低メモリのワークフローの負荷要因を一つずつ調整する
モデル名から一律の最小 VRAM 容量を主張するのではなく、特定の構成で実行できる範囲を確認します。
目的と対象範囲
モデル名から一律の最小 VRAM 容量を主張するのではなく、特定の構成で実行できる範囲を確認します。
出典から確認できること
公式のトラブルシューティングでは、ワークロードに応じて画像サイズやバッチサイズを変更する方法が推奨されています。PyTorch のキャッシュと MPS の上限に関するドキュメントからは、キャッシュの消去や上限の解除には重要な制約があることが分かります。出典 1（英語） 出典 2（英語） 出典 3（英語）
始める前に
1. モデルの組み合わせ、精度、GPU メモリまたはユニファイドメモリ、システム RAM、ソフトウェアのバージョンを記録します。
2. 単一画像、バッチ、動画の各タスクを、正確な画像サイズとフレーム数で区別します。
3. オフロードによって RAM に移った負荷を、GPU だけの問題として誤って分類しないでください。
手順と確認
以下は引用した資料に基づく編集上の手順です。あなたの環境で原因が確定したことを意味しません。
手順 1. まず一つのタスクから始めます。ワークフローとモデルが対応している場合は、バッチサイズを 1 にし、画像を小さくするかクリップを短くして、読み込み、サンプリング、デコード、保存まで完了させます。
手順 2. 対応する画像サイズ、長さ、モデルの分岐を一つずつ増やし、サンプラー、CFG、精度を同時に変更せずに、失敗した段階を記録します。
手順 3. サンプリング時とデコード時のメモリ不足に別々に対処します。モデルやノードが対応する量子化またはタイル処理だけを使い、品質とメモリを再確認します。
手順 4. 成功した設定と失敗する境界を、元のワークフローとともに保存します。モデル全体に当てはまる最小要件ではなく、その構成で成功したことを報告します。
完了の確認
入力、バージョン、メモリの状態、完全な出力を再現可能な記録として残します。一度だけ成功しても、一般的な保証にはなりません。
制限と注意点
この資料には GPU ベンチマークがありません。精度、オフロード、タイル処理は速度や出力に影響する場合があります。安全策を無効にしても、システムメモリに余裕が必要なことは変わりません。
参照した原文資料
- ComfyUI トラブルシューティングの概要（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
- torch.cuda.memory.empty_cache（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
- MPS 環境変数（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
翻訳準備日：2026-09-22。上記の資料確認日は既存の記事から引き継いだもので、この翻訳ですべてを本日再確認したとは主張しません。GPU での実行、最小メモリの測定、実行時の保証は提供していません。
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出典と参考資料
既存の中国語の調査草稿から翻訳しました。原文資料の確認日は引き継いでいます。この翻訳は新たな技術検証や実行テストではありません。
01ComfyUI トラブルシューティングの概要（英語）出典の確認日: 2026-09-2102torch.cuda.memory.empty_cache（英語）出典の確認日: 2026-09-2103MPS 環境変数（英語）出典の確認日: 2026-09-21問題を報告 · 4a04a2f6-283c-536c-8d44-d3f5af63364b
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この Windows エラーは、コミット済みシステムメモリに関するものです。モデル読み込み中に表示されたというだけで、VRAM の枯渇や safetensors ファイルの破損を示すものとして扱わないでください。