FramePack Torch CUDA が有効になっていない：正しい環境の診断と修正

AI Overview

「Torch が CUDA 対応でコンパイルされていません」というメッセージは、FramePack において何を意味しますか？

FramePack は、CUDA を使用できない PyTorch ビルドを起動しました。これは通常、CPU 専用の wheel がインストールされていたか、あるいは異なる Python 環境からアプリケーションが起動されたためです。これは環境に関するエラーであり、GPU が十分な VRAM を備えていないという証拠ではありません。

FramePack が CUDA を認識しているかどうかを確認するには？

FramePack の正確な Python 実行可能ファイルを使用して診断を実行し、Torch のバージョン、torch.version.cuda、および torch.cuda.is_available() の値を確認します。FramePack が NVIDIA GPU 上で生成処理を実行できるようになるには、最後の値（torch.cuda.is_available()）が True である必要があります。

NVIDIA CUDA Toolkit をインストールすれば、FramePack の問題は解決しますか？

必ずしもそうとは限りません。最新の NVIDIA ドライバーが必要ですが、PyTorch wheel 自体にも CUDA サポートが必須であり、かつ FramePack を起動する Python 環境と一致している必要があります。別の toolkit をインストールしても、CPU 専用の Torch wheel を CUDA 対応ビルドに変換することはできません。

CUDA が有効化された後に、FramePack が「no kernel image（カーネルイメージなし）」と表示されるのはなぜですか？

これは別の種類の障害です：Torch は CUDA を認識している可能性がありますが、そのバイナリは GPU のアーキテクチャをサポートしていません。その GPU および現在の公式 FramePack パッケージに推奨される、相互に互換性のある Torch、torchvision、torchaudio のセットをインストールしてください。

FramePack の CUDA エラーが実際に意味すること

容量とランタイムサポートを分けて考える

「Torch が CUDA 対応でコンパイルされていません」というメッセージは、画質や生成長といった要素が関係する以前に表示されます。これは、FramePack を実行している Python プロセスが CUDA 操作を実行できないことを意味しています。より多くの VRAM を購入しても、CPU 専用パッケージは修復されず、解像度を下げても利用不可な CUDA バックエンドが利用可能になるわけではありません。

FramePack の公式要件では、現時点で Windows または Linux、fp16 および bf16 をサポートする NVIDIA RTX 30/40/50 シリーズ GPU、および最低 6GB の VRAM が指定されています。マシンがこれらの要件を満たしていても、アクティブな Python 環境に誤った Torch ビルドが含まれている場合があります。そのため、最初に行うべき作業は、ランチャーを特定することであり、無関係な GPU ツールをランダムに再インストールすることではありません。

説明用生成画像：修理が完了したと判断できるのは、単なるインターフェースではなく、完全な動作結果（動画）が生成・確認可能になったときのみです。

以下の 4 つの状態が有用です：

広範な FramePack 6GB VRAM 設定ガイド では、インストールおよびメモリ計画について説明しています。本ページでは、複数の推測に基づく修正を混在させることなく、CUDA の可視性を回復するという限定的な課題に焦点を当てています。

FramePack が実際に使用している Python を確認する

変更を加える前にランタイムを特定する

FramePack を終了した後、そのランチャーが使用するディレクトリおよびインタープリターから 1 つの診断コマンドを実行します。公式の Windows 1 クリックパッケージでは、重要なインタープリターはパッケージ内に埋め込まれた Python であり、システムパス上で最初に見つかる python.exe ではありません。有用なコマンド例は以下の通りです：

system\python\python.exe -c "import sys, torch, importlib.metadata as m; print(sys.executable); print(m.version('torch')); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no CUDA device')"

手動で Linux をインストールした場合は、専用の環境を有効化し、同様のチェックを行います：

which python
python -m pip show torch
python -c "import sys, torch, importlib.metadata as m; print(sys.executable); print(m.version('torch')); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no CUDA device')"

何かをインストールする前に、この出力を記録してください。実行可能ファイルのパスは、どの環境を検査したかを示す根拠となります。Torch のバージョンは、パッケージビルドを特定します。torch.version.cuda は、wheel がビルドされた CUDA ランタイムを報告し、torch.cuda.is_available() は PyTorch の直接的な可用性テストです。

別途 nvidia-smi を実行してください。もし NVIDIA GPU を一覧表示できない場合は、Python に手を加える前にドライバーの修復または更新を行ってください。GPU が一覧表示されるものの Torch が False を返す場合は、ドライバーはハードウェアを認識していますが、現在の PyTorch プロセスは認識していません。タスクマネージャーのデフォルトグラフを決定的テストとして使用しないでください。それは CUDA 処理ではなく、表示エンジンを示している可能性があります。

説明用基準フレーム：修理を始める前に、シンプルなソース 1 つ、プロンプト 1 つ、および環境の指紋情報を保存してください。

Windows のワンクリックパッケージの修正

クリーンな組み込み環境への復元

Windows では、公式 FramePack のルートとして、その CUDA および PyTorch のバージョンが明記されたワンクリックパッケージが用意されています。リポジトリでは、ユーザーに対し、このパッケージを展開して update.bat を実行し、その後 run.bat で起動するよう指示しています。更新ステップは重要であり、古いファイルには既に修正済みのバグが残っている可能性があるためです。ダウンロードは、調査ノートに記載された公式 FramePack リポジトリからのみ行い、類似した外観の FramePack ウェブサイトからはダウンロードしないでください。

組み込み環境が変更されていた場合、最もリスクの低い修復方法は、損傷を受けたコピーにさらにコンポーネントを重ねるのではなく、クリーンな状態から再展開することです。ソース画像、プロンプト、完成済みの動画、および文書化された設定はすべて保存してください。大規模モデルファイルについては、そのパスとハッシュ値が明確に把握できている場合にのみ保持してください。古い system\python、site-packages、またはアクティベーションスクリプトを新しいパッケージにコピーしないでください。これらのファイルこそが、衝突の原因となる可能性が高いものです。

GUI を起動する前に、組み込み型 Python のフィンガープリントを再度実行してください。CUDA がそこで利用可能であるにもかかわらず、ランチャが依然として失敗する場合は、バッチファイルおよびターミナルのヘッダーを確認し、実際に起動される Python のパスを特定してください。デスクトップショートカット、Pinokio ラッパー、あるいは古いバッチファイルが、正しいクリーンパッケージとは異なるフォルダーを指している可能性があります。

盲目的なシステム全体での pip install torch 実行は避けてください。これにより、グローバル環境が更新されてしまう一方で、FramePack は引き続き組み込みコピーを使用し続けたり、互換性のある trio（Torch、torchvision、torchaudio）が、不適合なバージョン同士で置き換えられたりするおそれがあります。正確に検証済みの実行可能ファイルを用いて python -m pip を使用し、インストールコマンドは公式 FramePack パッケージまたは現在の PyTorch セレクターから取得してください。

依存関係の修復を繰り返す作業に費やす時間が、ローカルワークフローによって節約される時間よりも長くなっている場合は、マネージド GPU ワークフローベンチマーク と運用コストを比較検討してください。判断基準はレンダリング速度だけではありません。環境の復旧、モデルの保存、再現性も含めて総合的に評価する必要があります。

手動による Linux インストールまたは仮想環境インストールの修復

クリーンな Python 3.10 ベースラインの再構築

公式 FramePack の Linux インストール手順では、独立した Python 3.10 環境の使用が推奨されています。共有の ComfyUI 環境をその場で修復するのではなく、新たに環境を作成してください。作成後、それを有効化し、実行可能ファイルのパスを確認してから、公式リポジトリに記載されている最新のコマンドを用いて、CUDA 対応の PyTorch セットおよび FramePack の要件をインストールします。本調査時点において、FramePack の README では、ベースライン Linux ルート向けに CUDA 12.6 の PyTorch インデックスが指定されています。

python3.10 -m venv framepack-env
source framepack-env/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip check

FramePack を実行する前に、フィンガープリントを再度実行し、torch.cuda.is_available() が True を返すことを確認してください。その後、同じ有効化済みシェルから python demo_gradio.py を起動します。デフォルトの PyTorch-attention パスで、既知の正常な動画が生成されるまで、xformers、FlashAttention、SageAttention、TeaCache の変更や量子化コンポーネントのインストールは行わないでください。公式リポジトリでは、SageAttention を試す前にまずベースラインを試すよう明示的に推奨しています。

1 つの環境に複数の AI ツールを混在させることは、Torch を間接的に置き換える一般的な原因です。後のパッケージが自身の依存関係を満たすために、異なる wheel を選択することがあります。python -m pip freeze の出力、FramePack のコミットまたはパッケージ日付、ドライバーのバージョン、GPU モデル、および成功したコマンドをテキストで記録しておいてください。ComfyUI freeze トラブルシューティングワークフロー でも同様の原則が採用されています：最適化を行う前に、最小限かつ安定した環境をまず実証します。

GPU アーキテクチャおよび「no kernel image」エラーの修正

RTX 世代の生成サポートを別ブランチとして扱う

torch.cuda.is_available() が True であるにもかかわらず、FramePack が「no kernel image is available for execution on the device（デバイス上で実行可能なカーネルイメージがありません）」というエラーを発生させる場合、CPU 向け wheel への切り替えという対処法には戻らないでください。このメッセージは通常、インストール済みのバイナリに、当該 GPU アーキテクチャ向けのカーネルが含まれていないことを意味します。これは、古いワンクリックパッケージがビルドされた後に、より新しい RTX 世代が登場した際に特に重要になります。

フィンガープリントから正確な GPU 名を確認し、nvidia-smi で表示されるドライバーのバージョン、および Torch バージョンに含まれる CUDA タグを確認してください。その後、現在の公式 FramePack の手順および PyTorch セレクターでサポートされている、一貫性のある Torch、torchvision、torchaudio の組み合わせを選択してください。ある CUDA シリーズから取得した Torch wheel と、別の CUDA シリーズ向けに選択された torchvision wheel を混ぜてはならず、また、異なる Torch や Python バージョン向けにビルドされた SageAttention wheel をコピーしてはいけません。

公式パッケージがまだ当該アーキテクチャに対応していない場合、誠実な選択肢は、対応済みビルドのリリースを待つ、文書化された互換パッケージを利用する、またはショットをホストされたパスに移行する、のいずれかです。ソースからのコンパイルは、大多数のユーザーにとってデフォルトの修復手段ではなく、コンパイラ、ツールキット、アーキテクチャといった追加の変数を導入するため、環境の再現性をさらに難しくします。

説明的なモーションチェックポイント：CUDA が可視化された後、実際の位置の変化に伴って、被写体の幾何学的形状および環境の連続性を評価します。

FramePack の健全性チェックによる修復の検証

起動、サンプリング、エクスポート、再生の全ステップの通過

FramePack の公式リポジトリには、妥当性検証用のソース画像、プロンプト、デフォルト設定、および参照出力結果が含まれています。独自の本番入力に着手する前に、まずこのテストを実行してください。その際は TeaCache を無効化し、アテンションはデフォルト設定のままとします。修復が成功したと判断するには、以下の4つの条件をすべて満たす必要があります：モデルが正常に読み込まれる、サンプリングが NVIDIA デバイス上で開始される、再生可能な動画ファイルが正常に生成される、そして出力結果全体を通して被写体が概ね認識可能であることです。

FramePack 公式プロジェクトページのモーションサンプルを再生

公式プロジェクトページから得られた実際の FramePack 出力：これは、処理速度の保証やご使用のハードウェアにおける動作確認の証拠ではなく、あくまで質的な妥当性検証のための参照サンプルとしてご利用ください。

GUI が単に起動しただけでは「成功」と判断しないでください。ターミナル出力を観察し、使用デバイス名および明示的な完了メッセージを確認したうえで、生成されたファイル全体を再生してください。最初の数秒間が遅い場合、これは GPU ウォームアップによるものかもしれません。一方、CUDA 例外が発生した場合はランタイムエラーであり、生成された動画ファイルが視覚的に不十分な場合は、生成品質の問題であり、これは別の診断カテゴリに該当します。同じ承認済みソースフレームをアニメーション化する場合、ローカルでの結果を記録した後に、Seedance の画像→動画ワークフローと比較することを推奨します。

例示的な承認済み終了フレーム：繰り返し登場するライダー、自転車、工房、および照明条件により、連続性の破綻を容易に検出できます。

回復用の簡易カードを作成し、そこに以下の情報を保存してください：Python のパス、Torch のバージョン、CUDA のタグ、利用可能性の検証結果、GPU 名、ドライバーのバージョン、インストールコマンド、FramePack のバージョン、および妥当性検証の結果です。より大規模なローカルパイプラインを構築する場合、ComfyUI のバッチ処理ガイドでは、ランタイムが安定した後に再現可能な入力およびジョブ単位の記録がなぜ重要であるかを説明しています。創造的な作業の優先度がランタイムの維持よりも高い場合、Seedance Agent を活用することで、ソース画像、プロンプト、出力レビュー、および目的に応じた再実行を一元管理されたワークフロー内で整理できます。

結論

「FramePack Torch CUDA が有効化されていません」というエラーを修正するには、まず FramePack の正確な Python を用いてテストを行ってください。CPU 専用の wheel、非表示状態のドライバー、誤ったランチャーエンバイロメント、あるいはサポート対象外の GPU アーキテクチャでは、それぞれ異なる修復手順が必要になります。公式の Windows パッケージを再インストールするか、クリーンな Linux Python 3.10 環境を構築し、Torch のパッケージ群を整合性のある状態に保ち、torch.cuda.is_available() が True を返すことを必須条件とし、パフォーマンス向上のための拡張機能を追加する前に、公式のエンドツーエンド妥当性検証を必ず通過させてください。ローカル依存関係の保守が本番運用においてもはや最適な時間配分でないと判断した場合、ショット計画およびレビュー・ループを Seedance Agent へ移行してください。