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トラブルシューティング

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory in ComfyUI の直し方

Partially verifiedMedium riskLast verified 2026-06-28

ComfyUI の torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory を、解像度、batch size、読み込みモデル、VAE decode の調整で切り分けます。

実務向けメモ

このページは英語版 Wonderful Launcher docs と一般的な ComfyUI troubleshooting pattern に基づいています。パッケージや起動オプションを変える前に、重要な workflow は保存してください。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory または ComfyUI CUDA out of memory を見た場合、現在の workflow が GPU の VRAM に収まっていません。

多くの場合、ComfyUI のインストールが壊れたわけではありません。解像度、batch size、モデルサイズ、ControlNet、IP-Adapter、LoRA、video nodes などの組み合わせが、空き VRAM を超えています。

まず試すこと

  1. 画像解像度と batch size を下げる。
  2. ComfyUI を再起動して、断片化した VRAM を解放する。
  3. ControlNet、IP-Adapter、LoRA、upscaler、video branch を 1 つずつ外して試す。
  4. VAE Decode で落ちる場合は tiled VAE Decode を使う。
  5. エラーが明確に CUDA out of memory の間は、Torch を入れ直さない。

どのメモリが足りないか

エラー文メモリ領域最初の安全な対応
torch.cuda.OutOfMemoryErrorGPU VRAM解像度、batch size、frame count、追加モデルを下げる
CUDA out of memory during KSamplerSampling が VRAM に収まらない小さい画像または軽いモデルで試す
OOM during VAE DecodeSampling は通ったが最後の decode が重いTiled VAE Decode を使う
MemoryErrorSystem RAM他のアプリを閉じる、workflow を分割する
DefaultCPUAllocator: not enough memoryCPU/System RAM大きな tensor を減らす、段階的に処理する
Torch not compiled with CUDA enabledPyTorch runtimeCUDA PyTorch のインストールを確認する

よくある原因

  • 解像度が高すぎる。
  • batch size が 1 より大きい。
  • SDXL、FLUX、video workflow が GPU の実用 VRAM を超えている。
  • 複数のモデルや追加モジュールを同時に読み込んでいる。
  • Browser、game、video tool などが VRAM を使っている。
  • VAE Decode が最後に大きな VRAM spike を起こしている。

手順

1. 解像度と batch size を下げる

まず保守的な値で試します。

  • SD 1.5: 512x512 または 512x768
  • SDXL: 768x768 または 832x1216
  • FLUX: 768x768 または quantized model
  • Batch size: 1

2. メモリ節約オプションを試す

Windows portable build の例:

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

それでも足りない場合は --novram を試します。かなり遅くなりますが、小さい GPU では助けになることがあります。

3. 追加モデルを 1 つずつ外す

一度に全部変えないでください。次を 1 つずつ外して再実行します。

  • extra ControlNet branches
  • multiple LoRAs
  • IP-Adapter stacks
  • upscaler in the same run
  • large video or frame workflow

これで base model が重いのか、追加 stack が VRAM を超えているのかを切り分けやすくなります。

4. Tiled VAE Decode を使う

Sampling は完了するのに最後の decode で落ちる場合は、通常の VAE Decode の代わりに tiled VAE Decode を使います。画像を小さい単位で decode できます。

5. VRAM 使用量を確認する

nvidia-smi

GPU を使うアプリを閉じ、ComfyUI を再起動してから再試行してください。

やらない方がよいこと

  • 明確な VRAM OOM なのに PyTorch を入れ直さない。
  • ランダムな CUDA toolkit を入れない。
  • GPU VRAM OOM の修復として Windows page file だけを増やさない。
  • 複数の plugin と model を同時に変更しない。

Wonderful Launcher が役立つ場面

Wonderful Launcher は環境とログを整理し、最新エラーが VRAM、System RAM、Torch/CUDA、plugin import のどれに近いかを見分けやすくします。

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関連ガイド

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

Source References

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

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ログ取得失敗

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リソースパッケージのダウンロード失敗

ComfyUI の初回展開時におけるリソースパッケージのダウンロード失敗エラーの解決。GitHub 接続タイムアウトやプロキシ設定の対策。

目次

まず試すこと
どのメモリが足りないか
よくある原因
手順
1. 解像度と batch size を下げる
2. メモリ節約オプションを試す
3. 追加モデルを 1 つずつ外す
4. Tiled VAE Decode を使う
5. VRAM 使用量を確認する
やらない方がよいこと
Wonderful Launcher が役立つ場面
関連ガイド
Source References