bf16-aio20gb版本在1024×1024下需≥12gb显存，开启upscale或batch_size＞1时超16gb；fp8-aio10gb仅需6–8gb，但要求cuda 12.1+驱动。
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LiblibAI上下载的Checkpoint模型在本地ComfyUI中运行时，显存占用取决于模型精度版本与生成分辨率，不是所有模型都统一要求16GB以上显存。
BF16-AIO20GB版本的实际显存需求
该版本采用BFloat16精度，画质极致，但对显存压力较大。在1024×1024分辨率下生成单图，【必须确保GPU显存≥12GB】；若开启高分辨率修复（如Upscale 2×）或批量生成（batch_size＞1），显存会瞬时突破16GB，RTX 4080（16GB）可勉强运行，RTX 4070 Ti（12GB）需关闭VAE Tiling并限制采样步数≤8。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
FP8-AIO10GB版本的显存表现
FP8是当前最轻量的推理精度格式，官方实测在1080P输出下仅需【6–8GB显存】，RTX 4060（8GB）可稳定运行，甚至部分优化良好的RTX 3060（12GB）在关闭后台程序后能压至5.2GB占用。
注意：FP8模型不兼容老旧驱动（低于CUDA 12.1），若加载报错“invalid tensor layout”，请先升级NVIDIA驱动至v535.129或更高版本。
影响显存占用的关键变量
第一步：确认生成分辨率——1024×1024比512×512多消耗约40%显存，768×768是多数8GB卡的甜点分辨率。
第二步：检查是否启用VAE Tiling——开启后可将大图分块解码，8GB显存也能跑1280×720，但画质边缘可能出现轻微色带。
第三步：关闭不必要的节点——比如移除未使用的ControlNet Apply节点或冗余的Image Scale节点，每个闲置的大型ControlNet权重会常驻占用1–2GB显存。
