【Radeon】ComfyUIを高速化する4つの最適化設定とベンチマーク

前回の記事では、Windows環境におけるComfyUIの導入手順を解説した。

環境構築を終えて実際に使い始めると、次に直面するのが画像生成の速度やVRAM消費の課題である。特にAMD Radeon環境の場合、デフォルト設定のままではGPUのポテンシャルを十分に発揮できないケースが多い。

「Radeonだから遅い」と諦める前に、設定だけで済む余地がまだ残っている。 実際、この記事で紹介する設定のうち最も手軽なMIOpenの有効化だけで、生成速度は15〜20%変わる（ROCm 7.1）。ROCm 10 では31〜38%で、効きはさらに大きい。

2026年9月追記: ROCm 10 で4つを1つずつ測り直したところ、効いているのはMIOpenだけだった。 起動オプションは既定で有効になっていて不要、ソースの書き換え2つは逆効果（SDXL +17%・FLUX.1 +28%）。 ROCm 10 を使っている人は、この記事の「MIOpenの有効化」だけ読めばよい。

測り直しの全データはこちら。

そこで今回は、Radeon環境におけるComfyUIの高速化・軽量化の手法を紹介する。

【まず設定する】起動用バッチファイルだけで済む2つ
1. MIOpenの有効化
2. 起動オプションの最適化
【さらに詰める】ComfyUI本体のソースを書き換える
1. VAE_KL_MEM_RATIOの最適化
2. VAEのPytorch Attention有効化
Radeon RX 9070 XT環境でのベンチマーク結果
【最後に】設定で限界が来たら、ハードで解決する
参考文献

【まず設定する】起動用バッチファイルだけで済む2つ

設定は大きく2種類ある。起動用バッチファイル（.bat）に書くだけで済むものと、
ComfyUI本体のソースを書き換えるものである。前者から順に説明する。

設定	書く場所	何をするか	効果	注意
`COMFYUI_ENABLE_MIOPEN=1`	.bat（環境変数）	MIOpenを有効化する	15〜20%向上（ROCm 7.1）／31〜38%（ROCm 10）	最も手軽で効果が大きい
`MIOPEN_FIND_MODE=FAST`	.bat（環境変数）	MIOpenのカーネル探索モードを指定する	初回の1枚が半分になる（42秒→21秒）。2回目以降の速度は変わらない	`COMFYUI_ENABLE_MIOPEN` とセットで使う
`--use-pytorch-cross-attention`	起動オプション	PyTorchのcross-attentionを使う	高速かつ安定。ROCm 7 以降の RX 9060/9070 では既定で有効なので、書かなくてよい	特になし
`--highvram`	起動オプション	常にVRAM上にモデルを展開する	VRAMに余裕があれば高速化	起動時に `Set vram state to: HIGH_VRAM` が出れば有効
`--force-fp16`	起動オプション	重みをfp16で扱う	VRAM使用量が減る	モデルによっては真っ黒な画像になる
`--fp16-vae`	起動オプション	VAEをfp16で動かす	VRAM使用量が減る	同上。相性問題あり
`VAE_KL_MEM_RATIO`	ソース改変＋.bat	VAEのVRAM見積もりを調整する	無駄なスワップを防ぐ（ROCm 7.1）。ROCm 10 では FLUX.1 が7%遅くなる	`sd.py` の書き換えが要る。AMD既定の2.73は過剰。更新で消える
`VAEのPytorch Attention`	ソース改変	AMDで無効化されている処理を有効にする	同左（ROCm 7.1）。ROCm 10 では SDXL +17%・FLUX.1 +28% 遅くなる。当てないこと	`model_management.py` の2行を削除。更新で消える

MIOpenの有効化

生成速度が15%から20%向上する、最も手軽で効果的な設定である。ROCm 10 では31〜38%（SD1.5 7.62→4.72秒、SDXL 8.20→5.67秒）。そしてROCm 10 では、効く設定はこれだけになった。

ComfyUIの起動用バッチファイル（.bat）に以下の環境変数を追記するだけで有効になる。

set COMFYUI_ENABLE_MIOPEN=1
set MIOPEN_FIND_MODE=FAST

起動オプションの最適化

2026年6月現在は--use-pytorch-cross-attentionが十分高速で安定しているため、基本的にこれを指定する。ROCm 7 以降の RX 9060/9070 系では ComfyUI が既定で有効にするので、指定しても変わらない（起動ログに Using pytorch attention と出ていれば有効）。

VRAMに余裕がある場合は--highvramを指定することで常にVRAM上にモデルが展開されるため高速化される。指定した場合は起動時のコンソールにSet vram state to: HIGH_VRAMと表示される。

--force-fp16や--fp16-vaeなどはVRAM使用量を減らせるが、使用するモデルによっては真っ黒な画像が生成されることもある。相性が悪い場合は外そう。

ここまでの2つを反映した .bat はこうなる。この時点でも十分に速くなっているので、
ソースを書き換えたくない場合はここで止めてよい。

@echo off

set HIP_VISIBLE_DEVICES=0

set PYTHON="%~dp0/venv/Scripts/python.exe"
set VENV_DIR=./venv

set COMFYUI_ENABLE_MIOPEN=1
set MIOPEN_FIND_MODE=FAST

set COMMANDLINE_ARGS=--use-pytorch-cross-attention --auto-launch --preview-method auto

%PYTHON% main.py %COMMANDLINE_ARGS%
pause

【さらに詰める】ComfyUI本体のソースを書き換える

ROCm 10 ではこの章の改変を当てないこと。実測で VAE の pytorch attention 有効化は SDXL +17%・FLUX.1 +28%、 VAE_KL_MEM_RATIO=2.0 は FLUX.1 +7% 遅くなった。ComfyUI が AMD で無効化しているのには理由があった。以下は ROCm 7.1 系で使う人向けに残している。

ここから先は、ComfyUI本体のPythonファイルを直接書き換える。効果は大きいが、
上の2つとは性質が違う。

ComfyUIをアップデートすると、この章の変更はすべて消える。
git pull で公式のファイルに上書きされるためで、いつか必ず起きる。
「設定したのに、ある日また遅くなった」という場合は、まずここを疑う。

対策は2つ。

書き換えた行をメモしておく（この記事をブックマークしておけば済む）
更新前に該当ファイルをコピーしておく（sd.py と model_management.py の2つだけ）

なお書き換えるのはどちらも数行なので、戻すのも消えるのも一瞬である。
元に戻したいときは、公式の状態に戻すだけでよい。

そして ROCm 10 に上げたとき、消えたほうが速かった。環境が変わったら、改変は一度全部外して測り直すこと。

VAE_KL_MEM_RATIOの最適化

VAE処理時のVRAM使用予測量を調整し、VRAMからメインRAMへの無駄なデータ退避（スワップ）を防ぐことで時間ロスをなくす手法。

AMD環境での初期値は見積もりが過剰のため、1.0 ~ 2.0の間に調整すると良い。

comfy/sd.pyを開き、以下の部分を書き換える。

変更前

        if model_management.is_amd():
            VAE_KL_MEM_RATIO = 2.73
        else:
            VAE_KL_MEM_RATIO = 1.0

変更後

        if model_management.is_amd():
            VAE_KL_MEM_RATIO = float(os.getenv("VAE_KL_MEM_RATIO", "2.73"))
        else:
            VAE_KL_MEM_RATIO = 1.0

起動用バッチファイルに追記して値を指定する。（例として2.0に設定する場合）

set VAE_KL_MEM_RATIO=2.0

VAEのPytorch Attention有効化

AMD環境では強制的に無効化されているVAE処理におけるPytorch Attentionを有効化する。これにより、VRAMを効率よく使えるようになり消費量が減るほか、生成速度の向上や、大きな画像生成時のVRAM溢れを防ぐ効果がある。

comfy/model_management.pyを開き、以下の部分を2行削除する。

変更前

def pytorch_attention_enabled_vae():
    if is_amd():
        return False  # enabling pytorch attention on AMD currently causes crash when doing high res
    return pytorch_attention_enabled()

変更後

def pytorch_attention_enabled_vae():
    return pytorch_attention_enabled()

以上をすべて反映した .bat の全文が、筆者が実際に使っているものである。

@echo off

set HIP_VISIBLE_DEVICES=0

set PYTHON="%~dp0/venv/Scripts/python.exe"
set VENV_DIR=./venv

set COMFYUI_ENABLE_MIOPEN=1
set MIOPEN_FIND_MODE=FAST

set VAE_KL_MEM_RATIO=2.0

set COMMANDLINE_ARGS=--use-pytorch-cross-attention --auto-launch --preview-method auto

%PYTHON% main.py %COMMANDLINE_ARGS%
pause