ComfyUIのVRAMの節約と速さ｜起動オプション・タイル・キャッシュ

＊2026年9月29日に確認した内容です。ComfyUI の公式ドキュメント（「トラブルシューティングの概要」「モデルの問題」・組み込みのノードの「VAEDecodeTiled」「EasyCache」「LazyCache」）と、ComfyUI の公式リポジトリの comfy/cli_args.py（v0.37.0）によります。起動の記録と画面は、編集部の PC（Windows 11・NVIDIA GeForce RTX 4060・VRAM 8,188MB・RAM 30,421MB）のポータブル版（Python ごと1つのフォルダに入った Windows 向けの ComfyUI。ComfyUI v0.37.0・フロントエンド 1.52.7）で確かめました。

VRAM は、GPU が使う専用のメモリです。VRAM が足りないと、ComfyUI は遅くなったり、「CUDA out of memory」のエラーで止まったりします。起動の引数（起動のコマンドの後ろに付ける指定）で、VRAM の使い方を変えられます。VAE のデコードはタイルに分けて処理でき、キャッシュ（結果を取っておくこと）は、起動の引数とノードで速さとメモリの釣り合いを変えられます。

VRAMが足りないときに起きること

公式ドキュメントでは、「生成がとても遅い」「PC が固まる」「メモリ不足のエラーが出る」を、「パフォーマンスが遅い」ときの症状としています。公式ドキュメントが最初に挙げる直し方は、次の4つです。

1. 画像の大きさか、まとめて作る枚数（バッチサイズ）を減らす
2. メモリを減らす起動の引数を使う（次の見出し）
3. 使っていないアプリを閉じて、RAM と VRAM を空ける
4. タスクマネージャーで CPU と GPU の使われ方を見て、どこで詰まっているかを探す

公式ドキュメントのモデルのエラーのページでは、「RuntimeError: CUDA out of memory」（GPU のメモリが足りない）のエラーが出るときも、起動の引数で VRAM の使用量を減らすとしています。GPU と VRAM の量でできることは、「ComfyUIの動作環境｜GPU・VRAM・OS」の記事で解説しています。

起動の引数でVRAMの使い方を変える

ポータブル版では、ComfyUI_windows_portable のフォルダでターミナル（フォルダの中の右クリックのメニューから開ける）を開き、起動のコマンドの後ろに引数を付けて入力します。

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

説明は ComfyUI v0.37.0 の cli_args.py と公式ドキュメントによります。VRAM の使い方を変える引数は、次のとおりです。dynamic VRAM は、cli_args.py の --disable-dynamic-vram の説明によると、見積もりに基づかずにモデルを読み込むしくみで、v0.37.0 では対応している環境で初めから有効になります。

編集部は、ポータブル版を引数を変えて起動し、起動の記録を見ました。

（引数なし）     Set vram state to: NORMAL_VRAM ／ DynamicVRAM support detected and enabled
--lowvram        Set vram state to: LOW_VRAM ／ DynamicVRAM support detected and enabled
--novram         Set vram state to: NO_VRAM（DynamicVRAM の行は出ない）
--cpu            Set vram state to: DISABLED ／ Device: cpu

編集部の PC（RTX 4060）では、引数なしで dynamic VRAM が有効になりました。--lowvram を付けても dynamic VRAM は有効のままで、cli_args.py の説明のとおり、--lowvram は効かない状態です。--novram と --cpu では、dynamic VRAM の行は出ませんでした。

公式ドキュメントのモデルのエラーのページは、「CUDA out of memory」が出たら --lowvram → --novram → --cpu の順に試すとしています。そのため v0.37.0 では、--novram から試すことになります。精度を下げて小さくしたモデル（fp8 など）を使う方法は、「ComfyUIのモデルのファイル形式と量子化｜safetensors・fp8・GGUF」の記事で解説しています。

キャッシュの起動の引数

ComfyUI は、実行したノードの結果をキャッシュします。キャッシュの方式は、起動の引数で変えられます。

公式ドキュメントでは、ほかに、サンプリング中のプレビューを出さない --preview-method none で VRAM と処理を節約できるとしています。v0.37.0 の cli_args.py では、プレビューの初めの値はプレビューなしです。

VAEのデコードをタイルに分ける

大きい画像を潜在から画像に戻すときは、VAE Decode の代わりに VAE Decode (Tiled)（画面の名前は「VAEデコード（タイル）」）を使えます。公式ドキュメントによると、画像を小さなタイルに分けて1つずつ処理し、メモリの使用量を抑えます。

タイルの設定と、画像を潜在にする VAE Encode (Tiled) は、「ComfyUIのVAEデコードとエンコード｜VAEの差し替え・タイル処理」の記事で解説しています。

キャッシュのノードで速くする

EasyCache は、公式ドキュメントによると、毎ステップ計算し直す代わりに、前のステップの結果を使い回して、サンプリングを速くするノードです。「チェックポイントを読み込む」の「モデル」と、「Kサンプラー」の「モデル」の間につなぎます。

編集部は、SD1.5（512×512・ステップ 20）で、EasyCache を付けて実行しました（reuse_threshold・start_percent・end_percent は初めの値、記録を見るため verbose だけ true）。ComfyUI の記録には「EasyCache - skipped 10/20 steps (2.00x speedup)」（20ステップのうち10ステップを飛ばした）と出ました。実行にかかった時間は、EasyCache なしが 2.05 秒、ありが 1.20 秒でした。できた画像は、EasyCache なしの画像と比べて、構図や細部が変わりました。

LazyCache は、公式ドキュメントでは、EasyCache の実験的な版で、ComfyUI のモデルと広く合うように作られています。ただし、ふつうは EasyCache より性能が低く、まれな場合にだけ役立つかもしれない、としています。値は EasyCache と同じ4つです。

VRAM の考え方は、「VRAM（ビデオメモリ）とは｜GPUが使う専用のメモリと足りないときに起きること」の記事で解説します。モデルが見つからない・読み込めないときは、「ComfyUIのモデルのエラー｜形式の違い・見つからないモデル」の記事で解説しています。