From 9fa60570240ef3ffb74283fb97e08d21eb915ca3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Meisoftcoltd <38667978+Meisoftcoltd@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 2 Apr 2026 07:05:16 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat:=20Implementar=20limpieza=20extrema=20de?=
 =?UTF-8?q?=20VRAM=20autom=C3=A1tica=20en=20SequentialLoopTrigger?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

- Añadir las dependencias gc, torch y comfy.model_management en loop.py.
- Implementar vaciado profundo de VRAM al finalizar la generación de frames en el método trigger_next.
- Asegurar reinicio del contador global_accumulated_frames.
- Incluir soporte multiplataforma para el vaciado de cachés de PyTorch (CUDA, ROCm y MPS para Mac).
---
 loop.py | 24 ++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 24 insertions(+)

diff --git a/loop.py b/loop.py
index c34cff4..80c91b1 100644
--- a/loop.py
+++ b/loop.py
@@ -2,6 +2,9 @@ import random
 import time
 import urllib.request
 import json
+import gc
+import torch
+import comfy.model_management as mm
 from . import register_node
 
 global_loop_index = 0
@@ -114,5 +117,26 @@ class SequentialLoopTrigger:
             global_loop_index = 0
             global_accumulated_frames = 0
 
+            # --- LIMPIEZA EXTREMA DE VRAM AUTOMÁTICA (Multi-Plataforma) ---
+            print(f"   -> 🧹 Iniciando vaciado automático de VRAM...")
+            try:
+                # 1. Obligamos al motor interno de ComfyUI a soltar los modelos
+                mm.unload_all_models()
+                mm.soft_empty_cache()
+            except Exception as e:
+                print(f"   -> ⚠️ Aviso: No se pudo usar model_management: {e}")
+
+            # 2. Forzamos al recolector de basura de Python
+            gc.collect()
+
+            # 3. Le arrancamos a PyTorch la memoria reservada (CUDA, ROCm y Mac MPS)
+            if torch.cuda.is_available():
+                torch.cuda.empty_cache()
+                torch.cuda.ipc_collect()
+            elif hasattr(torch.backends, "mps") and torch.backends.mps.is_available():
+                torch.mps.empty_cache()
+
+            print(f"   -> ✨ VRAM liberada con éxito. Gráfica lista para nuevos flujos.")
+
         print(f"{'='*50}\n")
         return ()