AIと自動化

RTX5090搭載PCでFaceFusionを動かすまで：初心者がぶち当たった壁とその突破記録

2025年、私はAI画像生成の世界に飛び込む決意をした。
目的はただ一つ。「最高の自作PCで、AIによるフェイススワップを完璧に再現したい」。

その相棒として選んだのが、NVIDIA GeForce RTX5090を搭載したモンスターマシンだ。Ryzen 9 9950Xとの組み合わせは、まさにF1カー。だが…そのF1カーは、いきなりエンジンがかからなかった。

フェーズ1：「ファイルが見つからない」スタートラインすら立てない

最初に取り組んだのは、FaceFusionのリポジトリをgit cloneして、PowerShellからpython run.pyを叩くこと。

でも返ってきたのは無慈悲なメッセージ：

bashコピーする編集するpython: can't open file 'run.py': [Errno 2] No such file or directory

「え？ファイルがない？」
そう。公式リポジトリでrun.pyはすでに廃止されていたのだ。代わりに使うべきはfacefusion.py。

さらに混乱を招いたのが、gitコマンドが認識されなかったこと。実はGitはインストール済みだったが、環境変数Pathに登録されていなかった。

🔧 解決策：

  • 実行ファイルをpython facefusion.pyに変更
  • C:\Program Files\Git\cmd をPathに追加 → PC再起動

フェーズ2：FFmpegがいない！動画が処理できない

エラーは続く。

bashコピーする編集する[FACEFUSION.CORE] FFmpeg is not installed

これはまさに「カメラはあるけど、録画ボタンがない」状態。FaceFusionは動画変換にFFmpegを使っているのだが、私のPCにはインストールされていなかった。

🔧 解決策：

フェーズ3：GPUが使えない！？ CUDAが見えない

Web UIは起動。しかし、「実行プロバイダー」にはCPUしか表示されない。GPUのはずなのに！

調査の結果、以下の問題が判明：

  • PyTorchがCUDA未対応版だった
  • ONNX RuntimeがGPUを使う設定になっていなかった

これは、「エンジンは積んでるのにアクセルがつながってない」状態。

🔧 解決策：

  • 仮想環境で以下を実行： bashコピーする編集するpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  • FaceFusionの設定画面でEXECUTION PROVIDERSをcpu→cudaに変更

フェーズ4：最大の敵、cuDNNバージョン不一致

ようやくGPUが見えてきた…と思ったそのとき。再び暗雲。

処理を開始すると、CPU使用率が100%、GPUは沈黙。ログをよく読むと、次のようなメッセージが連続で出ていた。

bashコピーする編集するError loading ... depends on cudnn64_9.dll which is missing

これはつまり、「onnxruntimeがcuDNN v9を要求しているのに、システムにはv8しか入っていない」ということ。しかも、エラーのせいで処理が自動的にCPUにフォールバックされていた。

🔧 解決策：

  • NVIDIA cuDNNの公式ページからv9のZip版をDL
  • CUDA Toolkitのインストール先（例：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8）に上書きコピー
    • bin
    • include
    • lib
  • PCを再起動

※注意：cuDNNのページは.exeと.zipが並んでいてダウンロードの選別がややこしい。Zip版を選ぶこと。

フェーズ5：ようやく“爆走”開始。GPUの本領発揮

再起動後、FaceFusionを再実行したところ…タスクマネージャーのGPUグラフが急上昇！

処理速度も驚異的だった。

処理モード速度（fps）
CPU（Ryzen 9）約 2.7 frame/s
GPU（RTX 5090）約 26.2 frame/s

なんと約9.5倍の高速化を実現。これが、RTX5090の実力だ。

まとめ：ログは嘘をつかない。初心者でも突破できる

今回のFaceFusion構築で得た教訓はシンプルです。

  • ログを読もう。エラーの中に全ての答えがある
  • バージョン整合性が最も重要
  • 環境変数と再起動を軽視しない

初心者であっても、こうして一つひとつの壁を越えれば、F1カー（高性能マシン）を自分の手で走らせることができる。

「自分には無理かも…」と思ったとき、この記録があなたの背中をそっと押す存在になれれば幸いです。

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