冒頭：問題の内容

Stable Diffusion WebUI（特にForge版やAUTOMATIC1111版）を起動или запустить際に、以下のエラーが発生する場合がある。

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

このエラーは、PyTorchとCUDAのバージョンが合致しない、またはPyTorchがシステム全体のPython而不是アプリケーション固有のPythonにインストールされている場合に発生する。特に、Portable版やGit Clone版のStable Diffusion WebUIを使用する際に、既存のPyTorch環境との競合で発生しやすい。

結論

アプリケーション固有のPython環境（venv）に正しいバージョンのPyTorchをインストールすることで解決する。システム全体のPythonではなく、WebUIが使用する専用の仮想環境に対してPyTorchをインストールすることが重要である。

具体的な手順

ステップ1：WebUIのPython仮想環境のパスを特定する

Stable Diffusion WebUIのインストール先によって、Python仮想環境のパスは異なる。以下が主要なパス例である：

Stable Diffusion WebUI Forge（Portable版）
C:[インストールパス]venvScriptspython.exe
AUTOMATIC1111版
C:[インストールパス]python_embededpython.exe
Pinokioを使用してインストールした場合
C:pinokioapistable-diffusion-webui-forge.gitappvenvScriptspython.exe

ステップ2：現在のPyTorchの状態を確認する

コマンドプロンプトまたはPowerShellで、以下のコマンドを実行して現在のPyTorchバージョンとCUDA対応状況を確認する：

cd [WebUIのインストールパス]
call venvScriptsactivate
python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')"

ステップ3：現在のPyTorchをアンインストールする

既存のPyTorchを完全に削除する：

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

ステップ4：正しいバージョンのPyTorchをインストールする

使用しているGPUとCUDAバージョンに対応するPyTorchをインストールする。

NVIDIA RTX 30シリーズ（Ampere）またはRTX 40シリーズ Ada Lovelaceの場合：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

※ cu121 は CUDA 12.1 を意味する。使用しているCUDAバージョンに合わせて変更してください。

ステップ5：WebUIを起動して確認する

WebUIを通常通り起動し、エラーが解決されたか確認する：

webui-user.bat

（またはwebui.bat）

ステップ6：追加の確認（解決しない場合）

それでも解決しない場合は、以下のコマンドでCUDAカーネルの状態を確認：

python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_capability())"

出力されたCompute Capabilityが、インストールしたPyTorchのCUDAサポート対象かどうか。

補足・注意点

バージョン依存について

PyTorch 2.0以上：RTX 30/40シリーズでのCUDAエラーが少なく推奨される
CUDA 12.1：最新のNVIDIA GPUに最適
Compute Capability：GPUの世代によって必要なCUDAアーキテクチャが異なる（RTX 3070は8.6、RTX 4090は8.9）

よくある落とし穴

システム全体のPythonにインストールしている：WebUIが使用する仮想環境（venv）に対してインストールしているか必ず確認する
古いCUDAランタイムが残っている：NVIDIA Control PanelからCUDAバージョンを確認し、最新にアップデートする
拡張機能との競合：特にAnimateDiffなどの拡張機能が原因の場合があるため、一旦拡張機能を無効化してテストする

環境別の追加対策

Jetson Orin Nano：JetPackと互換性のあるPyTorch/arm64版をインストールする必要がある
Linux環境：ソースからビルドしたPyTorchが必要な場合がある

【Stable Diffusion WebUI】CUDA error: no kernel image is available の解決法