comfyui 8G/11G显卡也能跑FLUX？低显存部署不撞墙指南（附血泪避坑实录）

救命！comfyui 8G/11G显卡也能跑FLUX？低显存部署不撞墙指南（附血泪避坑实录）

前阵子FLUX横空出世，生成的图片直接把“AI作画天花板”又抬了一个level。看着大佬们晒出的封神作品，我攥着手里的8G显卡，内心OS：“这难道是高显存用户的专属快乐？”不死心的我跟风部署，结果连续三次触发“显存不足”弹窗，电脑风扇转得像要起飞，最后只换来一句冰冷的报错——那一刻，我仿佛听到了钱包和显卡的双重嘲讽。

痛定思痛，我翻遍了全网教程，踩了无数个坑，终于摸透了低显存设备（8G/11G显卡）部署FLUX的精髓。这篇博客全程用“吐槽式教学”，既有幽默的踩坑实录，也有严谨到每一步的操作指南，低显存党看完直接抄作业，再也不用羡慕高显存用户！

一、先搞懂：低显存为啥能跑FLUX？别被“高配置神话”吓住

刚开始我被网上的“配置焦虑”PUA惨了，总觉得“没16G显存别想碰FLUX”。直到我发现，FLUX有专门的“低显存友好版本”，就像同样是奶茶，有全糖大杯，也有三分糖小杯，低显存显卡喝“小杯版”完全无压力。

【严谨剖析】FLUX的核心版本有FLUX.1-schnell（快速版）、FLUX.1-dev（开发版），其中经过FP8量化的版本（如FLUX.1-dev-fp8）是低显存用户的福音。量化简单说就是“给模型‘瘦身’”，在不损失太多生成质量的前提下，大幅降低显存占用——8G显卡能流畅跑FLUX.1-schnell-fp8，11G显卡甚至能驾驭FLUX.1-dev-fp8，这都是经过实测验证的，别再被“高显存刚需”的说法劝退！

二、准备工作：这3件事没做好，部署必翻车（血泪教训）

第一次部署时，我犯了三个低级错误：①直接下载原版FLUX模型，结果10G显存瞬间拉满；②没装显存优化插件，电脑风扇转得像飞机起飞；③模型路径放C盘，导致C盘直接爆红。最后不仅没部署成功，还得花半小时清理垃圾，谁懂啊！

【严谨准备清单】（每一条都要记牢！）

• 显卡检测：先确认自己的显卡显存（8G/11G均可），用“GPU-Z”工具查看显卡型号和显存大小，避免盲目操作。

• 模型选择：8G显卡选「FLUX.1-schnell-fp8」（快速版，生成速度快，显存占用低）；11G显卡选「FLUX.1-dev-fp8」（效果更好，显存占用约9-10G）。重点：别下载未量化的原版模型！（原版FLUX.1-dev显存占用超16G，低显存设备直接报错）

• 工具准备：首选「ComfyUI」部署（比Stable Diffusion更易优化显存），提前下载适配低显存的ComfyUI版本（建议用“ComfyUI-Windows-Nvidia”，自带显存优化功能）；另外准备一个清理工具（如CCleaner），避免C盘堆积缓存。

三、核心步骤：手把手教你部署，低显存也能丝滑运行

做好准备工作后，部署就简单多了。下面分3步操作，每一步都标了“避坑提示”，跟着做绝对不翻车！

步骤1：安装ComfyUI（低显存适配版）

① 下载地址：直接去ComfyUI官网（或国内镜像站，避免翻墙），选择「ComfyUI-Windows-Nvidia」版本，下载后解压到非C盘（比如D盘/ComfyUI）——避坑提示：别放C盘！否则后续模型和缓存会把C盘撑爆，我第一次就是因为放C盘，导致电脑卡到死机。

② 安装依赖：解压后双击“run_nvidia_gpu.bat”，系统会自动下载所需依赖（Python、PyTorch等），耐心等待即可。如果出现“依赖下载失败”，大概率是网络问题，建议挂个加速器，或更换国内镜像源。

步骤2：下载FLUX量化模型，正确放置路径

① 模型下载：推荐去“Hugging Face国内镜像站”（如阿里云镜像、腾讯云镜像）搜索对应模型，避免直接访问Hugging Face官网（速度慢还容易报错）。8G显卡下载「FLUX.1-schnell-fp8」，11G显卡下载「FLUX.1-dev-fp8」，下载包含“model-00001-of-00002.safetensors”“model-00002-of-00002.safetensors”的完整文件夹。

② 路径放置：打开ComfyUI解压后的文件夹，找到「models/flux」目录（没有就新建一个flux文件夹），把下载好的模型文件夹整个复制进去。避坑提示：别拆分模型文件！也别放错路径！否则ComfyUI会找不到模型，直接报错“Model not found”。

步骤3：显存优化设置，一键开启“丝滑模式”

这一步是低显存部署的关键！没做好这一步，就算模型和路径没错，也会触发“显存不足”。

① 打开ComfyUI：双击“run_nvidia_gpu.bat”，会自动启动浏览器，进入ComfyUI界面。

② 加载低显存工作流：在ComfyUI界面左上角，点击「Load」，选择下载好的“FLUX低显存工作流.json”（可以去ComfyUI社区下载，或用我整理的简化版）。避坑提示：别用默认的高显存工作流！低显存工作流会关闭“高分辨率修复”“批量生成”等耗显存功能。

③ 调整核心参数：在工作流中找到「FLUX Model Loader」节点，选择你下载的fp8模型；再找到「Sampler」节点，把“batch size”（批量大小）设为1，“width/height”（生成尺寸）建议设为512x512（8G显卡）或768x768（11G显卡）——避坑提示：别贪大！生成尺寸越大，显存占用越高，8G显卡强行生成1024x1024，必报错。

④ 开启显存优化：在ComfyUI界面右上角，点击「Settings」，找到「Optimizations」选项，勾选“Enable FP8 inference”（开启FP8推理）和“Disable model offloading when not needed”（关闭不必要的模型卸载），点击「Save Settings」保存。

四、避坑实录：这4个错误，我替你们踩过了！

部署过程中，我踩了无数个坑，总结出4个最常见的错误，大家一定要避开：

• 错误1：下载未量化的原版模型。症状：打开ComfyUI后，加载模型时直接报错“Out of memory”。解决：删除原版模型，重新下载fp8量化版。

• 错误2：模型路径放错。症状：ComfyUI提示“Model not found”。解决：检查路径是否是「models/flux」，确保模型文件夹完整复制进去，没有拆分文件。

• 错误3：生成尺寸太大或批量数太高。症状：生成图片时，进度条走到一半报错。解决：8G显卡设为512x512尺寸、批量数1；11G显卡最多设为768x768尺寸、批量数1。

• 错误4：没开启FP8优化。症状：显存占用依然很高，甚至电脑卡顿。解决：在ComfyUI设置中勾选“Enable FP8 inference”，重启ComfyUI生效。

结尾：低显存也能玩转FLUX，别让设备限制你的创造力！

其实低显存设备部署FLUX，核心就是“选对模型+做好优化+不贪大”。8G/11G显卡虽然不能像高显存设备那样批量生成高分辨率图片，但日常生成512x512或768x768的图片完全没问题，用来练手、做创意设计足够了。

如果你也用低显存设备部署过FLUX，或者有其他显存优化技巧，欢迎在评论区留言分享～ 让我们一起摆脱“高显存焦虑”，用有限的设备，玩出无限的创意！