RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 1 but got size 2 for tensor number 1 in the list.

快速结论：该报错通常出现在使用 ComfyUI 的 Flux KV Cache 节点（FluxKVCache）进行采样时，当条件批次（cond batching）在步骤之间发生变化（例如从 step 1 到 step 2 时 batch size 或 CFG 导致批次组合改变），导致在 KV 缓存拼接操作中张量维度不匹配。优先排查是否启用了动态 VRAM 加载，并检查 batch size 是否 > 1 或 CFG > 1。

问题场景

用户在 ComfyUI 中构建了 Flux2 工作流，使用了参考图像条件（ReferenceLatent 输入到 conditioning），并给模型打上了实验性的 “Flux KV Cache” 节点（FluxKVCache）。当使用 latent batch size 为 2 或 CFG > 1 时（这会使 ComfyUI 将多个条件批处理到一次前向调用中），采样过程在步骤之间（特别是步骤 2）崩溃。该故障非确定性，同样的工作流可能因采样时可用 VRAM 不同而成功或失败。

报错原文

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 1 but got size 2 for tensor number 1 in the list.

raised from comfy_extras/nodes_flux.py line 249 (KV_Attn_Input.__call__):
    return {"q": q, "k": torch.cat((k, kk), dim=2), "v": torch.cat((v, vv), dim=2)}

原因分析

可能原因：在 Flux KV Cache 节点的 torch.cat 操作中，当条件批次组合在步骤之间发生变化时（例如 step 1 使用一种批次分割，step 2 使用另一种），缓存的键（k）和新的键（kk）在维度 2 上的大小不匹配。具体来说，期望的 size 是 1，但实际接收到 size 2。这是因为 _calc_cond_batch 函数会根据内存状态动态选择批次组合，如果不同步骤的批次 chunking 不一致，就会导致 KV 缓存中累积的张量形状与当前步骤需要拼接的张量形状不同。

环境排查

ComfyUI 版本：0.22.0（默认启用动态 VRAM 加载）
节点类型：SamplerCustomAdvanced
自定义节点：FluxKVCache（实验性节点）
模型：Flux2
触发条件：latent batch size = 2 或 CFG > 1
漏洞标签：Potential Bug

解决步骤

禁用 Flux KV Cache 节点：移除或禁用工作流中的 FluxKVCache 节点，观察采样是否正常完成。这可以确认问题是否由该节点引起。
调整批次大小：尝试将 latent batch size 设为 1，或将 CFG 设为 1（即无分类器自由引导），以避免多个条件被批处理到一次前向调用中。
关闭动态 VRAM 加载：在 ComfyUI 设置中禁用动态 VRAM 加载（dynamic VRAM loading），或者使用更保守的内存管理选项，以减少 _calc_cond_batch 在步骤之间改变批次组合的可能性。
更换采样器：尝试使用非 SamplerCustomAdvanced 的其他采样器，看是否能绕过该问题。
更新 ComfyUI：检查是否有新版本修复了该问题（该 Issue 已于 2026-06-11 关闭，但合并的 PR 中未直接提及此问题）。

验证方法

在应用上述任何步骤后，重新运行相同的 Flux2 参考图像工作流，观察采样是否完成全部步骤而不抛出 RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 1 but got size 2 for tensor number 1 in the list. 错误。如果采样成功完成且无异常，则问题已解决。建议在冷启动（首次加载模型）和热启动（模型已缓存）两种情况下分别测试，因为该故障在动态 VRAM 加载时更容易出现。