TROUBLESHOOTING GUIDE

AMD GPUでStable Diffusionを動かす方法

Windows環境でAMD GPUを使うときのDirectMLという選択肢と、現実的な初期設定を解説します。

更新日 2026年9月22日一般的な切り分け手順

結論

WindowsのAMD GPUではDirectMLが導入しやすい選択肢です。まずSD 1.5・512×512・batch 1から始め、VRAM共有型GPUではメモリ使用量を特に抑えます。

CUDAは使えない

CUDAはNVIDIA向けです。AMD GPUではWindowsならDirectML、対応Linux環境ならROCmなど、別のバックエンドを選びます。

統合GPUやVRAMが少ない構成では、SD 1.5、512×512、batch size 1、低メモリ設定から確認します。いきなりSDXLや高解像度化を同時に有効にしないことが大切です。

GPU使用率だけでなく、共有メモリ、システムRAM、ディスク、モデル読込時間を分けて確認します。統合GPUではCPUとRAM帯域を共有するため、専用GPUと同じ基準では評価できません。

エラーログ全体を診断ツールへ貼り付け、別の原因候補が重なっていないか確認してください。