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WanAnimatePipeline.get_i2v_mask() defaults device to "cuda", which raises on non-CUDA accelerators (NPU/XPU/MPS)

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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
88/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python, pytorch
領域
machine-learning

調査の方向性

src/diffusers/pipelines/wan/pipeline_wan_animate.py の WanAnimatePipeline.get_i2v_mask() から始め、デバイスの扱いを prepare_reference_image_latents および encode_image と比較してください。明示的なデバイスを指定しない呼び出しではパイプラインの実行デバイスが使用され、CUDA 以外での呼び出しでは CUDA の割り当てを試みなくなっていることを確認してください。src/diffusers/modular_pipelines/wan_animate_2/encoders.py にある同名のヘルパーは別途検討してください。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Describe the bug

WanAnimatePipeline.get_i2v_mask() (src/diffusers/pipelines/wan/pipeline_wan_animate.py, line ~471) declares its device parameter with a hard-coded CUDA default:

def get_i2v_mask(
    self,
    batch_size: int,
    latent_t: int,
    latent_h: int,
    latent_w: int,
    mask_len: int = 1,
    mask_pixel_values: torch.Tensor | None = None,
    dtype: torch.dtype | None = None,
    device: str | torch.device = "cuda",   # <-- here
) -> torch.Tensor:

The mask is allocated with torch.zeros(..., device=device) / .to(device=device), so any call that does not pass device explicitly allocates on CUDA. On builds without CUDA (Ascend NPU via torch_npu, Intel XPU, Apple MPS) that raises immediately:

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

Every sibling helper on the same pipeline uses the device-agnostic convention instead (prepare_reference_image_latents, encode_image, ... carry device: torch.device | None = None and resolve it with device = device or self._execution_device), so the "cuda" default is inconsistent with the rest of the file and is a trap for any device-agnostic caller.

Reproduction

On a non-CUDA accelerator (verified on Ascend 910B2, torch 2.14.0a0/2.15.0.dev+cpu build with torch_npu):

import torch

torch.zeros(1, device="cuda")
# AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

Calling the pipeline method without an explicit device hits the same path:

pipe.get_i2v_mask(batch_size=1, latent_t=1, latent_h=8, latent_w=8)
Expected behaviour

The default should resolve to the pipeline's execution device instead of assuming CUDA, matching the convention already used by the neighbouring helpers: device: str | torch.device | None = None plus device = device or self._execution_device at the top of the method.

Scope (for transparency)

The two in-tree call sites in the same file (prepare_reference_image_latents, prepare_prev_segment_cond_latents) both pass device explicitly, so nothing in the current in-tree path crashes today - this is a latent/API-hygiene defect for external callers and for future call sites. The module-level helper get_i2v_mask(lat_t, lat_h, lat_w, mask_len=1, device="cuda") in src/diffusers/modular_pipelines/wan_animate_2/encoders.py carries the same CUDA default; happy to cover it in the linked PR or in a follow-up, whichever the maintainers prefer.

System Info
  • diffusers: main
  • hardware: Ascend 910B2 NPU (torch 2.14.0a0 / 2.15.0.dev20260917+cpu + torch_npu); the same failure applies to any CUDA-less build (XPU, MPS).
主要言語
Python
スター
34.6k
フォーク
7.4k
平均マージ
3日 20時間
マージ済み PR（30日）
55

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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