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[Stability Matrix] reForge, Forge Classic, ComfyUIへのSageAttention2導入手順

    ひろろひ🐈‍⬛Forge Neo推し

    2026/7/15: 「おまけ情報」としてwildminder/AI-windows-whlのリンクを追加
    2026/6/16: triton-windowsのリンクをwoct0rdhoから後継のtriton-langへ更新、その他も最新状況に合わせて更新

    Stable Diffusion A1111系WebUIやComfyUIには、一部の処理を省略／最適化して高速化するPythonライブラリやそれらを使用するための引数があります。
    この記事では現在品質と速度のバランスがもっともよいとされるSageAttention2について、バージョンの組み合わせと、Stability Matrixでの導入手順を解説します。

    対象とするUI・ツール・環境

    本記事では、Stability Matrixにおいて以下のツールとUIでSageAttention2を導入、使用するまでの手順を解説します。

    2026/6/16追記：
    Forge ClassicおよびForge Neoについては、Stability Matrix v2.15.6以降でインストールする際にGPUがRTX 30シリーズ以降であることを認識すると、SageAttention2とTritonが自動でインストールされます。本手順は基本的に不要となっていますが参考のために残しておきます。

    手順についてはStability Matrix v2.15.5を利用してインストール、使用している環境を前提とします。おまけのEasyReforgeのみStability Matrixではなく専用バッチでインストール、使用しているものとします。
    それぞれ異なる導入手順となっているので、私のようにそういうのが好きな人には面白いかもしれません。

    Stability Matrixを利用せずにご自身で各UIをインストールされている人はそれなりの技術と知識があると思いますので、pipを使うreForgeの手順を適当に読み替えてください。

    使用するGPUはNvidia RTX 5090です。
    特にRTX 20シリーズ以前など、GPUの違いによりこの記事の手順どおりではなかったり、動作しなかったりする可能性もありますのでご注意ください。

    ライブラリとバージョンの組み合わせ

    pipで標準インストール可能なSageAttentionはv1ですので、woct0rdho氏が公開されているSageAttention2のwhlを使います。
    https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases
    このサイトで配布されているWindows用のSageAttention2バイナリは、PyTorch, CUDAの各バージョンごとに分けてビルドされたものです。

    またtriton-windowsは前提とするPyTorchのバージョンが決まっています。
    https://github.com/triton-lang/triton-windows#3-pytorch

    これらを合わせると適切なバージョンの組み合わせは下表のとおりになります。ご自身の環境に合わせたバージョンをインストールするようにしてください。

    PyTorchTritonSageAttention本記事の導入例2.5.x+cu1243.12.2.0+cu124torch2.5.1.post32.6.x+cu1263.22.2.0+cu126torch2.6.0.post32.7.x+cu1283.32.2.0+cu128torch2.7.1.post3EasyReforge2.8.x+cu1283.42.2.0+cu128torch2.8.0.post32.9.x+cu1283.52.2.0+cu128torch2.9.0≧.post4reForge, Classic2.9.x+cu1303.52.2.0+cu130torch2.9.0≧.post4ComfyUI2.10.x+cu1283.62.2.0+cu128torch2.9.0≧.post42.10.x+cu1303.62.2.0+cu130torch2.9.0≧.post42.11.x+cu1283.62.2.0+cu128torch2.9.0≧.post42.11.x+cu1303.62.2.0+cu130torch2.9.0≧.post42.12.x+cu1283.72.2.0+cu128torch2.9.0≧.post42.12.x+cu1303.72.2.0+cu130torch2.9.0≧.post4\begin{array} {c|c|c|c|l} \bf{PyTorch} & \bf{Triton} & \bf{SageAttention} & \bf{本記事の導入例} \\ \hline \text{2.5.x+cu124} & \text{3.1} & \text{2.2.0+cu124torch2.5.1.post3} \\ \hline \text{2.6.x+cu126} & \text{3.2} & \text{2.2.0+cu126torch2.6.0.post3} \\ \hline \text{2.7.x+cu128} & \text{3.3} & \text{2.2.0+cu128torch2.7.1.post3} & \text{EasyReforge} \\ \hline \text{2.8.x+cu128} & \text{3.4} & \text{2.2.0+cu128torch2.8.0.post3} \\ \hline \text{2.9.x+cu128} & \text{3.5} & \text{2.2.0+cu128torch2.9.0≧.post4} & \text{reForge, Classic} \\ \hline \text{2.9.x+cu130} & \text{3.5} & \text{2.2.0+cu130torch2.9.0≧.post4} & \text{ComfyUI} \\ \hline \text{2.10.x+cu128} & \text{3.6} & \text{2.2.0+cu128torch2.9.0≧.post4} \\ \hline \text{2.10.x+cu130} & \text{3.6} & \text{2.2.0+cu130torch2.9.0≧.post4} \\ \hline \text{2.11.x+cu128} & \text{3.6} & \text{2.2.0+cu128torch2.9.0≧.post4} \\ \hline \text{2.11.x+cu130} & \text{3.6} & \text{2.2.0+cu130torch2.9.0≧.post4} \\ \hline \text{2.12.x+cu128} & \text{3.7} & \text{2.2.0+cu128torch2.9.0≧.post4} \\ \hline \text{2.12.x+cu130} & \text{3.7} & \text{2.2.0+cu130torch2.9.0≧.post4} \\ \end{array}

    cu128やcu130とはPyTorch組み込みのCUDAです。一般的な画像生成や動画生成をするだけであればシステムにCUDA Toolkitをインストールする必要はありません。

    ちなみにSageAttention2導入前の確認事項になりますが、CUDAにはNvidiaドライバーのバージョン前提があります。cu130を利用する場合はNvidiaドライバーを580以降にする必要があります。

    Stability Matrixでの各ツールへの導入手順

    Stability MatrixのGUIを使って各ツールへtriton-windowsとsageattentionを導入する手順です。
    PyTorchが2.9.xであることを前提にしていますので、バージョンの組合せが不整合となる場合は、組合せ表を参考にPyTorchまたはtriton-windowsとsageattentionのバージョンを適宜変更してください。

    reForgeへの導入手順

    １．triton-windowsのインストール
    パッケージメニューの右上にある三点リーダー（︙）から「Pythonパッケージ」を開きます。
    「＋」ボタンを押下、triton-windows==3.5.1.post24 を入力してOKします。

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    ２．SageAttention2のインストール
    同様にhttps://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases/download/v2.2.0-windows.post4/sageattention-2.2.0+cu128torch2.9.0andhigher.post4-cp39-abi3-win_amd64.whl を入力してOKします。

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    ※ コピペ用

    https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases/download/v2.2.0-windows.post4/sageattention-2.2.0+cu128torch2.9.0andhigher.post4-cp39-abi3-win_amd64.whl

    ３．インストールの確認
    それぞれインストールされていることを確認します。

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    ４．起動オプションの追加
    パッケージメニューへ戻って「歯車」マーク内の "Extra Launch Arguments" に --use-sage-attention を追加します。

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    ５．起動メッセージの確認
    「Launch」で起動し、コンソールに以下のメッセージが出力されていればOKです。

    Found SageAttention 1.x/2.x (sageattention package)
Using sage attention 1.x/2.x

    Forge Classicへの導入手順（v2.15.6以降では基本的に不要）

    reForgeと同様の手順でも導入可能ですが、Forge Classicは--sageオプションを付けて起動することでtriton-windowsとsageattentionをインストールしてくれるためその手順で導入します。

    --sageオプションでインストールされるtriton-windowsとsageattentionは、バージョンがlaunch_utils.pyにハードコードで指定されています。
    記事執筆時点ではPyTorchが2.9.xであることを前提にtriton-windows 3.5.1.post22、sageattention 2.2.0.post4がインストールされますが、Stability Matrix v2.15.5はForge ClassicにはPyTorch 2.8をインストールする（ForgeClassic.csの173行目でrequirements.txtに TorchVersion = "<2.9.0" と指定している）ため不整合となってしまいます。

    そのためまずはPyTorchをバージョンアップします（v2.15.4以前にForge Classicをインストール済みなどでtorchが2.9.1の場合、PyTorchバージョンアップの手順は不要です）。

    2026/2/27追記：Stability Matrix v2.15.6ではForge ClassicにはPyTorch 2.9、Forge Neoには2.10がインストールされるよう改善されているため、PyTorchバージョンアップの手順は不要です。

    １．PyTorchのバージョンアップ
    パッケージメニューの右上にある三点リーダー（︙）から「Pythonパッケージ」を開きます。
    torchを選択し右のバージョンメニューから2.9.1+cu128を選択しアップグレードします。

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    同様にtorchvisionも0.24.1+cu128にします。

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    ２．起動オプションの追加
    パッケージメニューへ戻って「歯車」マーク内の "--sage" をチェックします。

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    ３．起動メッセージの確認
    「Launch」で起動し、コンソールに以下のメッセージが出力されていればOKです。

    インストールメッセージ（初回のみ）

    Installing triton
Installing sageattention

    SageAttention2使用メッセージ

    Using sage attention

    なお ”--sage" オプションはtriton-windowsとSageAttention2をインストールするForge Classic専用のオプションです。一旦インストールすればこのオプションが無くても自動で検知してSageAttention2が使用されますので起動オプションのチェックは外して構いません（チェックしたままでも問題ありません）。
    逆にSageAttention2を無効にしたい場合はExtra Launch Argumentsに "--disable-sage" と指定する必要があります。

    ComfyUIへの導入手順

    reForgeと同様の手順でも導入可能ですが、Stability MatrixにはComfyUI専用のtriton-windowsとsageattentionのインストール方法があるためその手順で導入します。
    この手順は最新のtriton-windowsとsageattentionをインストールするようですので、バージョンの組合せが不整合となる場合は、組合せ表を参考にPyTorchまたはtriton-windowsとsageattentionのバージョンを適宜変更してください。

    １．triton-windowsのインストール
    パッケージメニューの右上にある三点リーダー（︙）から「Package Commands」>「Install Triton and SageAttention」を選択します。

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    右下に以下のメッセージが表示されれば完了です。

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    ２．インストールの確認
    パッケージメニューの右上にある三点リーダー（︙）から「Pythonパッケージ」を開き、それぞれインストールされていることを確認します（torchがcu128版の場合は、sageattention2もcu128版がインストールされます）。

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    ３．起動オプションの変更
    パッケージメニューへ戻って「歯車」マーク内の "--use-sage-attention" をチェックし、"Cross Attention Method" の他のチェックは外します。

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    ４．起動メッセージの確認
    「Launch」で起動し、コンソールに以下のメッセージが出力されていればOKです。

    Using sage attention

    （おまけ）EasyReforgeでの使用手順

    EasyReforgeには初期インストール時点でSageAttention2が導入済みです。
    ただしバージョンは古めです。

    • torch 2.7.1+cu128

    • triton-windows 3.3.0a0.post14

    • sageattention 2.2.0+cu128torch2.7.1.post2

    もちろん手動でバージョンアップすることはできるでしょうが、"Easy" の方針に逆らうことになりますのでこのまま使用しましょう。
    Reforge.bat の代わりに Reforge_Fast.bat を使って起動することで SageAttention2が使用されます。

    Using sage attention

    画像生成で問題が発生する場合

    現時点のForge ClassicのようなStability Matrix特有の不具合、または想定外の環境変更により各ライブラリのバージョンが不整合になることもあります。
    画像生成でエラーが発生したり生成画像が真っ黒になったりする等の問題がある場合は、ライブラリとバージョンの組み合わせを確認してバージョンを変えるなど試してください。

    まとめ

    Stability MatrixにおいてStable Diffusionの主要なツールにSageAttention2を導入、使用する手順を解説しました。
    別記事で測定したようにSD/SDXLの画像生成では10～20%程度の時間短縮にしかなりません。しかし大きなデメリットはありませんし、ComfyUIでQwen-Imageによる画像生成やWanによる動画生成をする場合は処理時間が増えるため効果も大きいです。ぜひ導入してみてください。

    このような感じで、あまり体系的に整理や理解されていない技術的な内容を分かりやすく無料で解説しています。「スキ」「フォロー」「チップ」で応援よろしくお願いします。

    おまけ情報（2026/7/15追加）

    SageAttention2を含む最適化ライブラリのWindows用whlがまとめられたサイトを見つけたのでリンクを載せておきます。
    情報量が多すぎて、知識が少ない人は混乱するかもしれません。

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