torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory in ComfyUI beheben

Wenn du nach torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory oder ComfyUI CUDA out of memory gesucht hast, passt der aktuelle Workflow nicht in den verfügbaren VRAM deiner GPU.

Meist ist die Installation nicht kaputt. Der Workflow, die Auflösung, die Batch-Größe, das Modell oder zusätzliche Komponenten wie ControlNet, IP-Adapter, LoRA oder Video-Nodes brauchen mehr Speicher, als die Karte gerade frei hat.

Schnellantwort

1. Senke zuerst Auflösung und Batch-Größe.
2. Starte ComfyUI neu, damit fragmentierter VRAM frei wird.
3. Entferne testweise eine zusätzliche Komponente: ControlNet, IP-Adapter, LoRA, Upscaler oder Video-Branch.
4. Wenn der Fehler beim VAE Decode kommt, nutze einen tiled VAE Decode.
5. Installiere Torch nicht neu, solange die Fehlermeldung eindeutig CUDA out of memory sagt.

Welcher Speicher ist betroffen?

Typische Ursachen

• Die Auflösung ist zu hoch.
• Batch size ist größer als 1.
• SDXL, FLUX oder Video-Modelle überschreiten die praktische VRAM-Grenze.
• Mehrere Modelle sind gleichzeitig geladen.
• Browser, Games, Video-Tools oder andere GPU-Apps belegen VRAM.
• VAE Decode braucht am Ende mehr VRAM als das Sampling.

Schritt-für-Schritt-Fix

1. Auflösung und Batch-Größe senken

Teste mit konservativen Werten:

• SD 1.5: 512x512 oder 512x768
• SDXL: 768x768 oder 832x1216
• FLUX: 768x768 oder quantisierte Modelle
• Batch size: 1

2. Speicherargumente testen

Für die portable Windows-Version:

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --lowvram

Wenn das nicht reicht, teste --novram. Das ist langsamer, kann aber kleine GPUs entlasten.

3. Geladene Extras reduzieren

Entferne nicht alles auf einmal. Teste nacheinander:

• extra ControlNet-Zweige
• mehrere LoRAs
• IP-Adapter-Stapel
• Upscaler im gleichen Run
• große Video- oder Framepack-Workflows

So findest du schneller heraus, ob das Basismodell oder ein Zusatzmodul den VRAM sprengt.

4. Tiled VAE Decode verwenden

Wenn das Sampling fertig wird, aber der Fehler beim Decoding kommt, ersetze den normalen VAE Decode durch einen tiled VAE Decode. Dadurch wird das Bild in kleineren Teilen dekodiert.

5. VRAM prüfen

nvidia-smi

Schließe GPU-lastige Apps und starte ComfyUI neu, bevor du Pakete änderst.

Was du nicht tun solltest

• Installiere PyTorch nicht neu, wenn die Meldung eindeutig VRAM-OOM ist.
• Installiere keine zufälligen CUDA-Toolkits.
• Erhöhe die Windows-Auslagerungsdatei nicht als Fix für GPU-VRAM-OOM.
• Ändere nicht mehrere Plugins und Modelle gleichzeitig.

Wann Wonderful Launcher hilft

Wonderful Launcher hilft, die Umgebung und Logs zusammenzuhalten, damit du erkennst, ob der neueste Fehler wirklich VRAM, System-RAM, Torch/CUDA oder ein Plugin-Importproblem ist.

Wonderful Launcher herunterladen

Verwandte Anleitungen

• Python Out of Memory in ComfyUI
• ComfyUI GPU Compatibility
• Torch Not Compiled With CUDA Enabled
• ComfyUI System Requirements

Quellen

• PyTorch CUDA Semantics
• ComfyUI CLI Arguments
• NVIDIA CUDA Documentation