最典型的爆显存：KSampler 阶段 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate ...

!!! Exception during processing !!! CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
Traceback (most recent call last):
File "C:\ComfyUI-Zluda\execution.py", line 524, in execute
output_data, output_ui, has_subgraph, has_pending_tasks = await get_output_data(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, v3_data=v3_data)
File "C:\ComfyUI-Zluda\comfy\samplers.py", line 967, in inner_sample
if latent_image is not None and torch.count_nonzero(latent_image) > 0: #Don't shift the empty latent image.
RuntimeError: CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

现象与触发场景

常见触发场景：

• 8GB 显卡跑 SDXL / Flux 的默认工作流
• 把分辨率从 1024x1024 提到 1536 以上，或把 batch size 从 1 提到 2 以上
• 同一台机器同时开着游戏、浏览器硬件加速或 OBS 等占用显存的程序
• 云 GPU 实例上已被同实例的其他进程占用了一部分显存

根因

• ComfyUI 需要在显存里同时容纳 UNet/DiT 权重、文本编码器、VAE，以及采样过程中的激活值（attention 中间张量），激活值随分辨率与 batch 呈平方级增长，超出的那一刻由 PyTorch CUDA 分配器抛出 OOM。
• ComfyUI 默认会为系统/其他软件保留一部分显存（EXTRA_RESERVED_VRAM），Windows 上因为共享显存机制默认保留得更多（600MB 而非 400MB），所以可用显存比 nvidia-smi 显示的数字要小。
• 上层包装（如 ZLUDA、ROCm、DirectML 后端）会把同一错误以 `RuntimeError: CUDA error: out of memory` 或 `HIP out of memory` 形式抛出，内核报错还可能被异步延迟到后续 API 调用时才显形。

解决步骤

已按「最可能有效」排序。请从上往下做，每做完一步用「验证」确认，不要一次改五处。

1. 先降到能跑通的输入规模，确认是容量而不是别的问题
   把分辨率减半（如 1024 -> 768 或 512）、batch size 改回 1、总帧数/时长减半，先跑通一次。能跑通说明纯粹是显存容量不够，再按下面的步骤逐项加回来。官方排障文档明确把“降低分辨率/batch size”列为 OOM 的第一优先动作。
   # 图像：Empty Latent Image 的 width/height 从 1024x1024 改为 768x768；Batch Size 改为 1
   # 视频：帧数（length/frames）先减半，如 81 -> 33
2. 给系统和其他程序预留固定显存（Windows 上尤其有效）
   在启动命令追加 --reserve-vram，单位是 GB。ComfyUI 会把这部分显存从可用池里扣除，避免算到一半被系统或浏览器抢走触发 OOM。官方排障文档给出的示例就是 2GB。
   python main.py --reserve-vram 2
   # Windows 便携版：编辑 run_nvidia_gpu.bat，在 .\python_embeded\python.exe -s .\ComfyUI\main.py 后面追加参数
3. 改用更省显存的注意力实现并关闭智能缓存
   --use-pytorch-cross-attention 使用 PyTorch 2.0 的原生注意力（源码 help：Use the new pytorch 2.0 cross attention function）；--use-split-cross-attention 用分块注意力换显存；--disable-smart-memory 强制 ComfyUI 主动把模型卸载回普通内存，而不是尽量留在显存里。AMD 用户的官方 issue #11624 实测 --use-pytorch-cross-attention --disable-smart-memory 组合能显著减少崩溃。
   python main.py --use-pytorch-cross-attention --disable-smart-memory
   python main.py --use-split-cross-attention
   python main.py --reserve-vram 2 --use-pytorch-cross-attention --disable-smart-memory
4. 把 VAE 解码单独降级处理（解码阶段是爆显存第二大高发点）
   VAE Decode 阶段显存峰值往往远高于采样阶段。可换成内置的 VAE Decode (Tiled) 节点分块解码，或启用 --fp16-vae / --bf16-vae 降低 VAE 精度；实在不行用 --cpu-vae 把 VAE 放 CPU（很慢但一定能过）。
   # 节点替换：VAEDecode -> VAEDecodeTiled（内置节点，可调 tile_size）
   --fp16-vae
   --bf16-vae
   --cpu-vae

验证是否修好

补充说明

源码核实：comfy/cli_args.py 中 --reserve-vram 的 help 为 'Set the amount of vram in GB you want to reserve for use by your OS/other software. By default some amount is reserved depending on your OS.'；comfy/model_management.py 中 EXTRA_RESERVED_VRAM 在 Windows 下为 600MB，注释原文为 '#Windows is higher because of the shared vram issue'，Linux 为 400MB。

来源

1. [34] （官方 issue）　pls help ive been struggling for days error after error getting ran ou　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/12713
2. [6] （官方文档）　How to Troubleshoot and Solve ComfyUI Issues - ComfyUI Documentation　https://docs.comfy.org/troubleshooting/overview
3. [35] （官方文档）　ComfyUI/comfy/cli_args.py（参数与 help 原文）　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py
4. [36] （官方文档）　ComfyUI/comfy/model_management.py（EXTRA_RESERVED_VRAM 等）　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/model_management.py

这条报错要用到的东西

按本条报错所属的类别（显存与内存不足（OOM））列出站内相关的下载包与板块入口。 它们不是「必须下载才能修好」，而是这一类问题里最常要动到的东西；具体怎么做，以上面的解决步骤为准。

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