ForgeBench.

ComfyUI: установка на Windows и требования к видеокарте

ComfyUI — самый гибкий инструмент для генерации изображений и видео нейросетями. Он работает на видеокартах NVIDIA лучше всего, а требования к памяти зависят от модели.

УстановкаКуда класть моделиСколько видеопамяти нужноЕсли не хватает памяти

Установка

Есть два варианта: ComfyUI Desktop — обычный установщик с официального сайта, и portable-версия для Windows — архив, который достаточно распаковать и запустить файл run_nvidia_gpu. Portable удобна, если нужно несколько независимых копий.

  1. Скачайте ComfyUI Desktop или portable-архив с официального сайта или GitHub проекта.
  2. Запустите программу — откроется интерфейс в браузере.
  3. Поставьте ComfyUI Manager, если его нет: через него устанавливаются недостающие узлы и модели.

Куда класть модели

Основные модели (checkpoints) — в папку models/checkpoints, LoRA — в models/loras, VAE — в models/vae, модели Flux по частям — в models/unet (или diffusion_models), models/clip и models/vae. После копирования обновите список в интерфейсе.

Сколько видеопамяти нужно

Stable Diffusion 1.5 — от 4 ГБ. SDXL — от 8 ГБ, комфортно 12 ГБ. Flux в FP8 — около 12 ГБ, полная версия — 24 ГБ; на 8 ГБ можно запускать сжатые GGUF-версии Flux. Генерация видео (Wan, HunyuanVideo) — 16–24 ГБ, с выгрузкой в оперативную память возможна на 12 ГБ, но медленно.

  1. 8 ГБ: SD 1.5, SDXL, Flux GGUF.
  2. 12 ГБ: SDXL с запасом, Flux FP8.
  3. 16 ГБ: Flux FP8 с LoRA, небольшое видео.
  4. 24 ГБ и больше: полный Flux, видео-модели.

Если не хватает памяти

Ошибка out of memory означает, что модель или разрешение не помещаются в видеопамять. Уменьшите разрешение, используйте FP8 или GGUF-версию модели, закройте другие программы, использующие видеокарту.

Проверим на расчётных примерах

Веса 2.2 GiBКэш контекста 1.1 GiBПрограмма и резерв 1.6 GiB
Расчётные требования памяти: batch 1, FP16 KV cache, контекст указан в строке
Модель / вариантВесаKV cacheВсего VRAMРазмещение по оценке
Qwen3-4BQ4_K_M · 8K2.2 GiB1.1 GiB4.9 GiBвключая runtime и запасПомещается24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →
Qwen2.5-7B-InstructQ4_K_M · 8K4.3 GiB0.4 GiB6.4 GiBвключая runtime и запасПомещается24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →
Qwen2.5-14B-InstructQ4_K_M · 8K8.8 GiB1.5 GiB12.4 GiBвключая runtime и запасПомещается24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →
Qwen3-32BQ4_K_M · 8K18.3 GiB2 GiB23.2 GiBвключая runtime и запасПомещается24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →
Qwen2.5-72B-InstructQ4_K_M · 8K42 GiB2.5 GiB49.2 GiBвключая runtime и запасНужен offload / больше памяти24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →
FLUX.1-schnellFP8 · профиль генерации18.1 GiB—25 GiBвключая runtime и запасНужен offload / больше памяти24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →
Wan2.1 T2V 14BFP8 · профиль генерации21.5 GiB—32.7 GiBвключая runtime и запасНужен offload / больше памяти24 GiB · условная CUDA GPUИзменить условия →

ESTIMATED · Это расчёт бюджета памяти общего планировщика, не замер VRAM и не подтверждение скорости или запуска на конкретной плате. Модель GPU, ОС и поддержка backend проверяются отдельно. Для генерации изображений/видео действуют разрешение и кадры сохранённого профиля.

Перейти от объяснения к проверке

Требования моделей изображений и видео →Планировщик видеопамяти →24 или 32 ГБ видеопамяти →

Следующий полезный материал

24 или 32 GB VRAM: когда доплата полезна

Проверьте одну модель при разном контексте и выясните, меняет ли дополнительная память режим запуска.

Открыть →

Материал подготовлен ForgeBench · обновлён 2026-10-25. Примеры ESTIMATED; актуальные условия расчёта и ограничения смотрите в методике.

Создано студиейMGPU77