【Stable Diffusion】VRAM不足によるエラー解消方法

近年、Stable DiffusionやAnimateDiffなどの画像系生成AIの進化によって、中小企業が商品を販促する際の手段が増えています。

この記事では、これらのツールを使用する際に重要になってくるVRAMの使用率の確認方法について解説します。

【PyTorch】GPUのメモリ不足エラーの対処方法

stable diffusionが動かない!エラー内容

stable diffusion使用時にVRAM不足が原因で発生するエラーを見ていきましょう。

Not enough memory, use lower resolutionのエラーが発生する

VRAMが不足していると、以下のようなエラーが発生します。

GPUのメモリー容量は、nvidia-smiコマンド実行もしくはタスクマネージャーから確認する

VRAMの使用容量は、コマンドプロントから確認することができます。

タスクマネージャーからも同様に確認することができます。

タスクマネージャーの起動方法は、win10の場合は左下のwindowsボタンを右クリック→タスクマネージャーです。

コマンドプロンプトの内容と同じように、4.1/8.0GBが使用されているのがわかります。

VRAM不足のエラー解消方法

taskkill /im cmd.exeコマンドの実行

手っ取り早いのは、タスクをすべてクリアして容量を空けることです。

実行バッチを編集して–xformersを追加

xformersを有効化すると、VRAMの使用量を削減できます。

まとめ

画像系生成AIを活用することによって、中小企業が自社商品を容易に販促することが可能になりつつあります。

VRAMの容量に注意しつつ、画像生成AIを使いこなしましょう!

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