ComfyUI显存常见问题

ComfyUI显存常见问题及解决方法如下：

• 显存不足导致OOM报错：
• 原因：加载大型模型（如SDXL、FLUX）、高分辨率生成或同时运行多个节点导致显存占用过高。
• 解决方案：
• 启用低显存模式：启动时添加--lowvram参数，或通过设置enable_low_mem=True。
• 降低分辨率：将生成图像分辨率控制在512×512或更低，减少显存消耗。
• 简化工作流：删除冗余节点，避免同时加载多个大模型或插件。
• 分批处理：使用“Batch Generate”节点批量生成图像，减少显存峰值压力。
• 显存碎片化或释放不及时：
• 原因：PyTorch默认缓存机制可能导致显存碎片化，或插件未正确释放显存。
• 解决方案：
• 使用torch.cuda.empty_cache()或ComfyUI的“CleanCacheNode”手动释放缓存。
• 每张图生成后暂停2-5秒，让GPU温度回落，避免持续高负载。
• 硬件性能瓶颈：
• 低端显卡（<8GB显存）：
• 优先使用轻量模型（如SD 1.5），避免复杂采样器（如DPM++）。
• 启用xFormers/Flash Attention优化显存占用。
• 高端显卡（>16GB显存）：
• 启用多卡分布式推理（--multi-gpu参数），分担大模型负载。
• 使用分块生成技术（如TiledDiffusion插件）处理高分辨率图像。
• 插件或环境问题：
• 插件冲突：部分插件（如ControlNet、VideoHelperSuite）可能增加显存占用，需检查并禁用非必要插件。
• 依赖库版本不匹配：确保PyTorch、CUDA与ComfyUI版本兼容，更新至最新稳定版本。

工具推荐：

• 使用nvidia-smi实时监控显存占用，定位异常。
• 通过ComfyUI的“Profiler”功能分析节点耗时和显存使用情况，针对性优化。