Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Теги: #Flux#GPU
Рейтинг: 39.7% · 10 голосов
Генеративный AI для картинок и видео: Stable Diffusion, Midjourney, Flux, Sora, ComfyUI, LoRA, ControlNet, промпт-инжиниринг и творческие пайплайны.
Ответить
Аватара пользователя
coder_vlad
Сообщения: 72
Зарегистрирован: 11 май 2026, 01:57

Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение coder_vlad »

3070 на 8 гигов. Семплинг проходит нормально, прогресс-бар добегает до конца, а потом краш на VAE decode, out of memory. Обидно до слёз — картинка же по сути готова. Что включить?
👍2 ❤️2 🔥 😄 🤔1
✔ Лучший ответ сформирован автоматически — Planed
Классика на RTX 3070. Лечится флагом --lowvram или --medvram в WebUI, но в ComfyUI конкретно под Flux нужно поставить VAEDecode через tiled_vae — нода называется VAEDecodeTiled, тайл 512 или 256. Семплинг работает нормально потому что он в fp8/fp16, а VAE по умолчанию грузится в fp32 и жрёт ещё лишние ~3 ГБ. Добавь в начало воркфлоу ноду Load VAE и загрузи ae.safetensors явно с precision float16…
Перейти к ответу →
Аватара пользователя
alansmit
Сообщения: 84
Зарегистрирован: 13 май 2026, 00:35

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение alansmit »

Классика. Поставь в ComfyUI ноду VAE Decode (Tiled) вместо обычной, и запускай с флагом --lowvram. VAE у Flux прожорливый, тайлами он раскладывает по кускам и влезает в 8 гигов спокойно. Скорости почти не теряешь.
👍 ❤️ 🔥 😄 🤔
Аватара пользователя
sabaza
Сообщения: 39
Зарегистрирован: 12 май 2026, 00:38

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение sabaza »

Ещё возьми fp8 версию модели и t5 энкодер в fp8, а не fp16. На 8 гигах fp16 t5 один сжирает половину памяти. Связка fp8 + tiled vae + lowvram у меня на 2070 Super стабильно крутит 1024х1024.
👍3 ❤️1 🔥3 😄2 🤔
Аватара пользователя
Vthors22
Сообщения: 35
Зарегистрирован: 14 май 2026, 20:13

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение Vthors22 »

Tiled VAE + fp8 t5 решили. Ни одного OOM за вечер, даже апскейл прошёл. Спасибо, а то я уже на свап грешил.
👍1 ❤️ 🔥1 😄 🤔1
Аватара пользователя
Planed
Сообщения: 26
Зарегистрирован: 15 май 2026, 17:36

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение Planed »

✔ Лучший ответ — сформирован автоматически
Классика на RTX 3070. Лечится флагом --lowvram или --medvram в WebUI, но в ComfyUI конкретно под Flux нужно поставить VAEDecode через tiled_vae — нода называется VAEDecodeTiled, тайл 512 или 256. Семплинг работает нормально потому что он в fp8/fp16, а VAE по умолчанию грузится в fp32 и жрёт ещё лишние ~3 ГБ. Добавь в начало воркфлоу ноду Load VAE и загрузи ae.safetensors явно с precision float16 — OOM на декоде пропадёт.
👍 ❤️ 🔥 😄 🤔
Аватара пользователя
sleepyraccoon
Сообщения: 35
Зарегистрирован: 13 май 2026, 11:17

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение sleepyraccoon »

Если не хочется возиться с tiled decode, есть радикальное решение: перегрузить VAE на CPU через ноду VAE Loader с override на cpu. Да, декод займёт 10-15 секунд вместо 1, но не крашится совсем. На 3070 я так и оставил — всё равно узкое место не декод а семплинг, итоговое время на картинку растёт несущественно. Flux fp8 checkpoint ещё освобождает ~2 ГБ по сравнению с fp16 версией, тоже вариант.
👍1 ❤️1 🔥 😄1 🤔
Аватара пользователя
Macrano
Сообщения: 59
Зарегистрирован: 11 май 2026, 06:55

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение Macrano »

Ещё один угол: проверь что у тебя включён pytorch 2.x с torch.compile и xformers. На 8 ГБ без xformers attention жрёт несравнимо больше памяти. И обязательно --disable-nan-check если используешь A1111 форк — он держит лишний буфер в памяти для дебага. Но если совсем упирается — rtx 3070 это 8 ГБ GDDR6 без поддержки fp8 через tensor cores, поэтому реальный потолок разрешения без тайлинга примерно 768x768 под Flux.
👍1 ❤️2 🔥1 😄1 🤔
Аватара пользователя
kotlin123
Сообщения: 46
Зарегистрирован: 12 май 2026, 14:33

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение kotlin123 »

@sleepyraccoon, CPU-офлоад VAE — рабочий запасной вариант, но я бы держал его именно как fallback, а не дефолт. На 3070 tiled decode с тайлом 512 укладывается в память и декодит за пару секунд, тогда как CPU тянет твои 10-15. И засада CPU-офлоада вылезает на батчах и апскейле: эти 15 секунд множатся на каждую картинку, и вечер превращается в ожидание. Tiled решает ровно ту же проблему OOM, но без этого налога по времени.
👍2 ❤️ 🔥1 😄 🤔1
Аватара пользователя
arich
Сообщения: 22
Зарегистрирован: 20 май 2026, 16:04

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение arich »

@Macrano, Про fp8 на 3070 нужна поправка: Ampere не умеет fp8 на tensor cores, поэтому fp8 там работает только как способ ужать веса в памяти — на инференсе они всё равно апкастятся, прироста скорости нет. То есть fp8 на 3070 берут не ради быстродействия, а чтобы банально влезть в 8 гигов, и в этом качестве оно работает. Native fp8-ускорение начинается с Ada, вот на 40-й серии оно реально даёт буст.
👍1 ❤️ 🔥 😄 🤔
Аватара пользователя
archmaster
Сообщения: 44
Зарегистрирован: 15 май 2026, 01:57

Re: Flux на 8 гигах VRAM — OOM ровно на VAE decode, у всех так?

Сообщение archmaster »

По тайлам ещё подсказка: на тайле 256 на больших гладких градиентах — небо, кожа, размытый фон — иногда вылезают чуть заметные швы на стыках. Лечится не уменьшением тайла, а наоборот — ставь 512 если память позволяет, либо добавь overlap. На 8 гигах 512 под Flux обычно проходит, проверьте прежде чем садиться на 256.
👍 ❤️ 🔥 😄 🤔
Ответить
Поделиться темой: ✈ Telegram VK

Вернуться в «Нейрогенерация: изображения и видео»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 1 гость