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ComfyUI 的显存交通指挥官。 智能版：平时隐身不降速，危急时刻显神威。

专治显存有限（12G/16G/24G）时运行大体积模型（Flux/Qwen/Wan2.2）挂载 ControlNet 导致的卡顿、爆显存 (OOM)、CUDA Error 问题。

即使拥有 4070Ti Super (16G) 或 4090 (24G)，在以下场景中显存依然捉襟见肘：

1. 大模型 + ControlNet： Flux.1 Dev 或 QwenImage 本体已占满大部分显存，开启 ControlNet 瞬间显存溢出。
2. 多重叠加： 同时加载多个 ControlNet、IPAdapter 或大量 LoRA，导致显存碎片化。
3. 高负荷任务： 高分辨率放大、视频生成 (Wan2.2) 或大 Batch Size。
4. 硬盘狂转/系统假死： 显存溢出导致系统使用虚拟内存（硬盘），电脑卡死，生成极慢。

本插件引入了智能监控：

1. 实时监控： 在模型计算的每一层（Block）之前，毫秒级检测当前显存占用率。
2. 按需介入：
   • 显存充足 (<85%)： 插件休眠，不做任何操作，让模型全速运行（零性能损耗）。
   • 显存告急 (>85%)： 插件唤醒，强制执行同步与清理，防止 OOM。

• 显存 (VRAM): 8GB - 24GB 均适用。
• 内存 (RAM): 推荐 64GB，最低 32GB。
  • 原理：显存不够时，数据会暂存在内存中。如果内存也不够，会溢出到硬盘（虚拟内存），导致极度卡顿。

• vram_threshold (显存阈值):

  • 0.85 (默认/推荐): 当显存占用超过 85% 时触发清理。预留 15% 空间是为了应对 ControlNet 突然的显存尖峰。
  • 1.0: 相当于关闭智能监控，始终不清理（除非配合 cleaning_interval）。

• cleaning_interval (清理间隔):

  • 1 (默认/推荐): 最稳模式。只要显存超过阈值，每一层都进行清理。
  • ⚠️ 警告： 在 16G 显存跑大模型时，切勿将此数值设得过大（如 10）。这会导致显卡试图硬吃 10 层数据，瞬间挤爆显存和内存，引发硬盘 100% 占用和系统假死。

• strict_mode (严格模式):

  • True (默认/防崩): 执行 同步 (Synchronize) + 清理。防止 CUDA error: invalid argument。
  • False (极速): 仅执行 清理。速度更快，但在某些极端环境下可能导致报错。建议先尝试 False，若报错则改回 True。

Q: 为什么我的 C 盘（硬盘）活动时间 100%，电脑非常卡？

• A: 你可能把 cleaning_interval 设得太大了（比如 10）。
• 原因: 数据积压太多，显存装不下 -> 溢出到内存 -> 内存装不下 -> 溢出到硬盘（虚拟内存交换）。硬盘读写速度远慢于内存，导致卡死。
• 解法: 把 cleaning_interval 改回 1。

Q: 这个插件支持 GGUF 模型吗？

• A: 完美支持。 特别是当你用小显存（12G）跑 GGUF+ControlNet 时，此插件效果显著。

Q: 支持 WanVideoWrapper 吗？

• A: 不支持。 仅支持 ComfyUI 标准模型接口（MODEL 类型），如 Load Checkpoint, UNET Loader, GGUF Loader 等。

1. cd ComfyUI/custom_nodes/
2. git clone https://github.com/Laolilzp/ComfyUI-LaoLi-lineup.git
3. 重启 ComfyUI。
4. 连接： 模型/LoRA加载器 -> 老李_LaoLi🚀 Lineup -> KSampler/ControlNet。

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The "VRAM Traffic Controller" for ComfyUI. Smart Edition: Invisible when safe, lifesaving when critical.

Solves OOM (Out of Memory), CUDA Errors, and System Freezes when running massive models (Flux/Qwen/Wan2.2) with ControlNet on limited VRAM (12G/16G/24G).

Even with a high-end GPU (e.g., 16GB or 24GB VRAM), you might encounter issues in the following scenarios:

1. Large Model + ControlNet: The base model (Flux.1 Dev / QwenImage) fits, but enabling ControlNet immediately causes VRAM overflow.
2. Multiple Stack: Using multiple ControlNets, IPAdapters, or heavy LoRAs simultaneously, causing severe memory fragmentation.
3. High Load: High-res upscaling, video generation (Wan2.2), or large batch sizes.
4. Disk Thrashing/Freeze: VRAM overflow forces the system to use virtual memory (Disk), causing the PC to freeze and generation to crawl.

Instead of cleaning memory blindly at every step, uses Active Monitoring:

1. Monitor: Checks VRAM usage ratio before every model layer computation.
2. React:
   • Safe Zone (<85%): The node sleeps. Zero performance impact.
   • Danger Zone (>85%): The node wakes up, forcing synchronization and cleanup to prevent crashes.

• VRAM: 8GB - 24GB (Effective on all).
• RAM: 64GB Recommended, 32GB Minimum.
  • Reason: When VRAM is full, data swaps to System RAM. If RAM is also full, it spills to the Disk (PageFile), causing severe lag.

• vram_threshold:

  • 0.85 (Default/Recommended): Triggers cleanup when VRAM usage exceeds 85%. The 15% buffer allows room for sudden spikes from ControlNet.
  • 1.0: Disables smart monitoring (always cleans if used with interval).

• cleaning_interval:

  • 1 (Default/Recommended): Most Stable. Checks and cleans (if needed) at every layer.
  • ⚠️ WARNING: Do NOT set this value too high (e.g., 10) on 16GB cards with large models. This will cause massive spillover to your System RAM and Disk, resulting in 100% Disk Usage and system freeze.

• strict_mode:

  • True (Anti-Crash): Forces GPU Synchronization + Cleanup. Prevents invalid argument errors.
  • False (Speed): Only frees memory without stopping the GPU pipeline. Faster, but try True if you crash.

Q: Why is my SSD/Disk usage at 100% and the system lagging?

• A: You likely set cleaning_interval too high (e.g., > 5).
• Fix: Set cleaning_interval back to 1. This ensures data flows smoothly instead of flooding your RAM and Disk.

Q: Does it work with GGUF?

• A: Yes. It is highly effective for low-VRAM cards running GGUF + ControlNet.

Q: Compatibility?

• A: Supports standard ComfyUI MODEL types (Flux, SDXL, SD1.5, Qwen, Pony). Does NOT support custom wrappers like WanVideoWrapper (which use non-standard types).

1. cd ComfyUI/custom_nodes/
2. git clone https://github.com/Laolilzp/ComfyUI-LaoLi-lineup.git
3. Restart ComfyUI.
4. Connect: Load Checkpoint/LoRA -> LaoLi Lineup -> KSampler/ControlNet.

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