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第三方插件 ComfyUI-KJNodes

VRAM Debug

主要用于监控和管理 VRAM (显存) 的使用情况。这个节点可以帮助用户在 ComfyUI 工作流中清理内存、收集垃圾并显示内存使用情况。VRAM

VRAM Debug 2026-01-28 收录 530 次浏览

节点中英文对比

ComfyUI 结构对照

按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。面板按 ComfyUI 实际界面还原： 左侧圆点是输入，右侧圆点与该行最右的名称为输出，下方胶囊是控件参数； 控件两端的三角表示可切换的选项。

中文节点 11 项
VRAM Debug
any_input any_output
image_pass image_pass
model_pass model_pass
freemem_before
freemem_after
empty_cache —
gc_collect —
unload_all_models —
英文节点 11 项
VRAM Debug
any_input any_output
image_pass image_pass
model_pass model_pass
freemem_before
freemem_after
empty_cache —
gc_collect —
unload_all_models —
模型 条件 / 数值 Latent 其它类型 左圆点 = 输入，右圆点 = 输出 可切换选项 — 未设置默认值

面板用于对照参数位置与命名，不做交互；实际节点外观以 ComfyUI 内的主题为准。

参数说明

输入 3 · 输出 5 · 控件 3

依据当前节点关联的 NodesItems 数据，按输入、输出、控件三类分别列出名称与说明。

输入参数 3 项
any_input any_input
任意输入类型，仅用于触发流程，原样返回。
image_pass image_pass
可选图像输入，仅用于通过，不参与处理。
model_pass model_pass
可选模型输入，仅用于通过，不参与处理。
输出参数 5 项
any_output any_output
原样返回的 any_input 数据。
image_pass image_pass
原样返回的图像输入。
model_pass model_pass
原样返回的模型输入。
freemem_before freemem_before
清理前的可用 VRAM（单位：字节）。
freemem_after freemem_after
清理后的可用 VRAM（单位：字节）。
控件参数 3 项
empty_cache empty_cache
是否调用 model_management.soft_empty_cache() 清理未使用显存缓存。建议默认启用，尤其在推理任务间隔时释放显存。
gc_collect gc_collect
是否执行 Python 的垃圾回收 gc.collect()。建议开启，可清除不再引用的内存对象，有助于释放非显存资源。
unload_all_models unload_all_models
是否强制卸载当前加载的所有模型。仅在需要彻底释放 GPU 资源或切换模型前使用，避免重复加载。

节点详解

原理 · 用法 · 常见问题
暂无节点说明

常见问题

按节点参数整理
VRAM Debug是做什么的？
主要用于监控和管理 VRAM (显存) 的使用情况。这个节点可以帮助用户在 ComfyUI 工作流中清理内存、收集垃圾并显示内存使用情况。VRAM
VRAM Debug有哪些输入参数？
共 3 个输入，包括 any_input（any_input）、image_pass（image_pass）、model_pass（model_pass）。
VRAM Debug的输出是什么？
共 5 个输出：any_output（any_output）、image_pass（image_pass）、model_pass（model_pass）、freemem_before（freemem_before）、freemem_after（freemem_after）。
VRAM Debug有哪些可调参数？
共 3 个控件参数，包括 empty_cache（empty_cache）、gc_collect（gc_collect）、unload_all_models（unload_all_models）。
VRAM Debug属于哪个节点包？
属于「ComfyUI-KJNodes」，节点分类为「第三方插件」。

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