Cómo exprimir una RTX 3090 para Wan 2.1 VACE sin OOM

Si estás intentando exprimir una RTX 3090 de 24 GB para usar el modelo Wan 2.1 VACE, hay varias palancas que puedes ajustar. No necesitas simplemente bajar la resolución; con los cambios correctos, puedes evitar el problema de Out-Of-Memory (OOM) y exprimir al máximo esa memoria.

Optimizaciones del Sistema

El primer paso es ajustar los argumentos de línea de comandos antes de lanzar ComfyUI. Puedes probar `–lowvram` o, mejor aún, comparar si `–gpu-only` funciona mejor que `–lowvram` en tu configuración específica. También es útil reducir el valor de `–reserve-vram` para evitar que la aplicación reserve demasiada memoria innecesariamente.

Además, si tienes 96 GB de RAM disponibles, puedes prevenir fallos causados por fragmentación de memoria usando este comando antes de iniciar:

set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

Ajustes del Workflow

Luego, debes enfocarte en cómo está construido el propio flujo de trabajo. Si notas que el OOM ocurre durante el sampler, reduce los frames antes de empezar: por ejemplo, bajar de 81 a 49 frames es una reducción considerable.

Mantén el batch size estrictamente igual a 1 para evitar sobrecargar la memoria en cada paso. Finalmente, asegúrate de no mantener múltiples modelos innecesarios cargados simultáneamente en la GPU (como CLIP, T5, Qwen, VAE o ControlNet), ya que esto puede consumir varios GB antes de que el sampling realmente comience.