでFlux.1を動かす方法</li>
<li data-line="14" class="code-line">RTX 3060、EVO-X2、Mac Studio（M2 Ultra）との生成時間比較</li>
</ul>
<h2 id="rocm%E3%81%A8amdgpu-driver%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%EF%BC%88%E6%9C%AA%E5%B0%8E%E5%85%A5%E3%81%AE%E5%A0%B4%E5%90%88%EF%BC%89" data-line="16" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#rocm%E3%81%A8amdgpu-driver%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%EF%BC%88%E6%9C%AA%E5%B0%8E%E5%85%A5%E3%81%AE%E5%A0%B4%E5%90%88%EF%BC%89" aria-hidden="true"></a> ROCmとAMDGPU driverのインストール（未導入の場合）</h2>
<p data-line="18" class="code-line"><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__528297e309152" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__528297e309152" data-content="https%3A%2F%2Fzenn.dev%2Frobustonian%2Farticles%2Fryzen_ai_max_sd%23rocm%25E3%2581%25A8amdgpu-driver%25E3%2581%25AE%25E3%2582%25A4%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2588%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25AB" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://zenn.dev/robustonian/articles/ryzen_ai_max_sd#rocm%E3%81%A8amdgpu-driver%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB" style="display:none" target="_blank">https://zenn.dev/robustonian/articles/ryzen_ai_max_sd#rocmとamdgpu-driverのインストール</a></p>
<h2 id="comfyui%E3%81%AE%E5%B0%8E%E5%85%A5" data-line="20" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#comfyui%E3%81%AE%E5%B0%8E%E5%85%A5" aria-hidden="true"></a> ComfyUIの導入</h2>
<p data-line="22" class="code-line">この記事を参考に環境構築をする。</p>
<ul data-line="23" class="code-line">
<li data-line="23" class="code-line"><a href="https://qiita.com/tomo-v/items/6ef495ece6049c1d9e63" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">【2024年最終】AMD APUでStable Diffusionを動かす(ComfyUI編)</a></li>
</ul>
<blockquote data-line="25" class="code-line">
<p data-line="25" class="code-line"><strong>Note</strong><br>
uvのインストール（導入がまだの場合）</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="27">$ <span class="token function">curl</span> <span class="token parameter variable">-LsSf</span> https://astral.sh/uv/install.sh <span class="token operator">|</span> <span class="token function">sh</span>
</code></pre></div>
</blockquote>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="31">$ <span class="token function">git</span> clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
$ <span class="token builtin class-name">cd</span> ComfyUI
$ uv python pin <span class="token number">3.12</span>
$ uv venv
$ uv pip <span class="token function">install</span> <span class="token parameter variable">--pre</span> torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm6.4
$ uv pip <span class="token function">install</span> <span class="token parameter variable">-r</span> requirements.txt
$ uv pip <span class="token function">install</span> pip
</code></pre></div><p data-line="41" class="code-line">以上でComfyUIの導入は完了。</p>
<h2 id="%E5%AE%9F%E8%A1%8C" data-line="43" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E5%AE%9F%E8%A1%8C" aria-hidden="true"></a> 実行</h2>
<p data-line="45" class="code-line">Radeon 8060Sはgfx1151であるから、gfx1151に変更してコマンドを実行する。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="46">$ <span class="token assign-left variable">HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION</span><span class="token operator">=</span><span class="token number">11.5</span>.1 <span class="token assign-left variable">PYTORCH_ROCM_ARCH</span><span class="token operator">=</span>gfx1151 uv run main.py <span class="token parameter variable">--listen</span>
</code></pre></div><div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="50">To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188
To see the GUI go to: http://<span class="token punctuation">[</span>::<span class="token punctuation">]</span>:8188
</code></pre></div><p data-line="54" class="code-line">と表示されたら、<code>http://localhost:8188</code>にアクセスすると、ComfyUIのGUIを起動できる。</p>
<p data-line="56" class="code-line"><img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/7f3a9dbd0eb0-20250525.png" alt="ComfyUI GUI" loading="lazy" class="md-img"></p>
<p data-line="58" class="code-line">Flux→Flux Schnellを選択すると<code>モデルが見つかりません</code>というメッセージが出てくるので、ダウンロードボタンを押すとダウンロードが始まる。</p>
<p data-line="60" class="code-line"><img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/895d1da5131c-20250525.png" alt="モデルダウンロード" loading="lazy" class="md-img"></p>
<p data-line="62" class="code-line">モデルサイズが16GBあるので、しばらく待つ。完了したら、<code>flux1-schnell-fp8.safetensors</code>を<code>ComfyUI/models/checkpoints/</code>に格納する。</p>
<p data-line="64" class="code-line">あとはワークフロー画面下部の<code>実行する</code>ボタンを押すか、<code>Ctrl + Enter</code>キーを押すことで画像生成が始まる。</p>
<p data-line="66" class="code-line">しかし、残念ながら下記のようなエラーが出て生成に失敗してしまった。</p>
<p data-line="68" class="code-line"><img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/909dc3b9fd83-20250525.png" alt="エラー画面" loading="lazy" class="md-img"></p>
<h2 id="%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E7%AD%96" data-line="70" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E7%AD%96" aria-hidden="true"></a> 解決策</h2>
<p data-line="72" class="code-line">理由はわからないが、実行時のコマンドを下記のように変更することで問題なく画像生成できるようになった。</p>
<p data-line="74" class="code-line">ただし、GFX_VERSIONを無理やり書き換えているため最適化されていない可能性があることに留意する。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="76">$ <span class="token assign-left variable">HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION</span><span class="token operator">=</span><span class="token number">11.0</span>.1 uv run main.py <span class="token parameter variable">--listen</span>
</code></pre></div><p data-line="80" class="code-line">画像生成のワークフローが最後まで走ったら、下記のような画像が得られているはず。</p>
<p data-line="82" class="code-line"><img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/b0d73bb41bb7-20250525.png" alt="生成画像" loading="lazy" class="md-img"></p>
<p data-line="84" class="code-line">以上でFlux.1 Schnellの画像生成環境が構築できた。</p>
<h3 id="flux.1-dev" data-line="86" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#flux.1-dev" aria-hidden="true"></a> Flux.1 dev</h3>
<p data-line="88" class="code-line">同様に、ワークフロー→テンプレートを参照→Flux→Flux Devを選択すれば、Flux.1 devの画像を生成できる。</p>
<aside class="msg message"><span class="msg-symbol">!</span><div class="msg-content">
<p data-line="91" class="code-line">flux.1 devは必要ステップ数がschnellに比べて多く、5倍程度時間がかかる。質と量のトレードオフで使用するモデルを判断されたい。</p>
<p data-line="93" class="code-line">また、flux.1 devはschnellに比べてライセンスが厳しいことにも留意すること。</p>
</div></aside>
<h2 id="%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E9%80%9F%E5%BA%A6%E6%AF%94%E8%BC%83" data-line="96" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E9%80%9F%E5%BA%A6%E6%AF%94%E8%BC%83" aria-hidden="true"></a> 画像生成速度比較</h2>
<p data-line="97" class="code-line">RTX 3060、EVO-X2、Mac Studio（M2 Ultra）で同様に環境構築し、同じプロンプト・パラメータで生成時間を計測した。</p>
<p data-line="99" class="code-line">結果は以下の通り。</p>
<p data-line="101" class="code-line"><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-tweet"><iframe id="zenn-embedded__fe4024f161f73" src="https://embed.zenn.studio/tweet#zenn-embedded__fe4024f161f73" data-content="https%3A%2F%2Fx.com%2Fgosrum%2Fstatus%2F1926544198863343893" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://x.com/gosrum/status/1926544198863343893" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://x.com/gosrum/status/1926544198863343893</a></p>
<h1 id="%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81" data-line="104" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81" aria-hidden="true"></a> まとめ</h1>
<p data-line="106" class="code-line">今回の記事では、下記についてまとめました。</p>
<ul data-line="108" class="code-line">
<li data-line="108" class="code-line">AMD Ryzen AI Max+ 395 on UbuntuでFlux.1を動かす方法</li>
<li data-line="109" class="code-line">RTX 3060、EVO-X2、Mac Studio（M2 Ultra）との生成時間比較</li>
</ul>
<p data-line="111" class="code-line">Flux.1に関しては、Macよりはかなり速く画像生成できることがわかりましたが、RTX 3060には現状勝てていません。</p>
<p data-line="113" class="code-line">ただし、GFX_VERSIONを無理やり変更して実行していることから最適化が十分にされていない可能性もあるため、今後の正式サポートによる高速化を期待します。</p>
<p data-line="115" class="code-line">今回の記事でComfyUIが使えるようになったので、今後動画生成にも挑戦したいと思います。</p>
<p data-line="117" class="code-line">最後まで読んでいただきありがとうございました。次回もぜひよろしくお願いします。</p>


Ryzen AI MAX+395（on Ubuntu）でFlux.1を動かす

ROCmとAMDGPU driverのインストール（未導入の場合）

Discussion