如何降低ComfyUI显存消耗

降低ComfyUI显存消耗需从模式调整、分辨率优化、工作流精简、模型替换、硬件配置、插件工具等多维度入手，以下是具体方法：

1. 启用低显存模式

通过系统级设置减少显存占用。命令行方式：启动ComfyUI时添加--lowvram参数；配置文件方式：在设置文件中添加enable_low_mem = True。该模式会动态卸载未使用的模型数据，适合8GB及以下显存设备。

2. 降低图像分辨率

高分辨率图像是显存消耗的主要来源之一。将默认分辨率从1024x1024调整为512x512或768x768（可根据需求选择），显存占用随分辨率平方级下降（如1024x1024→512x512，显存需求约减少75%）。

3. 优化工作流程

精简节点连接以减少中间计算量：

删除不必要的LatentUpscale节点（避免多次放大导致的显存累积）；
合并重复的图像处理步骤（如连续的调整大小、滤镜操作）；
优先使用KSampler而非Euler（KSampler的计算效率更高，显存占用更低）。

这些操作可减少20%-40%的显存消耗。

4. 使用优化版模型

选择轻量化模型替代原生大模型：

SDXL-Lite：基础模型体积缩小40%，显存需求显著降低；
taesdxl：VAE解码器显存占用降低50%，适合高清修复场景；
OmniGen插件：通过一致性生成减少迭代次数，间接降低显存峰值。

组合使用这些模型可将显存需求降低至原生模型的50%以下。

5. 硬件级显存优化

通过PyTorch设置提升显存利用率：

import torch
torch.backends.cudnn.benchmark = True  # 启用CUDA优化，加速卷积运算
torch.set_float32_matmul_precision('medium')  # 降低矩阵乘法精度（从float32到float16/float32混合），减少显存占用

此外，可开启CPU卸载模式（将部分数据转移至系统RAM），适合显存不足的设备（如4GB显存）。

6. 利用专用插件

BizyAir插件：通过API调用云端GPU资源，将本地显存压力转移至云端，适合无高端硬件的用户；
FluxExt-MZ插件：采用分层加载技术，动态加载Flux大模型，实测8GB显存用户运行fp8版本的Flux模型时，显存占用可降至5G左右；
Ultimate SD Upscale节点：通过分块方式放大图像，避免一次性加载全图导致的显存峰值。

7. 实时监控与手动清理

监控显存：使用nvidia-smi -l 1命令（Linux/Mac）或任务管理器（Windows）实时查看显存波动，重点关注模型加载阶段的峰值和生成过程的增量；
手动清理：使用torch.cuda.empty_cache()函数清除不再使用的变量占用的显存（需在ComfyUI的Python环境中执行）。

8. 调整批处理与精度

设置合理批处理大小：减小batch_size（如从4调整为1），降低峰值显存消耗（批处理越大，显存占用越高）；
调整计算精度：使用BF16（bfloat16）或FP16（float16）低精度计算，减少显存占用（精度降低对生成质量影响较小，但需模型支持）。

9. 视频任务专项优化

对于视频生成任务，使用时间切片（Temporal Tiling）技术：

更新ComfyUI至最新版本；
在“VAE Decode(Tiled)”节点中调整tile_size（分块大小）、overlap（重叠区域）、temporal_size（时间片段长度）等参数；
在“加载扩散模型”节点中设置fp8数据类型，加速推理并降低显存使用。

该技术可将视频任务的显存需求从32GB降至8GB（适用于HunyuanVideo等模型）。
通过上述方法的组合应用，可有效降低ComfyUI的显存消耗，适配不同硬件配置的设备。需根据实际场景（如图像/视频任务、模型大小）选择合适的方法，优先尝试低显存模式、分辨率调整和模型替换等低成本方案。