ComfyUI на русском: портативная сборка и решения частых ошибок

Установка зависает, pip падает, ошибки зависимостей

СимптомПри первой установке процесс прерывается, зависает на скачивании или выдаёт ошибки при установке «тяжёлых» пакетов: torch, torchvision, onnxruntime, opencv-python.

Решение

• Расположение. Поместите ComfyUI в корень диска (например, C:\ComfyUI или D:\AI\ComfyUI). Избегайте системных папок (Documents, Desktop, Program Files, OneDrive) и путей со спецсимволами.
• Python. Берите 3.13. В официальных системных требованиях сказано прямо: «Python 3.13 is very well supported and recommended», и Windows Portable сейчас едет на 3.13 с PyTorch CUDA 13.0. Если у кастомных нод посыпались зависимости — откатитесь на 3.12, это штатный запасной вариант. Python 3.14 работает, но часть нод с ним несовместима. Создайте чистое venv-окружение командой python -m venv venv, избегайте Conda — он часто конфликтует с ComfyUI Manager.
• Антивирус и SmartScreen. Временно отключите или добавьте папку ComfyUI в исключения. Defender часто блокирует загрузку моделей и .pyd-файлов.
• Свободное место. Минимум 15 ГБ для установки и ещё столько же — для моделей.
• Зеркала. При медленной загрузке используйте зеркало pip.

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

Версии Python сверены с docs.comfy.org/installation/system_requirements.

↑ Готовая портативная сборка со всем окружением — ниже на странице.

«Python process exited with code 1» в Legacy Desktop

СимптомDesktop не запускается, в логах — лаконичная строка.

Python process exited with code 1

ПричинаЧаще всего — неправильный выбор папки установки и три отсутствующих пакета: torch, psutil, einops.

РешениеПереустановите Desktop:

• Полностью удалите Desktop (включая папки в %APPDATA% и %LOCALAPPDATA%).
• Запустите установщик от имени администратора.
• Выберите путь без пробелов и кириллицы, не в Program Files и не на сетевом диске.
• Доустановите недостающие пакеты во встроенный Python.

"%LOCALAPPDATA%\Programs\comfyui-electron\resources\ComfyUI\python\python.exe" -m pip install torch psutil einops --upgrade

«AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled» в Comfy Desktop

СимптомИнстанс не стартует и выходит с кодом 1. Падение происходит на самом старте, в comfy/model_management.py (строка 211), на вызове torch.cuda.current_device() — ComfyUI считает объём VRAM и упирается в то, что CUDA нет.

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

ПричинаВ окружение инстанса встал PyTorch без CUDA — то самое CPU-only колесо, которое pip на Windows тянет с PyPI по умолчанию. Типовой сценарий: какая-то кастомная нода выполнила pip install, pip подтянул torch как зависимость, и рабочий torch с CUDA уехал. Пользователь при этом ничего специально не делал.

Решение

• Снесите torch в том Python, который реально запускает инстанс.

python.exe -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio

• Поставьте колесо с индекса PyTorch под нужную CUDA — какую именно, смотрите в разборе про GPU и драйверы.
• Проверьте результат командой, а не на глаз: torch.cuda.is_available() должно вернуть True.
• В Comfy Desktop есть штатный диалог Change PyTorch — там стек переключается без командной строки.

Источник: github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/issues/979 — заведён 8 июня 2026 как [P0][Bug], закрыт. Поймано на Comfy Desktop v1.0.13, instance v0.24.1, RTX 5060 Ti, Windows 11.

«no kernel image is available for execution on the device» на GTX 10-й серии

СимптомУстановка проходит без единой жалобы, а первая же генерация падает. Предупреждений до этого никаких.

no kernel image is available for execution on the device

ПричинаУстановщик не смотрит на compute capability вашей карты и по умолчанию ставит cu130-бандл, который покрывает sm 7.5–12.0. У Pascal — GTX 1060, 1070, 1080 и родня — compute capability 6.1. Кернелов под неё в такой сборке физически нет. Это следствие того, что CUDA 13.x выбросила поддержку Maxwell, Pascal и Volta, а PyTorch убрал Maxwell и Pascal из CUDA-12.8-бинарников начиная с релиза 2.8.

Решение

• Comfy Desktop: откройте диалог Change PyTorch — там предупреждение о несовместимости уже показывается — и переключитесь вручную на legacy-сборку cu126. Она содержит кернелы для sm 5.0–9.0.
• Portable и Manual: ставьте torch с индекса cu126 или более старого. Не cu128 и не cu130.

pip uninstall torch torchvision torchaudiopip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

Та же строка ошибки бывает и с обратной стороны — на новой RTX 50 со старым PyTorch. Разобрано ниже.

Источники: github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/issues/1329 (28 июля 2026, открыт), github.com/pytorch/pytorch/issues/157517, dev-discuss PyTorch про снятие поддержки Maxwell и Pascal.

Проблемы с кириллицей или пробелами в путях

СимптомComfyUI и часть кастомных нод (особенно работающие с моделями FaceID, IPAdapter, ControlNet) некорректно работают, если путь содержит кириллицу или пробелы.

РешениеИспользуйте пути только из латинских символов и цифр без пробелов.

✕  C:\Users\Иван\Мои документы\ComfyUI\✕  D:\AI Images\Stable Diffusion\ComfyUI\

✓  C:\ComfyUI\✓  D:\AI\ComfyUI\

«Port already in use» или белый экран при запуске

СимптомComfyUI запускает веб-сервер на порту 8188. Если порт занят, сервер не стартует. Иногда проблема проявляется как пустой белый экран в браузере или бесконечный loader.

Решение

• Смените порт. Отредактируйте run_nvidia_gpu.bat, добавив флаг --port.

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --port=8189 --windows-standalone-build

• Найдите процесс на порту 8188.

netstat -ano | findstr :8188taskkill /PID [номер_PID] /F

• Очистите кэш браузера: Ctrl+Shift+R или режим инкогнито. Часто помогает после обновлений фронтенда.
• Файрвол: разрешите Python.exe и ComfyUI в Windows Defender Firewall.

Проблемы с GPU, драйверами и CUDA

СимптомОшибки Failed to create CUDAExecutionProvider, CUDA_PATH not set, no kernel image is available, Torch not compiled with CUDA enabled.

ПричинаРасхождение версий: драйвер, CUDA и PyTorch должны совпадать по поколению карты. Про драйверы известно вот что. В марте 2026 NVIDIA выпустила Studio Driver 595.79 с оптимизациями под ComfyUI Dynamic VRAM. Драйвер 595.59 отозван — он вызывал критические сбои контроля кулеров на RTX 50-series; его ставить нельзя.

РешениеОдно на все четыре строки:

• Используйте Portable-версию: в неё уже встроены совместимые PyTorch и CUDA — это избавляет от большинства проблем с окружением.
• Обновите драйверы: установите свежий NVIDIA Studio Driver (или Game Ready) с официального сайта.
• Какая CUDA нужна. Дефолт для NVIDIA — CUDA 13.0: и портативная сборка, и Comfy Desktop ставят cu130. Сборка cu128 всё ещё рабочая для 40-й и 50-й серии, но это уже не текущий дефолт. Для GTX 10-й серии нужен cu126 — почему, разобрано выше.
• Какой PyTorch. С релиза 0.28.0 (15 июля 2026) PyTorch 2.4 не поддерживается — поддержку выбросили вместе с работой над attention-бэкендами. Документация system_requirements всё ещё пишет «PyTorch 2.4 and above is supported»; она отстала, ориентируйтесь на changelog.
• Проверьте установку CUDA в PyTorch.

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.version.cuda)"

Если False, переустановите torch с правильным индексом.

pip uninstall torch torchvision torchaudiopip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

Вместо cu130 подставьте cu128 или cu126, если это ваш случай.

Источники: docs.comfy.org/changelog (0.28.0, PR #14772 — «Support gqa on all attention backends, drop support for pytorch 2.4»), github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14340.

↑ Готовая портативная сборка со всем окружением — ниже на странице.

Конфликт TensorFlow с einops: «module 'tensorflow' has no attribute 'Tensor'»

СимптомСвежая ошибка 2026 года: ComfyUI крашится.

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Tensor'

ПричинаКакой-то кастомный нод подтянул TensorFlow, и он начинает мешать einops, хотя ComfyUI работает только на PyTorch.

РешениеУдалите TensorFlow из встроенного Python.

.\python_embeded\python.exe -m pip uninstall tensorflow tensorflow-intel tf-keras -y

Затем переустановите einops.

.\python_embeded\python.exe -m pip install --force-reinstall einops

«Access denied» или «Отказано в доступе»

СимптомПрограмма не может записать или прочитать файл. Часто случается, если ComfyUI установлен в системную папку (Program Files), заблокирован антивирусом или находится в OneDrive с активной синхронизацией.

Решение

• Запускайте run_*.bat от имени администратора.
• Переместите ComfyUI в несистемную папку (например, C:\ComfyUI или D:\AI\ComfyUI).
• Уберите ComfyUI из синхронизации OneDrive / Google Drive / Dropbox — они блокируют файлы во время записи.
• Добавьте папку в исключения антивируса.

«DLL load failed»: Visual C++, cuDNN, zlibwapi.dll

СимптомВ Windows отсутствуют системные библиотеки — чаще всего Visual C++ Redistributable, реже cuDNN или zlibwapi.dll.

Решение

• Установите свежие Microsoft Visual C++ Redistributable (нужны и x86, и x64).
• Если ошибка про cudnn_ops64_*.dll или cublas64_*.dll — обновите драйверы NVIDIA до последней версии.
• При установке SageAttention или Triton ошибка про DLL обычно означает, что не установлены папки libs / include рядом с embedded Python — см. раздел SageAttention.

Красные ноды (Red Box) и ModuleNotFoundError

СимптомПосле загрузки воркфлоу некоторые ноды отображаются как красные блоки. В консоли — ошибка ModuleNotFoundError (например, facexlib, av, insightface, onnxruntime) — у ноды не хватает зависимостей.

Решение

• ComfyUI Manager, новый интерфейс: при загрузке воркфлоу с недостающими нодами всплывает окно с кнопками «Install All» и «Open Manager». Нажмите «Install All» — дальше он сделает всё сам.
• ComfyUI Manager, старый интерфейс: «Manager» → «Install Missing Custom Nodes». Так это выглядит в legacy-UI; если у вас именно он, кнопка на месте.
• Кнопки Manager нет вообще? Отдельный разбор ниже.
• Установите зависимости вручную: найдите в консоли название модуля и установите его в правильный Python.

.\python_embeded\python.exe -m pip install facexlib insightface onnxruntime-gpu

"%LOCALAPPDATA%\Programs\comfyui-electron\resources\ComfyUI\python\python.exe" -m pip install facexlib

.\venv\Scripts\python.exe -m pip install facexlib

• Запустите install.bat внутри папки кастомной ноды, если она его содержит.
• Обновите ноду: в Manager → «Update All». Часто проблема в несовместимости старой ноды с новой версией ComfyUI.

Конфликт кастомных нод: «Node 'XYZ' is overridden by another node»

СимптомComfyUI загружает только один набор нод, и воркфлоу другого ломается. В консоли видно сообщение вида:

Node 'XYZ' is overridden by another node

ПричинаДва набора нод содержат класс с одинаковым именем.

Решение

• Откройте папку ComfyUI\custom_nodes\.
• Найдите конфликтующий набор.
• Переименуйте его, добавив тильду в начало: Conflicting-Nodes → ~Conflicting-Nodes. ComfyUI игнорирует папки, начинающиеся с ~.
• Перезапустите ComfyUI и проверьте, какой набор оставить.

ComfyUI Manager не работает

СимптомManager не скачивает ноды или выдаёт ошибки.

Решение

• Включите Manager. Он встроен в ядро ComfyUI и по умолчанию выключен: нужен флаг --enable-manager и установленные manager_requirements.txt. Команды — в разделе про установку. Клонировать Manager в custom_nodes больше не нужно.
• Установите Git. Manager использует git clone для скачивания нод. Скачайте Git с git-scm.com и убедитесь, что он добавлен в PATH.
• Запустите от администратора или переместите ComfyUI в папку с правами на запись.
• Избегайте Conda. Manager регулярно конфликтует с Anaconda-окружениями. Используйте Portable или чистый venv.
• Ищите config.ini по новому адресу. Данные Manager переехали из ComfyUI/user/default/ComfyUI-Manager/ в ComfyUI/user/__manager/ — так сделано из соображений безопасности. Если ComfyUI пишет «Legacy ComfyUI-Manager data backup exists», старый бэкап надо посмотреть и удалить руками.
• Права на установку. Одного security_level теперь мало: установку по git-URL и запуск pip разрешают два отдельных флага. Разбор ниже.

Старый интерфейс. Если новый UI непривычен, верните прежний.

python main.py --enable-manager --enable-manager-legacy-ui

Описание флага в cli_args.py дословно: «Enables the legacy UI of ComfyUI-Manager. Implies --enable-manager.» В Desktop то же самое переключается через Server Settings → UI Settings → Use legacy manager interface.

Источники: docs.comfy.org/manager/install, github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager/issues/2993, blog.comfy.org/p/meet-the-new-comfyui-manager.

↑ Готовая портативная сборка со всем окружением — ниже на странице.

Кнопки Manager нет на канвасе

СимптомВ логе при старте видно, что Manager загрузился, а кнопки на канвасе нет. В консоли браузера чисто. От других кастомных нод не зависит.

ПричинаИх две, и они разные.

• Manager просто не включён. Он встроен в ядро и по умолчанию выключен в Portable и Manual. Тогда в логе его и не будет — сначала проверьте флаг --enable-manager.
• Баг фронтенда 1.47.3. Manager грузится, а кнопка не рисуется. В самом issue причина не сформулирована. Починено в PR #13299, issue закрыт.

Решение

• Обновите фронтенд до версии выше 1.47.3.
• Если обновиться прямо сейчас нельзя — откатитесь на 1.47.2, там кнопка на месте.
• Проверьте, не запущен ли --enable-manager-legacy-ui на Portable: у части людей он как раз и убирает кнопку — строка об этом выше.

Источник: github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/issues/13175 — 26 июня 2026, закрыт.

«This action requires 'allow_git_url_install = true' in config.ini»

СимптомСтавите кастомную ноду по git-URL — Manager отказывает.

ERROR: This action requires 'allow_git_url_install = true' in config.ini ([default] section). This setting is independent of security_level.

ПричинаПолитику безопасности Manager ужесточили. Раньше хватало security_level = weak. Теперь появились два отдельных флага — allow_git_url_install и allow_pip_install. Оба по умолчанию false, и оба работают только на loopback-адресе. То есть если ComfyUI запущен с --listen 0.0.0.0 — RunPod, Vast, домашняя сеть, второй компьютер, — установка по URL блокируется независимо от security_level.

Решение

• Пропишите оба флага в config.ini. Путь по умолчанию — ComfyUI/user/__manager/config.ini.

[default]security_level = weakallow_git_url_install = trueallow_pip_install = true

• Слушайте loopback: --listen 127.0.0.1, а до удалённой машины ходите через SSH-туннель.
• Поставьте ноду мимо Manager: git clone в ComfyUI/custom_nodes плюс pip install -r requirements.txt. Этот путь никакой политикой Manager не ограничен.

И отдельно. В новом интерфейсе Manager установка по git убрана целиком. В документации это сказано так: «the new UI does not support installing nodes via git». Новый Manager ставит только то, что есть в официальном registry; всё остальное — руками.

Источники: github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager/issues/3023 (27 июня 2026, открыт), github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager/issues/3053 (5 июля 2026, открыт), docs.comfy.org/manager/pack-management.

«Node 'ID #98:17' has no class_type»

СимптомВоркфлоу отказывается запускаться.

Node 'ID #98:17' has no class_type. The workflow may be corrupted or a custom node is missing.

Номер в кавычках у всех свой: встречались #73, #624:235, #98:17. Часть людей пишет, что отключала кастомные ноды и это не помогло.

ПричинаНе установлена. Мейнтейнеры диагноза не давали ни в одном из найденных issue. Все они заполнены плохо: текст ошибки вставлен во все поля формы, ни логов, ни воркфлоу. Пишем это прямо, чтобы вы не искали объяснение там, где его пока нет.

РешениеПодтверждённого нет. Что имеет смысл попробовать:

• Переустановить недостающие ноды через Manager.
• Открыть воркфлоу на чистой установке и посмотреть, воспроизводится ли.
• Пересохранить воркфлоу заново.

Источники: github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14059 (22 мая 2026), github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/15120 (28 июля 2026). Оба открыты; 28 июля завелись сразу три дубликата.

Воркфлоу сломался после обновления

СимптомВоркфлоу, работавший месяц назад, теперь выдаёт красные ноды и ошибки.

ПричинаComfyUI развивается очень быстро, а кастомные ноды обновляются ещё быстрее — что-то ломается почти каждое обновление.

Решение

• Бэкапьте рабочую сборку: перед обновлением скопируйте всю папку ComfyUI в архив.
• Используйте Git и теги: создавайте rollback-точки командой git stash или git tag working-2026-04-15. При проблеме можно откатить за секунды.
• Не обновляйтесь перед дедлайном: обновляйте, когда есть время на тестирование и фиксы.
• Документируйте версии: при шеринге воркфлоу добавляйте список используемых нод и их версий — это критично для воспроизводимости.

Одно исключение из «не обновляйтесь перед дедлайном»: если у вас версия ниже 0.28.0, обновиться стоит не откладывая — почему.

«Reconnecting…» — главная проблема

СимптомСамая массовая жалоба пользователей в 2026 году. В середине генерации браузер показывает «Reconnecting…» и циклически пытается восстановить WebSocket-соединение с бэкендом. Воркфлоу останавливается.

ПричинаИсчерпание VRAM: бэкенд крашится молча, ничего не пишет в лог, и фронт уходит в reconnect-цикл. Вторая по частоте причина — конфликт кастомных нод, которые так же тихо рушат Python-процесс.

Решение по шагам

• Откройте консоль и проверьте логи. Если бэкенд упал — там будет stacktrace с OutOfMemoryError или ошибкой ноды.
• Перезапустите бэкенд — закройте консоль и запустите run_nvidia_gpu.bat заново.
• Очистите кэш браузера: Ctrl+Shift+R или режим инкогнито.
• Уменьшите нагрузку: снизьте разрешение, batch_size = 1, выгрузите неиспользуемые модели.
• Добавьте флаги памяти в .bat.

set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512,expandable_segments:True.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --reserve-vram 2

Раньше здесь стоял --lowvram. С включённой Dynamic VRAM он не делает ничего — подробнее в разборе про OOM. Если хотите проверить, не Dynamic VRAM ли рушит процесс, добавьте --disable-dynamic-vram.

• Проверьте порт и файрвол: 8188 не должен быть заблокирован.
• Cloud-пользователи (RunPod, Vast, Google Cloud): проверьте SSH-туннель, nginx-конфиг WebSocket и cloud-firewall.
• Если ничего не помогает — сделайте чистую переустановку Portable, бэкапнув models, output и нужные кастомные ноды.

↑ Готовая портативная сборка со всем окружением — ниже на странице.

Модель, LoRA или файл не найдены в списке: «Value not in list: ckpt_name»

СимптомСкачали модель, положили в папку, но в выпадающем списке ноды её нет. Также ошибка вида:

Value not in list: ckpt_name: 'sd_xl_base_1.0.safetensors' not in [...]

РешениеComfyUI использует строгую структуру внутри ComfyUI\models\:

• Чекпоинты (SD 1.5, SDXL, Flux, Pony): \models\checkpoints\
• UNet / Diffusion Models (для Flux 2, Wan, LTX): \models\diffusion_models\ или \models\unet\
• LoRA: \models\loras\
• VAE: \models\vae\
• CLIP / Text Encoders: \models\clip\ или \models\text_encoders\
• ControlNet: \models\controlnet\
• Upscale-модели: \models\upscale_models\
• Embeddings (Textual Inversion): \models\embeddings\
• GGUF-кванты: обычно в \models\unet\ или \models\diffusion_models\

После перемещения файлов нажмите «Refresh» в интерфейсе или перезапустите ComfyUI.

Если вы используете несколько UI (ComfyUI, Forge, A1111), укажите общие папки моделей через extra_model_paths.yaml в корне ComfyUI. Это избавит от дублирования файлов размером 6-50 ГБ.

Воркфлоу для изображений

Ошибка загрузки модели: «HeaderTooLarge», «SafetensorError», «Deserialization error»

СимптомПри попытке загрузить .ckpt или .safetensors возникает HeaderTooLarge, SafetensorError или Deserialization error.

Решение

• Перекачайте файл. Главная причина — недокачанный файл или сбой при скачивании. Сравните размер с указанным на странице загрузки и проверьте SHA256, если он есть.
• Проверьте формат. Не пытайтесь грузить upscale-модель в CheckpointLoader или GGUF-файл в обычный лоадер — для GGUF нужен UnetLoaderGGUF из ComfyUI-GGUF.
• Проверьте назначение. Модель Flux нельзя загрузить как SDXL-чекпоинт — для Flux нужен UNETLoader + отдельные CLIP и VAE.
• Конвертация. Устаревшие .ckpt можно конвертировать в .safetensors — это безопаснее и быстрее.

«Out of memory» (OOM) и Dynamic VRAM

СимптомПри генерации с большими моделями (Flux 2, Wan 2.2, LTX 2.3, Qwen-Image) или высоком разрешении возникает:

torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

В свежих версиях ComfyUI появилась система Dynamic VRAM с just-in-time загрузкой весов. Это позволяет запускать 56-гигабайтные модели на системах с 32 ГБ RAM. На RTX 50 с FLUX.2 Klein — до 3× быстрее и 60% меньше памяти.

Решение

• Используйте квантизованные модели: GGUF Q4 / Q5, FP8, NVFP4 (раздел квантизаций). На RTX 4060 (8 ГБ) Flux 2 Klein нормально работает в GGUF Q4 с Dynamic VRAM.
• Уменьшите разрешение и batch: 768×768 + batch_size=1 вместо 1024×1024 + batch_size=4. Апскейл — отдельным проходом.
• Флаги VRAM-оптимизации в run_*.bat.

--reserve-vram 2             # зарезервировать 2 ГБ VRAM--disable-dynamic-vram       # выключить Dynamic VRAM целиком--novram                     # экстремальный режим (всё в RAM, очень медленно)--use-split-cross-attention  # экономия памяти на attention

Два флага, которые не сработают.

--use-split-cross-attention игнорируется, когда работает xformers. В cli_args.py это сказано одной строкой: «Ignored when xformers is used.»

• PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF — переменная окружения, фрагментирующая аллокатор и реально помогающая на грани OOM.

set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512,expandable_segments:True

• Закройте браузеры и игры: Chrome / Edge с десятком вкладок легко съедают 1-2 ГБ VRAM.
• Settings → Performance → Enable Model Offloading — встроенный механизм выгрузки моделей в RAM между шагами.
• Следите за температурой: перегрев GPU тоже даёт «OOM-подобные» крэши.

Тот же воркфлоу перестал влезать в память после обновления

СимптомВоркфлоу, который считался месяц, теперь падает по памяти. Железо то же, настройки те же, поменялась только версия ComfyUI. У части людей перед падением генерация ещё и растягивается: время выросло с 90–200 секунд до нескольких минут, причём семплер за это время не показывает ни одного шага. Мониторинг при этом рисует свободную VRAM.

Allocation on device 0 would exceed allowed memory. (out of memory) Currently allocated: 11.33 GiB | Requested: 5.10 GiB | Device limit: 23.51 GiB | Free (according to CUDA): 103.06 MiB

ПричинаОфициально не установлена. Оба issue открыты. В #14789 стоит метка «Potential Bug»; кастомные ноды автор отключал, не помогло. В #14340 автор связывает поведение с обновлением драйвера NVIDIA с 590.48.1 на 595.x и предполагает, что при выгрузке закрепляется слишком много памяти. Это его догадка, не вывод мейнтейнеров.

РешениеОфициального фикса нет. Обходы, которые сработали у авторов issue:

• Откат ComfyUI на 0.22 — помогло в #14789. Работало на 0.22, не работает на 0.27.
• Откат драйвера на 590.48.1 — помогло в #14340. Окружение: Linux Mint 22.3 (Ubuntu 24.04), RTX 4090, 64 ГБ RAM, 99 ГБ swap, PyTorch 2.12 + CUDA 132, ComfyUI 0.24, aimdo 4.0.
• Попробуйте --disable-dynamic-vram и --reserve-vram <ГБ> — прежде чем откатывать что бы то ни было. Это дёшево и сразу показывает, туда ли вы смотрите.

Источники: github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14340 (8 июня 2026), github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14789 (6 июля 2026). Оба открыты.

«OS Error 1455: paging file too small»

СимптомЧастая ошибка 2026 года при загрузке Flux 1, Flux 2, SDXL, Wan 2.2 на Windows.

ПричинаЭто проблема системной RAM, а не VRAM — новое железо покупать не нужно.

РешениеВручную увеличить файл подкачки.

• Win+R → sysdm.cpl → вкладка «Дополнительно».
• В разделе «Быстродействие» нажмите «Параметры…».
• Вкладка «Дополнительно» → раздел «Виртуальная память» → «Изменить…».
• Снимите галочку «Автоматически выбирать объём».
• Выберите ваш SSD → «Указать размер»: исходный = 16384 МБ, максимальный = 65536 МБ (или больше при наличии места).
• Нажмите «Задать» → ОК → перезагрузите Windows.

Wan 2.2: «expected 36 channels but got 32 channels»

СимптомПри запуске Wan 2.2 I2V воркфлоу появляется ошибка:

Given groups=1, weight of size [5120, 36, 1, 2, 2], expected input[1, 32, 21, 96, 96] to have 36 channels, but got 32 channels instead

ПричинаЭто путаница с VAE. Wan 2.2 модели high и low по-прежнему используют VAE от Wan 2.1. Собственный Wan 2.2 VAE нужен только для Wan 2.2 5B модели.

РешениеПодключите правильный VAE:

• Wan 2.2 high / low (B-модели) → wan_2.1_vae.safetensors
• Wan 2.2 5B → wan_2.2_vae.safetensors

Также при появлении этой ошибки иногда виноваты SageAttention + Triton — попробуйте временно запустить ComfyUI без флага --use-sage-attention.

Воркфлоу для видео

Изображение серое, блеклое, пересвеченное или в «молоке»

СимптомЦвета искажаются: картинка выходит серой, блеклой, пересвеченной или как в «молоке».

ПричинаСвязана с VAE (Variational Autoencoder). Если VAE отсутствует, не подходит к модели или не подключён — цвета искажаются.

Решение

• Используйте правильный VAE. Для SD 1.5 — vae-ft-mse-840000-ema-pruned. Для SDXL — VAE из комплекта базовой модели или sdxl_vae.safetensors. Для Flux 1 / Flux 2 — ae.safetensors (входит в репозиторий моделей). Для Wan 2.2 (B-модели high/low) — VAE из Wan 2.1 (важно!), для Wan 2.2 5B — собственный VAE 2.2.
• Подключите VAE: используйте ноду VAELoader и подключите её выход к VAE Decode.
• Проверьте force_upcast в настройках — иногда помогает при артефактах SDXL VAE.

Изображение искажённое, «шумное» или абстрактное

СимптомВместо ожидаемой картинки — абстрактный шум или искажения.

ПричинаЧаще всего — несовместимость компонентов воркфлоу. Самые частые:

• Смешивание архитектур: SDXL-чекпоинт + LoRA для SD 1.5 (или наоборот), Flux-LoRA на SDXL, ControlNet от другой версии. Все компоненты должны быть для одной архитектуры.
• Слишком высокий CFG: для Flux нормальный CFG = 1.0 (используется guidance вместо). Для SDXL — 5–8. CFG = 15+ обычно даёт пережарку и шум.
• Слишком мало шагов: 4–8 шагов — только для Turbo / Lightning / DMD2 моделей. Для классических SDXL нужно 25–40.
• Неподходящий sampler/scheduler: попробуйте euler + simple или dpmpp_2m + karras как стартовую точку.

РешениеСвести все компоненты к одной архитектуре, вернуть CFG в норму для своей модели, поднять число шагов и взять стартовую пару сэмплера и планировщика из списка выше.

Отсутствуют превью изображений

СимптомВ Preview Image или Save Image картинка не появляется, хотя в логах генерация завершилась. В output файлы есть, но в UI пусто.

Решение

• Очистите кэш браузера: Ctrl+Shift+R.
• Проверьте права на output: папка должна быть доступна на запись.
• Обновите ComfyUI и фронтенд: старый фронт + новый бэк часто не понимают друг друга.
• Включите превью семплинга: Manager → Preview Method → Auto (latent2rgb) или TAESD.
• Отключите расширения браузера (особенно блокировщики), которые могут резать локальные WebSocket-кадры.

Модель уезжает в RAM: «loaded partially … offloaded»

СимптомНа карте с 16 ГБ VRAM занята малая часть, остальное лежит в системной RAM. На 480p — 8 ГБ занято, 8 ГБ выгружено. На 720p — 3,2 ГБ занято, остальное выгружено. Выше 720p модель уезжает в RAM целиком. Генерация замедляется в разы.

loaded partially; 2478.11 MB usable, 2201.17 MB loaded, 9378.99 MB offloaded, 276.93 MB buffer reserved

Выше 720p в логе появляется предупреждение про 0.00MB Usable vram.

ПричинаНе установлена. Issue назначен на rattus128 — автора системы Dynamic VRAM, — висит с меткой «User Support», решения нет. Железо, на котором это поймали: RTX 5060 Ti 16 ГБ, 64 ГБ RAM, Python 3.12.13, CUDA 13.0, PyTorch Preview Nightly.

Что уже пробовали и что не помоглоСписок привожу целиком, чтобы вы не потратили на него вечер:

--lowvram              --disable-smart-memory--highvram             --disable-cuda-malloc--disable-dynamic-vram --force-fp16--reserve-vram 2

Плюс отключение всех кастомных нод и несколько чистых переустановок с разными версиями PyTorch и CUDA. Ни один вариант не сработал.

Что при этом известно точноУ Dynamic VRAM есть подтверждённые ограничения, объявленные ещё при её включении по умолчанию. Здесь --disable-dynamic-vram как раз помогает:

• TensorRT-ноды не работают. ComfyUI_TensorRT, ComfyUI-Rife-Tensorrt.
• torch.compile несовместим. В логе видно torch._dynamo hit config.recompile_limit (128). Ответ в обсуждении дословно: «Torchcompile is a known limitation currently».
• Кастомные лоадеры чекпоинтов могут падать со строкой TypeError: patched_load_state_dict_guess_config() got an unexpected keyword argument 'disable_dynamic'.

Источники: github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14447 (13 июня 2026, открыт), github.com/Comfy-Org/ComfyUI/discussions/12699, github.com/Comfy-Org/ComfyUI/discussions/12805.

Модель перечитывается с диска при каждой смене промпта

СимптомПервый запуск — около 103 секунд. Повторные, если промпт не трогать, — 49–51 секунда. Стоит поменять в промпте слово, и всё начинается заново: полсотни секунд чтения модели с диска. У другого человека цикл занимает 146–256 секунд. Системная RAM при этом упирается в 75–80% и выше не растёт. Воспроизводится с полностью отключёнными кастомными нодами.

Model WAN21 prepared for dynamic VRAM loading. 27251MB Staged. 0 patches attached

Model Krea2 prepared for dynamic VRAM loading. 12225MB Staged

Рядом в логе стоит 0 models unloaded — формально модель не выгружалась, но с диска читается заново.

ПричинаНе установлена ни в одном из четырёх issue. Все они открыты, все с одной симптоматикой, и все авторы пишут одно и то же: началось после каких-то обновлений, когда именно — не поймали.

РешениеГарантий нет, но пробовать стоит по порядку.

• Верните старое кэширование. Режим по умолчанию — --cache-ram: кэш с вытеснением по давлению на RAM. Активный порог по умолчанию — 10% системной памяти, не меньше 2 ГБ и не больше 10 ГБ. Связь с этой бедой мейнтейнеры не подтверждали, но флаг --cache-classic возвращает прежнее поведение и описан дословно так: «Use the old style (aggressive) caching.»

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

• Задайте пороги руками, если классический кэш съедает слишком много: --cache-ram 4 64. Первое число — активный порог в ГБ, второе — порог для неактивного и закреплённого кэша.
• Отключите Dynamic VRAM целиком: --disable-dynamic-vram.

Источники: github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/14076 (23 мая 2026), .../14618 (24 июня 2026), .../14705 (1 июля 2026), .../14907 (12 июля 2026) — все открыты. Описания флагов — из comfy/cli_args.py.

SageAttention 2.2 + Triton

Что этоSageAttention 2.2 + Triton — стандарт де-факто для ускорения ComfyUI в 2026. Особенно сильно ускоряет видео-модели (Wan 2.2, LTX) — до 1.5–2.5× быстрее и на 5-6°C холоднее.

УстановкаPortable, Windows.

• Узнайте версии.

python_embeded\python.exe -c "import sys, torch; print(sys.version, torch.__version__, torch.version.cuda)"

• Установите Triton.

.\python_embeded\python.exe -m pip install -U "triton-windows<3.7"

• Скачайте подходящий wheel SageAttention 2.2 с релизов или из индекса AI-windows-whl по точному соответствию cp{python}-cu{cuda}-torch{torch}.
• Установите wheel.

.\python_embeded\python.exe -m pip install path\to\sageattention-2.2.0+cu128torch2.8.0-cp312-cp312-win_amd64.whl

• Добавьте флаг в run_nvidia_gpu.bat: --use-sage-attention.

Если чёрные картинкиНа некоторых RTX 50-series известны нестабильности CUDA-ядра SageAttention. Triton-fallback работает, но не даёт ожидаемого буста. Если получаете чёрные изображения или crash — отключите глобальный --use-sage-attention и включайте через ноду только в нужных воркфлоу.

Альтернатива для тех, кто не хочет возиться: автоматический установщик DazzleML/comfyui-triton-and-sageattention-installer — он сам подбирает совместимые версии.

GGUF, FP8 и NVFP4: что выбрать

Форматы

• FP16 / BF16 — оригинальная точность, максимальное качество. Нужен GPU с большим VRAM (24+ ГБ для Flux 2).
• FP8 (e4m3fn / e5m2) — экономия 30-40% VRAM, минимальная потеря качества. Поддерживается с RTX 40-серии. Хороший баланс для 12-16 ГБ карт.
• GGUF (Q8 / Q6_K / Q5_K / Q4_K_M / Q4_K_S / Q3_K / Q2_K) — самые экономные кванты, до 70% экономии. Подходят для карт с 8–12 ГБ памяти. Чем меньше число, тем сильнее сжатие и потеря качества. Q4_K_M — обычно лучший компромисс. Нужны ноды ComfyUI-GGUF от city96.
• NVFP4 — новый 4-битный формат, аппаратно ускоряемый только на RTX 50-series (Blackwell). Даёт 2.7× ускорение и 55% экономии VRAM. На старых картах не работает или работает медленнее GGUF.

Что выбрать по железу

• RTX 4060 (8 ГБ): GGUF Q4_K_M + Dynamic VRAM
• RTX 4070 / 4070 Ti (12 ГБ): GGUF Q5_K_M или Q6_K, либо FP8
• RTX 4080 / 4090 (16-24 ГБ): FP8, для Flux 2 — GGUF Q8 или FP8
• RTX 5070 / 5080 / 5090: NVFP4 для поддерживаемых моделей, иначе FP8

xformers и медленная генерация

СимптомГенерация даже простой 1024×1024 картинки занимает 1-3 минуты, хотя GPU достаточно мощный.

Решение

• Проверьте, что используется GPU, а не CPU: в логе при запуске должно быть Using NVIDIA GPU или CUDA available: True. Если CPU — переустановите PyTorch с CUDA.
• Проверьте Dynamic VRAM: запустите с --disable-dynamic-vram и сравните время. Летом 2026 это причина номер один для «стало медленнее» — разборы выше.
• xformers большинству не нужен. Начиная с PyTorch 2.x дефолтный бэкенд — встроенный SDPA, и он часто работает не хуже. Если всё-таки ставите вручную: pip install xformers. Имейте в виду: при активном xformers флаг --use-split-cross-attention игнорируется.
• В RTX 30 / 40 / 50 в 2026 SageAttention обычно быстрее xformers — рассмотрите переход.
• Не используйте --cpu и убедитесь, что в .bat нет флага --disable-xformers.
• Снизьте шаги: 25-30 шагов с dpmpp_2m karras обычно достаточно. 50-150 шагов — редко даёт визуальное улучшение.