VRAM2 Qwen Image 로컬, 16GB VRAM에서 왜 RAM이 중요한가 Qwen Image를 로컬에서 실행할 때 가장 헷갈리는 부분은 “16GB VRAM에서도 돌아간다”는 말이다. 실제로 실행 자체는 가능할 수 있지만, 이것이 20GB가 넘는 모델 전체가 16GB VRAM 안에 들어간다는 뜻은 아니다.기본 Qwen-Image FP8 diffusion model만 약 20.4GB이고 여기에 Qwen2.5-VL text encoder와 VAE도 함께 사용한다. 따라서 16GB급 GPU에서는 ComfyUI의 memory management와 system RAM으로 일부 데이터를 이동하는 과정이 실제 생성 속도에 큰 영향을 준다.qwen image 로컬에서 가장 먼저 볼 변화Qwen Image FP8도 16GB VRAM보다 크다Qwen-Image의 BF16 diffusion mod.. 2026. 8. 26. ComfyUI VAEDecodeTiled, 고해상도 VAE 메모리 줄이는 법 ComfyUI에서 생성 자체는 끝났는데 마지막 VAE Decode 단계에서 메모리 오류가 나는 경우가 있다. 특히 이미지 해상도가 커지면 KSampler까지 정상적으로 통과한 뒤 디코딩 과정에서 멈추는 상황을 만날 수 있다.이때 확인할 노드가 VAEDecodeTiled다. 이전 글에서 다룬 “어떤 VAE를 선택할 것인가”와는 다른 문제다. 이번에는 같은 VAE를 사용하면서 디코딩 작업을 작은 영역으로 나눠 메모리 부담을 줄이는 방법에 초점을 맞춘다.vaer에서 가장 먼저 볼 변화VAEDecodeTiled는 무엇을 바꾸는가일반 VAEDecode는 latent 데이터를 받아 최종 픽셀 이미지로 변환한다. VAEDecodeTiled 역시 목적은 같다. 입력으로 LATENT와 VAE를 받고 결과로 IMAGE를 .. 2026. 8. 21. 이전 1 다음
