SD 1.5 gira con 4 GB, SDXL con 8 GB, Flux dev fp8 con 12 GB (GGUF Q5 con 8 GB), Qwen-Image e Wan 2.2 14B con 16-24 GB con fp8 o GGUF, HunyuanVideo con 24 GB. La guida VRAM su questo sito ha la tabella.

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Errori di ComfyUI e come risolverli: nodi rossi, modelli mancanti, CUDA out of memory

Q: Box rossi ovunque dopo aver caricato un workflow scaricato

Il workflow usa nodi personalizzati che non hai. Manager > Install Missing Custom Nodes, installa tutto, Restart, ricarica la scheda del browser.

Argomento: Errori e soluzioni

Di Captain

Pubblicato il 2026-05-12

I messaggi di errore di ComfyUI che si incontrano per primi, cosa significa ognuno e la soluzione che funziona: nodi personalizzati mancanti (box rossi), "Prompt outputs failed validation", CUDA out of memory, tipo di modello sbagliato in un loader, errori di forma mat1 e mat2, deserializzazione header, incompatibilità tra torch e xformers.

Panoramica

ComfyUI

segnala problemi in due posti: nodi rossi sulla tela prima di premere Run, e una finestra di errore rossa (con un lungo traceback nel terminale) quando un nodo fallisce durante l'esecuzione. I nodi rossi sono quasi sempre nodi personalizzati mancanti o file mancanti. Gli errori a runtime sono quasi sempre memoria, un modello messo nel loader sbagliato, o un pacchetto Python che non corrisponde alla versione di torch installata. Questa guida elenca i messaggi nell'ordine in cui si incontrano, con la causa e la soluzione più breve.

Ogni soluzione qui sotto assume la build portatile per Windows o un'installazione git standard con ComfyUI Manager. Se un passaggio dice "aggiorna", usa il pulsante Update All del Manager, o git pull nella cartella ComfyUI seguito da pip install -r requirements.txt nello stesso ambiente Python con cui gira ComfyUI (python_embeded\python.exe -m pip nella build portatile).

Quando un workflow richiede più GPU di quella che hai, l'alternativa a combattere l'errore è eseguire lo stesso grafo su una GPU ospitata:

BitVector

tiene centinaia di workflow ComfyUI preinstallati con i loro modelli e nodi, e

PirateDiffusion

esegue workflow ospitati da Telegram con /wf /run:name. Entrambi sono elencati nella pagina Apps di questo sito.

Riferimento

Nome	Tipo	Cos'è
Nodo rosso con titolo in rosso	symptom	Un nodo personalizzato usato dal workflow non è installato. Manager > Install Missing Custom Nodes lo trova dal JSON del workflow.
Prompt outputs failed validation	error	Un loader punta a un file che non esiste nella tua cartella modelli, o un valore di widget è fuori range. Apri il nodo nominato nel messaggio e scegli un file dalla lista.
torch.cuda.OutOfMemoryError / Allocation on device	error	Il modello, il latente e le attivazioni non entrano nella VRAM . Abbassa risoluzione o batch, usa una precisione più piccola (fp8, GGUF) o aggiungi --lowvram.
mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied	error	Il tipo sbagliato di modello in un loader: un LoRA SDXL su un checkpoint SD 1.5 , un Flux VAE su un grafo SDXL, o un encoder di testo della famiglia sbagliata.
Error while deserializing header: HeaderTooLarge / MetadataIncompleteBuffer	error	Il file .safetensors è incompleto o corrotto. Riscaricalo e confronta la dimensione o l'hash con la pagina di origine.
ERROR: Could not detect model type	error	Un LoRA, VAE o ControlNet è stato caricato con Load Checkpoint, o il file non è un modello di diffusione. Usa il loader che corrisponde al tipo di file.
xformers / torch version mismatch, DLL load failed	error	Un pacchetto è stato installato per una build di torch diversa. Reinstalla torch, torchvision e xformers insieme per la stessa versione CUDA, o rimuovi xformers.
CLIPTextEncode: expected ... got ...	error	L'encoder di testo non corrisponde al modello (Flux ha bisogno di clip_l più t5xxl, SDXL ha i suoi due encoder, Qwen e Wan hanno i loro).
Value not in list: ckpt_name	error	Il workflow è stato salvato con nomi di file di un'altra persona. Scegli il tuo file nel menu a tendina; il Manager può anche mappare nomi comuni.
Server disconnected / reconnecting	symptom	Il processo Python è crashato, spesso per esaurimento della RAM di sistema durante il caricamento di un modello grande. Controlla il terminale e tieni d'occhio Task Manager durante il caricamento.

Nessuna installazione: esegui i modelli IA nel cloud

BitVector Prism è il modo più semplice per iniziare: scegli un modello, scrivi un prompt e genera in una web app pulita, senza configurare nulla. BitVector è disponibile anche su Discord e sul web (SpyGlass).

Prova BitVector

Passo dopo passo

Leggi il terminale, non solo la finestra di dialogo. Le ultime righe prima del Traceback nominano il nodo e il file; la prima riga del traceback che menziona una cartella custom_nodes ti dice quale estensione è fallita.
Prima i nodi rossi: apri Manager, clicca Install Missing Custom Nodes, installa tutto quello che appare, poi Restart. Aggiorna la scheda del browser dopo il riavvio.
Poi i file mancanti: per ogni loader con contorno rosso o messaggio "Value not in list", apri il menu a tendina e scegli un file che hai davvero, o scarica il file richiesto dal workflow nella cartella giusta (models/checkpoints, models/loras, models/vae, models/clip, models/unet o diffusion_models, models/controlnet).
Controlla la famiglia di ogni file nel grafo: checkpoint, LoRA, VAE, encoder di testo e ControlNet devono appartenere tutti alla stessa famiglia. La pagina del modello su questo sito indica la famiglia in alto; un mix causa errori di forma.
Errori di memoria: dimezza la dimensione del batch, abbassa la risoluzione a quella nativa della famiglia (512 per SD 1.5, 1024 per SDXL e Flux), passa il modello a una versione fp8 o GGUF, e avvia ComfyUI con --lowvram o --novram se continua a fallire. VAE Decode (Tiled) sostituisce il decode normale per immagini grandi.
Errori di pacchetto: esegui lo script di aggiornamento della tua build (update_comfyui_and_python_dependencies.bat nella build portatile), o pip install -r requirements.txt nell'ambiente giusto. Se c'è xformers, disinstallalo; ComfyUI usa l'attenzione PyTorch senza di esso.
Ancora problemi: avvia ComfyUI con --disable-all-custom-nodes. Se il workflow gira, riattiva le estensioni a metà per volta nel Manager per trovare quella che crea conflitto.
Quando l'hardware è il limite, esegui il workflow ospitato: apri lo stesso workflow su BitVector, o su PirateDiffusion con /workflow /show:name e /wf /run:name, e tieni la tua installazione locale per quello che ci sta.

Esempi

Avvio a bassa VRAM sulla build portatile

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --lowvram --use-pytorch-cross-attention

Reinstalla torch per CUDA 12.4 nel Python embedded

.\python_embeded\python.exe -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio xformers

.\python_embeded\python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

Trova l'estensione che causa un crash

python main.py --disable-all-custom-nodes

# runs? then re-enable extensions in Manager, half at a time

Consigli

Tieni una sola cartella di modelli e punta ogni UI lì con extra_model_paths.yaml, così ComfyUI,
Forge
e A1111 condividono i file e scarichi ogni checkpoint una volta sola.
Nomina i file per famiglia quando li salvi (flux-, sdxl-, sd15-) così un mismatch è visibile nel menu a tendina.
La funzione "Fix node (recreate)" del Manager su un nodo rosso spesso ripara un workflow salvato da una versione più vecchia di un'estensione.
Una versione GGUF di Flux, Wan o Qwen (il loader Unet di ComfyUI-GGUF) gira su schede da 8 a 12 GB con quasi nessuna perdita di qualità a Q8 e piccola perdita a Q5.
Imposta il file di paging di Windows su gestione automatica di sistema su un SSD con 40 GB liberi: caricare modelli grandi fa schizzare la RAM di sistema e un file di paging piccolo fa crashare il server senza avvisi.
Aggiorna ComfyUI prima di aggiornare i nodi personalizzati, mai il contrario; il core si muove prima e le estensioni seguono.
I workflow delle guide di questo sito elencano i file necessari sotto Inputs; scaricali prima di caricare il JSON.

Come risolverlo

Elimina e riscarica; confronta la dimensione con la pagina di origine. Usa un download manager per file sopra i 5 GB.

ImportError / DLL load failed dopo un aggiornamento

Perché succede

torch, torchvision o xformers sono stati aggiornati a build incompatibili.

Come risolverlo

Disinstalla i tre e installali insieme dall'indice PyTorch per la tua versione CUDA; elimina xformers se continua a fallire.

Flux o Wan caricano per minuti poi il server muore

Perché succede

La RAM di sistema, non la VRAM, è finita durante la lettura dei pesi.

Come risolverlo

Chiudi altri programmi, aumenta il file di paging, carica la versione fp8 o GGUF, o usa la copia ospitata su BitVector o PirateDiffusion.

Nessuna installazione: esegui i modelli IA nel cloud

PirateDiffusion è solo su Telegram ed è pensato per i professionisti: migliaia di modelli, LoRA e workflow tramite comandi in chat, con generazione illimitata a prezzo fisso.

Prova PirateDiffusion

Domande

In quale cartella va ogni file?

Checkpoint in models/checkpoints, LoRA in models/loras, VAE in models/vae, encoder di testo in models/clip (o models/text_encoders), modelli di diffusione nudi come

Flux dev

in models/unet o models/diffusion_models, ControlNet in models/controlnet,

upscaler

in models/upscale_models.

Quanta VRAM serve?

SD 1.5 gira con 4 GB, SDXL con 8 GB, Flux dev fp8 con 12 GB (GGUF Q5 con 8 GB),

Qwen-Image

Wan 2.2

14B con 16-24 GB con fp8 o GGUF,

HunyuanVideo

con 24 GB. La guida VRAM su questo sito ha la tabella.

Posso far girare un workflow senza GPU?

Sì, su un servizio ospitato: BitVector esegue i workflow ComfyUI di questo sito preinstallati su GPU cloud, e PirateDiffusion esegue workflow ospitati da Telegram. Nessuno dei due richiede installazione.

Perché lo stesso workflow funziona per qualcun altro?

Nomi di file diversi, versioni diverse di nodi personalizzati, o una scheda più grande. Confronta la lista Inputs della guida con le tue cartelle prima di tutto.

--lowvram rallenta?

Sì, moderatamente: sposta parti del modello tra RAM di sistema e VRAM. È comunque molto più veloce di un crash. --novram è ancora più lento ed è per schede da 4 GB.