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搜索 更新 2026-10-02
报错 013 显存与内存不足（OOM） 有来源可查

新版报错：torch.OutOfMemoryError: Allocation on device 0 would exceed allowed memory.（附带 batch_size TIPS）

报错原文（原样） 
torch.OutOfMemoryError: Allocation on device 0 would exceed allowed memory. (out of memory)
Currently allocated     : 1.02 GiB
Requested               : 5.68 GiB
Device limit            : 6.00 GiB
Free (according to CUDA): 0 bytes
PyTorch limit (set by user-supplied memory fraction)
: 17179869184.00 GiB
This error means you ran out of memory on your GPU.
TIPS: If the workflow worked before you might have accidentally set the batch_size to a large number.
检索关键词 Allocation on device 0 would exceed allowed memory、would exceed allowed memory、This error means you ran out of memory on your GPU、TIPS: If the workflow worked before、batch_size to a large number、Free (according to CUDA): 0 bytes
先看这一句 最近版本 ComfyUI 报出的 OOM 不再写 CUDA out of memory，而是打印一段带 Currently allocated / Requested / Device limit 的清单，最后附一句提示 batch_size 可能设置过大。
适用版本 新版 ComfyUI（0.3.x 之后，含 0.27 系列）常见；报告的设备上限与 nvidia-smi 总显存一致（6GB/8GB/16GB）。 · 核实日期 2026-09-26 · 状态 已核实
适用环境：Windows 便携版、秋叶/绘世整合包、ComfyUI Desktop、Linux + 云 GPU

现象与触发场景

常见触发场景：

  • 6GB 显卡（如 RTX 3050 6G）跑视频/图生视频工作流
  • LTX-2、Flux2、Wan 视频类工作流在 8GB 显卡上直接点 Run
  • 工作流之前能跑，改动 batch size 或多选了几张图之后开始报错

根因

  • 分配器在新版 PyTorch/ComfyUI 中改用了“先检查是否会超过设备上限再分配”的路径，因此错误信息里直接给出了请求量与设备上限的差额。
  • 视频类节点（CogVideoDecode / WanVideoSampler / LTX-2 的 VAE Decode）一次性把全部帧解到显存，请求量常达数 GiB，小显存卡必然超限。
  • batch size 或帧数被调大是“以前能用、现在不能用”的最常见人为原因，ComfyUI 因此在报错里直接内置了这条 TIPS。

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. 先把 batch size 与帧数改回默认值
    报错自身就点名了 batch_size。Empty Latent Image 的 Batch Size 改回 1；视频工作流的 length/frames 改回模型推荐值（多数为 33/49/81）。很多“昨天还能用”的案例就是这里被改过。
    # 图像：Empty Latent Image -> Batch Size = 1
    # 视频：Length/Frames 从 81 改回 33 或 49
  2. 看报错清单判断缺多少，再决定降分辨率还是换加载方式
    Requested 与 Device limit 的差值就是缺口。缺口在 1GB 以内，降一档分辨率或加 --reserve-vram 往往能救；缺口到 5GB 以上（如 6GB 卡请求 5.68GiB），必须换成更小的模型或量化版本，调参救不回来。
    # 缺口小时：
    python main.py --reserve-vram 1
    # 缺口大时：换 fp8 / GGUF 量化权重，或改用 5B 级别的小模型
  3. 给视频工作流加显存兜底参数
    视频类工作流建议固定使用 --disable-smart-memory（避免模型滞留在显存）并配合 --disable-dynamic-vram 或 --reserve-vram 控制峰值；官方排障文档同时推荐 --preview-method none 关闭预览以省显存。
    python main.py --disable-smart-memory --preview-method none
    python main.py --disable-smart-memory --reserve-vram 1

验证是否修好

重跑后控制台打印的 Device limit 不再被 Requested 超过，工作流完整执行到 Save Image，且连续跑 3 次不出现同一报错。

补充说明

error_text 为 issue #14468 正文中的完整报错块（RTX 3050 6G + 图生视频），与 #9513、#10194 的标题文案一致，可认为是当前版本的标准 OOM 文案。

来源

按可信度排列：官方 issue / 官方文档 > 节点仓库 issue > 社区帖 > 中文社区文章。 链接以纯文本给出（本站不做站外跳转），需要核对时请自行复制到浏览器打开。
  1. [37] （官方 issue）　comfyui image to video on 6GB GPU, torch.OutOfMemoryError · Issue #144　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14468
  2. [38] （官方 issue）　CLIPTextEncode Allocation on device ... TIPS: batch_size · Issue #9513　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/9513
  3. [39] （官方 issue）　WanVideoSampler Allocation on device ... TIPS: batch_size · Issue #101　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/10194
  4. [40] （官方 issue）　torch.OutOfMemoryError: Allocation on device 0 would exceed allowed me　https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/13954

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。

ComfyUI 权重库（167 个文件 / 约 1187 GB）按 ComfyUI 的 models 目录分好类的 167 个权重文件 / 每个文件一份说明（放哪、被哪些工作流引用） 待挂载
权重库同一个模型常有更小的量化版本，换一个能省一大截显存 板块 工作流换一条依赖更轻的工作流 板块

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这个解法对你有效吗 记录只存在你自己的浏览器里，不需要注册账号。

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