RTX 5060 (Blackwell) 向けローカル画像生成環境構築ノウハウ
🚨 問題: RTX 5060 Laptop GPU で CUDA エラーが起きる
Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111 や Forge) などを NVIDIA RTX 5060 Laptop で起動して画像を生成しようとすると、以下のエラーが発生して画像生成に失敗します。
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device💡 原因
- RTX 5060 は NVIDIA の新しい Blackwell アーキテクチャ (CUDA capability
sm_120) です。 - 2026年初頭時点の公式 PyTorch (2.3〜2.6、さらには nightly 2.12であっても) に組み込まれているCUDAコンパイル済みバイナリは、最大
sm_90(Hopper世代) までしか対応していません。 - 結果として、「CUDAカーネルが見つからない」とされ、NVIDIA GPUとして認識されても推論が実行できません。
🛠️ 解決策: ComfyUI + DirectML を使う
PyTorchの公式な Blackwell 対応 (SM_120 ビルド) を待つ間は、CUDA を介さずに Windows の DirectML (DirectX 12 メディアレイヤー) を経由して GPU を動作させる手法がもっとも確実で高速です。
標準の WebUI は DirectML 対応への切り替えが複雑（もしくは未対応）ですが、ComfyUI は DirectML にネイティブ対応しているためセットアップが簡単です。
構築手順 (Windows + PowerShell)
1. ComfyUI のクローンと仮想環境作成
※ Python 3.10系がインストールされている前提です。
cd C:\ai_work
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
# Python 3.10 で仮想環境作成
& "C:\ai_work\python310\python.exe" -m venv venv2. PyTorch (CPU版) と DirectML プラグインのインストール
ここで絶対に CUDA 版 (cu121など) を入れないことが重要です。CPU版のコアに DirectML プラグインをガッチャンコさせます。
# 1. CPU版 PyTorch のインストール
& ".\venv\Scripts\pip.exe" install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
# 2. DirectML ブリッジのインストール
& ".\venv\Scripts\pip.exe" install torch-directml
# 3. ComfyUI の他依存ライブラリのインストール
& ".\venv\Scripts\pip.exe" install -r requirements.txt3. モデルの配置
ComfyUI\models\checkpoints\ フォルダに .safetensors モデルを配置します。
TIP
RTX 5060 (8GB VRAM) 向け推奨モデル 初期SD1.5（
v1-5-pruned-emaonly）は品質が微妙です。代わりに以下のようなファインチューン済みの 2GB〜4GB モデルを使うと高品質な生成が可能です。
- DreamShaper V8 (リアル＆イラスト両用、高品質)
4. DirectML モードで起動
起動時に必ず --directml フラグを付与します。これを忘れると CPU 計算になり激重になります。
& ".\venv\Scripts\python.exe" main.py --directml起動ログに以下のように出れば成功です。
Using directml with device: privateuseone:0
Set vram state to: NORMAL_VRAM🔌 API 経由での利用 (スクリプト連携)
ComfyUI が 127.0.0.1:8188 で起動中であれば、別の Python スクリプト等から API 経由で生成リクエストを送ることが可能です。
Antigravity のような AI オーケストレーターからローカル画像生成を呼ぶ際に最適化されています。
参考実装 (scripts/comfy_test.py)
JSON 形式のワークフロー（プロンプトやモデル指定など）を作成し、/prompt エンドポイントに POST するだけで非同期に生成キューに入り、ComfyUI/output/ ディレクトリに結果が保存されます。