RTX 3090でHunyuan Videoがクラッシュする問題の解決 - 完全トラブルシューティングガイド

RTX 3090と24GBのVRAMがあれば、ほとんどのAIタスクには十分なはずです。しかし、Hunyuan Videoはメモリ不足エラーでクラッシュし続け、システムがフリーズしたり、完全に黒い出力が生成されたりします。3090は優れたカードのはずなのに、このモデルは限界を超えてしまうようで、非常にイライラします。

簡潔な回答： Hunyuan VideoがRTX 3090でクラッシュする主な原因は、推論中に一時的に24GBを超えるピークVRAMスパイクです。モデルの量子化をFP8またはINT8に有効化し、アグレッシブなアテンションスライシングを使用し、ビデオの解像度と長さを減らし、テキストエンコーダーのCPUオフローディングを有効にし、生成前にVRAMをクリアすることで修正できます。これらの最適化により、Hunyuanは良好な出力品質を維持しながら24GBカードで安定して動作します。

RTX 3090はHunyuan Videoにとって微妙な位置にあります。モデルを技術的に実行するのに十分なVRAMがありますが、デフォルト設定で実行するには不十分です。適切な最適化により、クラッシュなしで高品質なビデオを確実に生成できます。セットアップを機能させましょう。

なぜHunyuan VideoはRTX 3090でクラッシュするのか？

メモリダイナミクスを理解することで、理論的には収まるはずのモデルで24GBカードが苦労する理由が説明できます。

ピークメモリと平均メモリ

Hunyuan Videoのモデルウェイトは、FP16でロードすると約18-20GBを消費します。24GBカードでは4-6GBのヘッドルームが残るはずです。しかし、推論は一定のメモリを使用しません。

アテンション計算中、モデルはアテンションスコアと中間値用の大きな一時テンソルを割り当てます。これらのピーク割り当ては、ベースラインに戻る前に一時的にメモリ使用量を35GB以上にスパイクさせる可能性があります。

ピーク使用量が24GBを超えると、CUDAはメモリ不足エラーをスローします。平均使用量が制限を大きく下回っていても、クラッシュが発生します。

ビデオ生成のメモリスケーリング

ビデオ生成は、画像生成と比較してメモリ要件を倍増させます。Hunyuanは複数のフレームを同時に処理し、フレーム間のアテンションを通じて時間的一貫性を維持します。

24fpsで4秒のビデオは97フレームを意味します。これらすべてのフレーム間のアテンション計算は、巨大な中間テンソルを作成します。メモリスケーリングはフレーム数に対してほぼ二次的です。

長いビデオと高い解像度はこの問題を指数関数的に悪化させます。ビデオの長さを2倍にすると、メモリ要件が4倍になる可能性があります。

RTX 3090固有の問題

RTX 3090には、生のVRAM数が示唆するよりもクラッシュしやすい特定の特性があります。

メモリ帯域幅は良好ですが、RTX 4090よりも低いです。これは、メモリ転送に時間がかかり、データが十分に速く移動していないため、GPUがより多くのメモリを必要としているように見える可能性があることを意味します。

一部のRTX 3090冷却ソリューションは、重い持続負荷下でスロットリングします。GPUがスロットリングすると、メモリ操作が遅くなり、クラッシュとして現れる可能性のあるカスケードタイミングの問題が発生します。

3090のGDDR6Xメモリも高温で動作し、ビデオ生成のような長時間の高使用率期間中に不安定性を引き起こす可能性があります。

24GB VRAMでHunyuan Videoを最適化する方法は？

これらの最適化により、Hunyuan VideoはRTX 3090および同様の24GBカードで確実に動作します。

モデル量子化を有効にする

量子化はモデルの精度をFP16からFP8またはINT8に減らし、メモリ使用量を大幅に削減します。

FP8量子化は、品質とメモリのスイートスポットです。モデルウェイトは20GBではなく約10GBを消費し、推論のための十分なヘッドルームを残します。品質への影響は最小限で、しばしば知覚できません。

ComfyUIでFP8を有効にするには、量子化モデルのロードをサポートするノードを使用します。ComfyUI-HunyuanVideo-Wrapperには量子化オプションが含まれています。モデルをロードする際にFP8精度を選択してください。

INT8量子化はさらにメモリを節約しますが、より顕著な品質低下があります。FP8でも問題が発生する場合や、より高い解像度で生成する必要がある場合に使用してください。

量子化は、計算中に逆量子化が行われるため、推論速度をわずかに低下させます。生成時間が10-15%長くなることを予想してください。これは安定性のための価値あるトレードオフです。

アテンションスライシングを設定する

アテンションスライシングは、大きなアテンション計算を、一度に処理するのではなく、順次処理される小さなチャンクに分割します。

利用可能な最もアグレッシブな設定にアテンションスライシングを設定します。これは通常、最小のスライスサイズを意味し、計算がわずかに遅くなる代わりにピークメモリを最小化します。

ComfyUIノードで、attention_sliceまたは類似のパラメータを探します。1や「max」などの値は最大スライシングを示します。

時間的アテンションスライシングはビデオにとって特に重要です。これは、時間的アテンション操作で一緒に処理されるフレーム数を制御します。メモリスパイクを最小化するために、時間的スライシングを1または2フレームに設定します。

CPUオフローディングを有効にする

Hunyuan Videoは、大量のVRAMを消費する大きなテキストエンコーダーを使用します。これらをCPUにオフロードすると、メインの生成プロセス用のメモリが解放されます。

テキストエンコーディングは生成の最初にのみ発生します。プロンプトをエンコードした後、それらのモデルはビデオ生成全体で未使用のままVRAMに存在します。エンコード後にCPUに移動することは理にかなっています。

モデルローディング設定でテキストエンコーダーのCPUオフロードを有効にします。これは通常4-6GBのVRAMを節約します。

一部の実装では、VAEエンコーダーとデコーダーのCPUへのオフロードもサポートしています。これらは生成の最初と最後にのみ実行されるため、メインのデノイジングループ中に追加のメモリを解放します。

ビデオパラメータを減らす

低い解像度と短い持続時間は、メモリ要件を劇的に減らします。

フル720pではなく、540p解像度または720x480から始めてください。これはメモリ要件をおおよそ半分にし、使用可能なビデオ品質を生成します。必要に応じて後で結果をアップスケールできます。

4秒や5秒ではなく、最初に2秒のビデオを生成します。安定した動作を確認したら、メモリ使用量を監視しながら徐々に持続時間を増やします。

ユースケースで許可される場合は、フレームレートを下げます。12fpsは24fpsの半分のフレームを使用します。特定のコンテンツスタイルでは、低いフレームレートが許容されます。

生成前にVRAMをクリアする

他のアプリケーションやComfyUIコンポーネントがVRAMを保持していると、Hunyuan Videoに使用できるものが減少します。

生成前に他のGPU加速アプリケーションを閉じます。ハードウェアアクセラレーションを使用したChrome、Discord、その他の一般的なプログラムはVRAMを消費します。

ComfyUIで、Hunyuanを実行する前に他のモデルをアンロードします。FluxやSDXLをHunyuanと一緒にロードしていると、同じメモリプールを競合します。

生成前にVRAMクリア操作を実行します。一部のComfyUI実装には明示的なキャッシュクリアノードがあります。要求の厳しい生成の前に、ComfyUIを新鮮な状態で再起動することもできます。

安定した生成のための最適な設定は？

これらの特定の設定はRTX 3090で確実に動作します。

推奨ベース設定

これを開始点として使用し、特定のカードと冷却ソリューションに基づいて調整します。

モデル精度：FP8 アテンションスライシング：最大またはスライスサイズ1 時間的アテンションスライシング：1-2フレーム 解像度：540pまたは720x480 持続時間：2-3秒 フレームレート：24fps テキストエンコーダーオフロード：有効 VAEオフロード：利用可能な場合は有効

この設定は通常18-20GBのピークVRAMを使用し、24GBカードで快適なヘッドルームを残します。

段階的にスケールアップ

ベース設定が機能したら、パラメータを1つずつ増やすことができます。

ほとんどのコンテンツでは、持続時間よりも解像度の方が視覚的品質に貢献するため、最初に解像度を720pに増やしてみてください。

次に、持続時間を4秒に向けて延長します。生成中にnvidia-smiでVRAM使用量を監視し、制限にどれだけ近づいているかを確認します。

より高い設定でOOMが発生した場合、Hunyuan Videoに対するカードの安定した境界がどこにあるかがわかります。

品質とメモリのトレードオフ

一部の品質設定はメモリへの影響が最小限で、最大化しても安全です。

サンプリングステップは生成時間に影響しますが、VRAM使用量には大きく影響しません。良い品質のために30-50ステップを使用してください。

CFGスケールはメモリへの影響が最小限です。Hunyuanに推奨される4-7の値を使用してください。

ガイダンスタイプとスケジューラーの選択はメモリに大きく影響しません。品質の好みに基づいて選択してください。

上記の設定にリストされているパラメータにメモリ最適化を集中させてください。それらが安定性にとって実際に重要なつまみです。

持続的なクラッシュをトラブルシューティングする方法は？

最適化後もクラッシュが続く場合は、これらの追加要因を調査します。

ドライバーとCUDAの問題

古いまたは問題のあるGPUドライバーは、OOMエラーのように見えるクラッシュを引き起こしますが、実際はそうではありません。

最新のNVIDIA Studioドライバーをインストールしてください。Game Readyドライバーは、AIワークロードで問題が発生することがあります。Studioドライバーは、プロフェッショナルアプリケーションの安定性を優先します。

CUDAバージョンがPyTorchインストールと一致していることを確認します。バージョンの不一致は、高いメモリ使用量中にクラッシュとして現れる暗号的なエラーを引き起こします。

DDUを使用したクリーンドライバーインストールは、破損したドライバー状態によって引き起こされる持続的な問題を解決することがあります。

冷却とサーマルスロットリング

生成中のGPU温度を確認します。RTX 3090は高温で動作し、ビデオ生成は数分間高負荷を維持します。

温度が83-85°Cを超えると、カードは大幅にスロットリングします。これは、メモリエラーのように見えるタイミング関連のクラッシュを引き起こす可能性があります。

ケースエアフローを改善し、ファンカーブを調整するか、冷却の追加を検討してください。多くの3090オーナーは、冷却の改善がクラッシュを防ぐだけでなく、パフォーマンスも向上することを発見しています。

3090ではメモリ温度も重要です。GDDR6Xメモリが高温で動作すると不安定性を引き起こします。一部の監視ツールはメモリジャンクション温度を表示します。100°C以下に保ってください。

Windows仮想メモリ

Windows仮想メモリ設定は、GPUメモリエラーの処理方法に影響します。

Windowsページファイルがシステム管理に設定されているか、適切なサイズになっていることを確認してください。非常に小さなページファイルは、システムがGPUメモリをスピルしようとするときにエラーを引き起こす可能性があります。

32GB以上のSSDバックアップページファイルは、システムがメモリ圧力を適切に処理するための余裕を与えます。

他のVRAMコンシューマー

VRAMを消費するバックグラウンドアプリケーションは、Hunyuanに使用できるものを減らします。

生成を開始する前にVRAM使用量を確認します。ターミナルでnvidia-smiを実行して、何がメモリを消費しているかを確認します。

一般的な原因には、ハードウェアアクセラレーションを使用したChrome、壁紙エンジン、オーバーレイを持つゲームランチャー、GPUでレンダリングする監視ツールが含まれます。

要求の厳しいビデオ生成ジョブの前に、必須でないものをすべて閉じてください。

ComfyUIノードの競合

一部のComfyUIノードはHunyuan Videoと競合するか、予期せず追加のメモリを消費します。

必要なノードのみを使用した最小限のワークフローでHunyuanを実行してみてください。そこで機能するが、複雑なワークフローで失敗する場合は、特定するノードの競合があります。

失敗するワークフローからノードを1つずつ削除して、問題のあるコンポーネントを特定します。

Hunyuan Videoノードが最新バージョンであることを確認してください。以前のバージョンにはメモリリークや非効率的な実装があり、後の更新で修正されました。

ハードウェアの問題なしでHunyuan Video機能が必要なユーザーには、Apatero.comが適切に設定された生成インフラストラクチャへのアクセスを提供します。VRAM制限、ドライバーの問題、冷却の制約を管理することなく、必要なビデオ出力を得ることができます。

持続的な黒い出力の問題はどうですか？

黒いフレームはクラッシュとは異なる問題ですが、同様にイライラします。

VAE精度の問題

黒い出力は通常、VAEデコーディングの失敗を示します。VAEは潜在表現を可視画像に変換します。

VAEがFP8ではなく、FP16またはFP32で実行されていることを確認してください。デコーダーは精度に非常に敏感なため、VAE量子化は黒い出力を引き起こします。

自動精度を使用している場合は、VAEを明示的にFP16に強制します。これはわずかに多くのメモリを消費しますが、正しいデコーディングを保証します。

不完全な生成

デノイジングプロセス中に生成がクラッシュしてもファイルが生成される場合、デコードされていない部分から黒いフレームが得られます。

生成中のエラーをコンソールで確認します。途中でのOOMエラーは、部分的な結果を残します。

VAEデコーディングが開始される前に生成が完全に完了するように、上記のメモリ最適化を適用します。

モデルファイルの破損

破損したモデルダウンロードは、黒い出力を含むさまざまなエラーを生成します。

モデルファイルのチェックサムが期待値と一致することを確認します。一致しない場合は、再ダウンロードしてください。

Hunyuan Videoには複数のコンポーネントがあります。必要なすべてのファイルが存在し、期待されるバージョンと一致していることを確認してください。

よくある質問

RTX 3090はHunyuan Videoに十分ですか？

はい、適切な最適化があれば。デフォルト設定は24GB以上を必要としますが、FP8量子化とアテンションスライシングにより快適に動作します。メモリ制約のために必要な最適化にもかかわらず、品質は良好なままです。

FP8量子化でどれくらいの品質が失われますか？

ブラインド比較では、ほとんどのユーザーはFP8とFP16の出力を一貫して識別できません。理論的には品質が低下しますが、実際のビデオでは通常知覚できません。安定した生成のためのトレードオフは価値があります。

なぜ生成が時々機能し、他の時はクラッシュするのですか？

VRAMの断片化が一貫性のない動作を引き起こします。数回の生成後、メモリが断片化し、合計空きメモリが十分に見えてもピーク割り当てが失敗します。ComfyUIを再起動するとメモリが最適化されます。

RTX 3090でHunyuan Videoを使ってより長いビデオを作成できますか？

4秒を超えるビデオは24GBで困難になります。540p解像度とアグレッシブな最適化を使用することで、より長いコンテンツを生成できますが、品質が低下します。セグメントで生成して結合することを検討してください。

Hunyuan VideoのためにRTX 4090にアップグレードすべきですか？

ビデオを頻繁に生成し、より高い品質設定が必要な場合は、はい。4090の24GBはより良い帯域幅のためにHunyuanをより快適に実行し、より高い解像度を使用できます。ただし、3090は時々の使用には最適化で問題なく動作します。

アンダーボルティングはクラッシュに役立ちますか？

アンダーボルティングは、スロットリング関連のクラッシュに役立つ可能性のある熱的なヘッドルームを改善します。真のOOMエラーは解決しませんが、カードが高温で動作する場合は安定性を改善する可能性があります。過度のアンダーボルティングは異なるクラッシュを引き起こすため、慎重にテストしてください。

エンコーディング中にCUDAメモリ不足のエラーが発生するのはなぜですか？

テキストエンコーディングは一時的にメモリをスパイクさせます。テキストエンコーダーのCPUオフローディングを有効にするか、開始前にVRAMをクリアしてください。エンコーディングが失敗すると、他の最適化に関係なくメイン生成を開始できません。

Hunyuan VideoにWindows固有の問題はありますか？

Windowsは一般的にうまく機能しますが、仮想メモリが適切に設定されており、バックグラウンドGPU使用量が最小化されていることを確認してください。Linuxは、より良いCUDAメモリ管理のためにわずかな安定性の利点があるかもしれませんが、Windowsはほとんどのユーザーにとって問題なく動作します。

RTX 3090でビデオ生成にはどれくらい時間がかかりますか？

FP8モデルでの3秒540pビデオは、RTX 3090で約6-10分かかります。長い持続時間と高い解像度は時間を大幅に増加させます。時間的処理要件のため、生成は遅いです。

ComfyUIでHunyuan Videoを他のモデルと一緒に実行できますか？

24GBカードでは推奨されません。Hunyuanは最適化してもVRAMのほとんどを必要とします。独占的にロードし、ビデオを生成してから、他のモデルを使用する前にアンロードしてください。

結論と最適化の要約

RTX 3090は、適切な設定で高品質なHunyuan Videoの出力を生成できます。24GB VRAMは技術的に十分であり、量子化とスライシングを通じてピークメモリ使用量を管理する必要があるだけです。

FP8量子化、最大アテンションスライシング、CPUオフローディング、控えめなビデオパラメータから始めてください。設定を上げる前に安定した動作を確認します。カードがスロットリングしていないことを確認するために温度を監視します。

すべての最適化を適用した後もクラッシュが続く場合は、ドライバー、冷却、競合するVRAM使用量を調査します。ほとんどの問題はこれらの系統的なチェックで解決します。

最適化された3090セットアップは、ハードウェアの限界近くで動作しているにもかかわらず、優れたビデオ品質を生成します。生成は高VRAMカードよりも時間がかかりますが、結果は同じです。

設定の複雑さなしで保証された安定性を好むユーザーには、Apatero.comがプロフェッショナルに管理されたインフラストラクチャを通じてHunyuan Video生成を提供します。ローカルハードウェアでメモリ制限やクラッシュのトラブルシューティングに悩むことなく、信頼性の高いビデオ出力を得ることができます。

忍耐と適切な設定があれば、RTX 3090はHunyuan Videoをうまく処理します。これらの最適化を適用して、絶え間ないクラッシュのイライラなしにAIビデオ生成を楽しんでください。