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@kerobot(MANABU KIKUCHI)

🎨 Windows + Radeon + Python + ComfyUI 環境構築ガイド

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Last updated at Posted at 2026-02-24

💡 はじめに

AMD の ROCm が、ついに Windows 環境で利用可能となりました。

これで、CUDA 依存なしで Radeon 系の GPU を Windows で本気利用？できます。
PyTorch が 公式に AMD GPU を認識しますし、HIP を通じて CUDA 由来コードもかなり動くようです。

ComfyUI 自体が正式に ROCm に対応したため、導入の敷居もかなり低くなっています。

今回は、必要な環境や構造をいくらか把握するため、下記を参考に、ComfyUI のインストーラーを用いずに環境を構築する手順をまとめてみました。2026年2月時点の手順となります。

なお、Windows 上の ROCm nightly 前提のガイドとなります。日付ビルドで挙動変わることあるので、うまいかない場合は、組み合わせを試して確認してください。

この手順では Radeon RX 7900 XT を対象としています。Windows 版 RCom がサポートしている構成は下記を参考にしてください。

📋 前提条件

ハードウェア・OS

  • ✅ Windows 11 25H2（Build 26200以降推奨）
  • ✅ AMD Radeon RX 7900 XT（VRAM 20GB）
  • ✅ メモリ 64GB
  • ✅ 空き容量 50GB以上（モデル保存用）

ソフトウェア

  • ✅ AMD Software: Adrenalin Edition 26.1.1以降
  • ✅ Git for Windows
  • ✅ Visual Studio 2022（Professional/Community）
    • 「C++ によるデスクトップ開発」ワークロード必須
  • ✅ pymanager（Python バージョン管理）

🔧 事前準備

Step 0-1: AMD Driver 確認・更新

確認方法:

  • タスクトレイの AMD アイコン → 設定 → システム

AMD Software が Adrenalin Edition 26.1.1 未満なら更新。

  • AMD公式サイトからダウンロード
  • GPU選択: Radeon RX 7900 XT
  • 最新版 Adrenalin Edition をインストール
  • 再起動

Step 0-2: Visual Studio C++ コンポーネント確認

insightface などの Cython 拡張モジュールのビルドで必要。

Visual Studio インストール済み

  • Visual Studio Installer を起動
  • 「変更」→「ワークロード」タブ
  • 「C++ によるデスクトップ開発」にチェック
  • 「変更」をクリック

Visual Studio が無い

Build Tools for Visual Studio 2022 を入れる。

Step 0-3: Python 環境準備

今回は Python の導入とバージョン管理に pymanager を利用しました。

# pymanagerでPython 3.13をインストール
pymanager install 3.13

# インストール済みバージョン確認
pymanager list

# Python 3.13.12 が表示されればOK
Tag           Name                        Managed By  Version  Alias
3.14[-64]     Python 3.14.3               PythonCore  3.14.3   python3[-64].exe, python3.14[-64].exe
3.13[-64]     Python 3.13.12              PythonCore  3.13.12  python3.13[-64].exe

🚀 ComfyUI 環境構築

Step 1: リポジトリ取得

# 任意のディレクトリで実行（例: D:\Develop\Git\）
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

Step 2: Python 仮想環境作成

# Python 3.13.12で仮想環境作成
py -3.13.12 -m venv venv

# 仮想環境アクティベート
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# pipアップグレード
python -m pip install --upgrade pip

# バージョン確認
python -V
# Python 3.13.12

python -m pip -V
# pip 26.0.1 from D:\Develop\Git\ComfyUI\venv\Lib\site-packages\pip (python 3.13)

Step 3: ROCm SDK インストール（nightly）

AMD公式の ROCm nightly（gfx110X = RX 7900 XT向け）を導入する。

pip install --no-cache-dir `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm_sdk_core-7.12.0a20260207-py3-none-win_amd64.whl `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm_sdk_devel-7.12.0a20260207-py3-none-win_amd64.whl `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm_sdk_libraries_gfx110x_all-7.12.0a20260207-py3-none-win_amd64.whl `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm-7.12.0a20260207.tar.gz

Step 4: PyTorch ROCm 版インストール（動作確認済の組み合わせ）

バージョンの組み合わせが大事。確認スクリプトが動作しても ComfyUI が動作しないなどの場合もあります。

  • torch: 2.9.1（2026/02/07ビルド）
  • torchvision: 0.24.0（2026/02/07ビルド）※ 0.25.0 は ComfyUI 起動時にエラー発生
  • torchaudio: 2.9.0（2026/01/28ビルド）
# PyTorch 2.9.1 + ROCm 7.12.0
pip install --no-cache-dir `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torch-2.9.1%2Brocm7.12.0a20260207-cp313-cp313-win_amd64.whl

# torchvision 0.24.0（0.25.0ではエラー発生する場合あり）
pip install --no-cache-dir `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torchvision-0.24.0%2Brocm7.12.0a20260207-cp313-cp313-win_amd64.whl

# torchaudio 2.9.0（別日付ビルド）
pip install --no-cache-dir `
  https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torchaudio-2.9.0%2Brocm7.12.0a20260128-cp313-cp313-win_amd64.whl

Step 5: PyTorch ROCm 動作確認

# import確認（PowerShell向け）
python -c "import torch" 2>$null; if ($LASTEXITCODE -eq 0) { "Success" } else { "Failure" }
# Success

# ROCmのCUDA互換レイヤー有効確認
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# True

# GPU認識確認
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
# AMD Radeon RX 7900 XT

# PyTorchバージョン確認
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
# 2.9.1+rocm7.12.0a20260207

# HIPバージョン確認
python -c "import torch; print(torch.version.hip if hasattr(torch.version, 'hip') else 'N/A')"
# 7.2.0-580ef16945

# 詳細情報
python -m torch.utils.collect_env
# PyTorch version: 2.9.1+rocm7.12.0a20260207
# Is debug build: False
# CUDA used to build PyTorch: N/A
# ROCM used to build PyTorch: 7.2.0-580ef16945
# 
# OS: Microsoft Windows 11 Pro (10.0.26200 64 ビット)
# GCC version: Could not collect
# Clang version: Could not collect
# CMake version: Could not collect
# Libc version: N/A
# 
# Python version: 3.13.12 (tags/v3.13.12:1cbe481, Feb  3 2026, 18:22:25) [MSC v.1944 64 bit (AMD64)] (64-bit runtime)
# Python platform: Windows-11-10.0.26200-SP0
# Is CUDA available: True
# ...

Step 6: ComfyUI 依存パッケージインストール

# ComfyUI本体の依存関係
pip install -r requirements.txt

# 追加パッケージ（画像処理・ユーティリティ）
pip install --no-cache-dir `
  pillow `
  opencv-python `
  scipy `
  tqdm `
  psutil `
  kornia `
  spandrel `
  safetensors `
  aiohttp `
  einops `
  transformers `
  omegaconf `
  piexif `
  pyyaml `
  accelerate

Step 7: カスタムノード用パッケージ（任意）

# 顔認識・顔入れ替え系（Reactor等で使用）
pip install --no-cache-dir insightface

# ONNX推論エンジン（CPU版 - ROCm環境ではGPU版非推奨）
pip install --no-cache-dir onnxruntime

# セグメンテーション（高度な画像処理で使用）
pip install --no-cache-dir git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

注意:

  • ROCm環境では onnxruntime（CPU版）推奨
  • onnxruntime-gpu は CUDA 専用のため基本使えない

Step 8: 環境変数設定（複数GPU環境だけ）

GPU 1台なら基本設定不要。（GPU統合型CPUを利用している場合はGPUが複数台となるため注意）

# 例: 2台構成で2台目を使う場合
$env:HIP_VISIBLE_DEVICES = "1"
$env:ROCR_VISIBLE_DEVICES = "1"

# 7900XT用（gfx1100）
$env:HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION = "11.0.0"

echo $env:HIP_VISIBLE_DEVICES
# 1
echo $env:ROCR_VISIBLE_DEVICES
# 1

永続化するなら PowerShell プロファイルに書く:

notepad $PROFILE

追記例:

$env:HIP_VISIBLE_DEVICES = "1"
$env:ROCR_VISIBLE_DEVICES = "1"
$env:HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION = "11.0.0"

Step 9: 詳細確認スクリプト実行

下記スクリプト (check_comfyui_rocm.py) を実行し、ROCm 環境の詳細を確認する。

r"""ComfyUI + ROCm 環境確認スクリプト

- PyTorch / ROCm(HIP) の有効性
- GPU情報（VRAM など）
- 簡易ベンチ（行列積）

使い方:
    python .\check_comfyui_rocm.py
"""

from __future__ import annotations

import platform
import sys
import time
from typing import Iterable


def _hr() -> str:
    return "=" * 60


def _gb(num_bytes: int) -> float:
    return num_bytes / (1024**3)


def _fmt_ms(seconds: float) -> str:
    return f"{seconds * 1000:.2f} ms"


def _matmul_bench(
    torch, sizes: Iterable[int], device: str
) -> list[tuple[int, float | None, str | None]]:
    results: list[tuple[int, float | None, str | None]] = []

    # fp16で軽量化（VRAM節約＆速度出やすい）
    dtype = torch.float16

    for n in sizes:
        try:
            a = torch.randn((n, n), device=device, dtype=dtype)
            b = torch.randn((n, n), device=device, dtype=dtype)
            torch.cuda.synchronize()

            start = time.perf_counter()
            c = a @ b
            torch.cuda.synchronize()
            elapsed = time.perf_counter() - start

            _ = c[0, 0].item()

            del a, b, c
            torch.cuda.empty_cache()

            results.append((n, elapsed, None))
        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - 環境依存で色々飛ぶ
            results.append((n, None, f"{type(exc).__name__}: {exc}"))
            try:
                torch.cuda.empty_cache()
            except Exception:
                pass

    return results


def main() -> int:
    print(_hr())
    print("🎨 ComfyUI + ROCm Environment Check")
    print(_hr())
    print()

    print(f"📦 Python version: {platform.python_version()} ({sys.executable})")

    try:
        import torch  # type: ignore
    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
        print("❌ PyTorch import failed")
        print(f"   {type(exc).__name__}: {exc}")
        return 1

    print(f"📦 PyTorch version: {torch.__version__}")
    print()

    if not bool(torch.cuda.is_available()):
        print("❌ ROCm (CUDA compatibility) is NOT available!")
        print()
        print("🔍 Troubleshooting:")
        print("   1) 環境変数 (HIP_VISIBLE_DEVICES / ROCR_VISIBLE_DEVICES) を確認")
        print("   2) torch / torchvision / torchaudio の組み合わせを再確認")
        print("   3) AMDドライバ（Adrenalin Edition）を更新")
        print("   4) ROCm SDK (nightly) の導入を再確認")
        print(_hr())
        return 2

    hip_version = torch.version.hip if hasattr(torch.version, "hip") else "N/A"
    print("✅ ROCm (CUDA compatibility) is available!")
    print(f"   HIP version: {hip_version}")

    device_count = torch.cuda.device_count()
    print(f"   Device count: {device_count}")
    print()

    for idx in range(device_count):
        props = torch.cuda.get_device_properties(idx)
        print(f"🎮 GPU [{idx}]:")
        print(f"   Name: {props.name}")
        print(f"   VRAM Total: {_gb(props.total_memory):.2f} GB")
        print(f"   Compute Capability: {props.major}.{props.minor}")
        print(f"   Multi-Processors: {props.multi_processor_count}")
        print()

    # VRAM usage (device 0)
    allocated = torch.cuda.memory_allocated(0)
    reserved = torch.cuda.memory_reserved(0)

    free_bytes: int | None = None
    total_bytes: int | None = None
    try:
        free_bytes, total_bytes = torch.cuda.mem_get_info()
    except Exception:
        pass

    print("💾 VRAM Usage:")
    print(f"   Allocated: {_gb(int(allocated)):.2f} GB")
    print(f"   Reserved:  {_gb(int(reserved)):.2f} GB")
    if free_bytes is not None and total_bytes is not None:
        print(f"   Free:      {_gb(int(free_bytes)):.2f} GB")
    print()

    # Performance test (device 0)
    print("⚡ Performance Test...")
    benches = _matmul_bench(torch, sizes=[1000, 3000, 5000, 8000], device="cuda:0")
    for n, elapsed, err in benches:
        label = f"{n}x{n} matrix multiplication".ljust(32)
        if elapsed is not None:
            print(f"   {label}: {_fmt_ms(elapsed)}")
        else:
            print(f"   {label}: skipped ({err})")

    print()
    print("✅ ComfyUI + ROCm environment is ready!")
    print(_hr())
    return 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())

python .\check_comfyui_rocm.py

期待される出力イメージ:

============================================================
🎨 ComfyUI + ROCm Environment Check
============================================================

📦 Python version: 3.13.12 (D:\Develop\Git\ComfyUI\venv\Scripts\python.exe)
Failed to get device count: no ROCm-capable device is detected (error code: 100)
📦 PyTorch version: 2.9.1+rocm7.12.0a20260207

✅ ROCm (CUDA compatibility) is available!
   HIP version: 7.2.0-580ef16945
   Device count: 1

🎮 GPU [0]:
   Name: AMD Radeon RX 7900 XT
   VRAM Total: 19.98 GB
   Compute Capability: 11.0
   Multi-Processors: 42

💾 VRAM Usage:
   Allocated: 0.00 GB
   Reserved:  0.00 GB
   Free:      19.84 GB

⚡ Performance Test...
   1000x1000 matrix multiplication : 85.05 ms
   3000x3000 matrix multiplication : 2.40 ms
   5000x5000 matrix multiplication : 5.81 ms
   8000x8000 matrix multiplication : 19.27 ms

✅ ComfyUI + ROCm environment is ready!
============================================================

Step 10: ComfyUI 起動

# 基本起動
python main.py

# オプション付き起動
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

# VRAM 20GB向け（推奨）
python main.py --highvram --preview-method auto

# 高速モード（VRAM潤沢な環境向け）
python main.py --highvram --fast

起動成功メッセージ:

To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

ブラウザからアクセス:

スクリーンショット 2026-02-23 133008.png

Step 11: インストール済みパッケージ保存

PowerShell:

pip freeze > requirements_rocm.txt
cat requirements_rocm.txt

📂 最終的なディレクトリ構成（例）

ComfyUI/
├── venv/ # ROCm用仮想環境
├── models/
│   ├── checkpoints/
│   ├── vae/
│   ├── loras/
│   ├── embeddings/
│   ├── upscale_models/
│   ├── controlnet/
│   └── ...
├── custom_nodes/
├── input/
├── output/
├── main.py
├── requirements.txt
├── requirements_rocm.txt
└── check_comfyui_rocm.py

✅ 環境構築完了チェックリスト

# □ AMD Adrenalin Edition 26.1.1以降
# □ Visual Studio C++コンポーネント導入済み
# □ Python 3.13.12インストール済み
# □ ComfyUIリポジトリクローン完了
# □ venv_rocm 作成・アクティベート完了

python -V
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"
python -c "import torchaudio; print(torchaudio.__version__)"
python -c "import torch; print(torch.version.hip if hasattr(torch.version, 'hip') else 'N/A')"
python -c "import torch; print(f'{torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.2f} GB')"

python .\check_comfyui_rocm.py
python main.py --highvram

🎯 ワンライナーまとめ（コピペ用）

AMD Driver / VS C++ 導入済み前提

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
py -3.13.12 -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip

pip install --no-cache-dir https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm_sdk_core-7.12.0a20260207-py3-none-win_amd64.whl https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm_sdk_devel-7.12.0a20260207-py3-none-win_amd64.whl https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm_sdk_libraries_gfx110x_all-7.12.0a20260207-py3-none-win_amd64.whl https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/rocm-7.12.0a20260207.tar.gz

pip install --no-cache-dir https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torch-2.9.1%2Brocm7.12.0a20260207-cp313-cp313-win_amd64.whl https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torchvision-0.24.0%2Brocm7.12.0a20260207-cp313-cp313-win_amd64.whl https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torchaudio-2.9.0%2Brocm7.12.0a20260128-cp313-cp313-win_amd64.whl

pip install -r requirements.txt
pip install pillow opencv-python scipy tqdm psutil kornia spandrel safetensors aiohttp einops transformers omegaconf pyyaml accelerate
pip install insightface onnxruntime

python .\check_comfyui_rocm.py
python main.py --highvram

💡 VRAM 20GB 環境での最適化 Tips

1) モデル選択の自由度（目安）

モデル VRAM使用量 20GBで可能？
SD 1.5 (512x512) 2-3GB ✅
SDXL (1024x1024) 6-8GB ✅
SDXL (1536x1536) 10-12GB ✅
Flux.1 (1024x1024) 10-14GB ✅
Cascade (2048x2048) 15-18GB ✅ ギリギリ

2) バッチ生成

  • Batch Size: 2-4枚同時生成が現実的

3) ControlNet複数使用

  • ControlNet: 3-4個同時使用もしやすい

4) アップスケール

  1. 高解像度生成（例: 1024x1536）
  2. Hires fix（2x）→ 2048x3072
  3. Ultimate SD Upscale → 4096x6144

🚨 トラブルシューティング

問題1: GPU を認識しない

症状:

  • torch.cuda.is_available() が False

対処:

# 複数GPU環境ならデバイス指定
$env:HIP_VISIBLE_DEVICES = "1"
$env:ROCR_VISIBLE_DEVICES = "1"
$env:HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION = "11.0.0"

# Python 仮想環境に入り直す
exit
.\venv\Scripts\Activate.ps1
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

問題2: torchvision インポートエラー

症状:

  • RuntimeError: operator torchvision::nms does not exist

対処（0.24.0に固定）:

pip uninstall -y torchvision
pip install --no-cache-dir https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/torchvision-0.24.0%2Brocm7.12.0a20260207-cp313-cp313-win_amd64.whl

問題3: insightface ビルドエラー

症状:

  • error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required

対処:

  • Visual Studio Installerで「C++ によるデスクトップ開発」を追加
  • pip install insightface を再実行

問題4: ComfyUI 起動時の警告

例:

  • Failed to get device count: no ROCm-capable device is detected (error code: 100)

後続でGPU認識してれば問題ないことが多い。

例:

  • Device: cuda:0 AMD Radeon RX 7900 XT : native

この表示が出てればだいたいOK。

問題5: パフォーマンスが遅い

対処:

  • --highvram --fast で起動
  • nightly の日付を動作確認済に戻す（下の補足参照）

📊 環境情報まとめ（例）

項目 バージョン/設定
OS Windows 11 25H2
GPU AMD Radeon RX 7900 XT (20GB VRAM)
ドライバ Adrenalin Edition 26.1.1
Python 3.13.12
PyTorch 2.9.1+rocm7.12.0a20260207
torchvision 0.24.0+rocm7.12.0a20260207
torchaudio 2.9.0+rocm7.12.0a20260128
ROCm 7.12.0（nightly 2026/02/07）
HIP 7.2.0
メモリ 64GB
C++ Compiler Visual Studio 2022/2026

📋 おわりに

AMD の ROCm が、ついに Windows 環境で利用できるということで、遅ればせながら試してみました。まだ不安定感はありますが、それなりの速度で動作できているようです。

現状は「CUDA がある前提で書かれているが、ROCm でも一応動く」という状況ですが、まずは「Windows ネイティブ対応」自体が大きな分岐点になったと思いますので、nVidia との競争が盛り上がり、優位性のバランスが取れてくると良いなと思います。（小並感）

とりあえず、環境構築を確認できたので、ローカルLLMとパラメータロジックを利用したハイブリッドロールプレイチャットアプリを作ってみようと思います。

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