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在comfyui中执行k值采样器报错是什么原因 ror occurred when executing KSamplerAdvanced:

回答

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错,可能由多种原因导致。但仅根据您提供的“[]”内容,难以确切判断具体原因。常见的可能因素包括:

  1. 模型配置问题:模型的参数设置不正确,或者与 K 值采样器的要求不匹配。
  2. 输入数据格式错误:输入给采样器的数据格式不符合要求,例如数据类型、维度等。
  3. 软件版本不兼容:ComfyUI 本身的版本与 K 值采样器存在兼容性问题。
  4. 计算资源不足:系统的内存、GPU 等计算资源不足以支持 K 值采样器的运行。

要准确诊断问题,还需要更多的错误提示信息、相关配置和操作的详细描述。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
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在comfyui中执行k值采样器报错是什么原因
在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错可能有多种原因。以下是一些常见的情况及相关设置步骤: 1. 首先,在“K 采样器”处,可通过点击“右键”“新建节点”“采样器”,选择“K 采样器(高级)”,其会有更多调整参数。 2. 对于 SDXL,由于需要用到 base 和 refiner 两套模型,所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 对于第一个 base 模型的采样器,参数设置如下: 添加噪波:enable,确保打开以添加噪声。 步数:30,即迭代的总步数。 结束降噪步数:20,代表前面 20 步采用 base 模型进行运算。 返回噪波:enable,以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 建立第一个工作流时,可按以下步骤操作: 清空所有节点,从零开始。先加载一个模型选择器的节点,右键点击空白处,选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】,生成节点后可选择安装好的大模型,且后面有三个连接点可指向下一个模块。 按住 clip 后面的点进行拖拽,点击【CLIPTextEncode】,得到提示词输入框。同理可再加一个提示词框,形成正向和负向提示架构。 为方便管理,可添加组,将相关节点放在组里一起移动。 从提示词节点后面再次拉出一根线,选择【KSampler】,其中有熟悉的参数如种子数、迭代步数、CFG、采样器等。 最后,设置输出图片尺寸,从【latent image】中拉出一个节点,选择【EmptyLatentImage】。 如果您能提供更具体的报错信息,将更有助于准确判断报错原因。
2024-08-14
sd采样器推荐
在稳定扩散模型中,采样器扮演着重要的角色,它决定了生成图像的质量和多样性。以下是一些常用和推荐的采样器: 1. DDIM 这是稳定扩散模型默认使用的采样器 能生成较高质量和细节的图像 但计算开销较大,生成速度较慢 2. PLMS 一种新型的采样器,相比DDIM,计算效率更高 能生成清晰细节的图像,同时保持良好的多样性 常用于一些需要较高采样步数的任务,如超分辨率 3. Euler a 一种较为经典的采样器 计算开销小,生成速度快 但图像质量相对稍差,细节较少 4. Euler 附属扩散 在 Euler 采样器的基础上进行改进 能生成更好的质量和细节,同时保持较快的速度 5. DPM 采样器 一种质量和样本多样性之间权衡较好的采样器 在采样步数较大时,生成质量可与DDIM媲美 6. DPM++ 对DPM采样器的改进版 进一步提升了生成质量和效率 除了上述采样器,还有一些新兴或实验性的采样器,如DDPM等。 不同的采样器在生成质量、速度、样本多样性等方面有不同的取舍。选择合适的采样器需要根据具体任务需求,在质量、速度和多样性之间进行权衡。同时,不同采样器的参数设置也会影响最终效果,需要进行调试和优化。
2024-04-23
Coze代码测试成功,运行示例时报错
关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题,以下是相关的信息和可能的解决办法: 图片生成方面:理想生成图片只实现了一次,其他几次生成文字加链接,链接需点进去查看且图片需渲染或加载,无互动趣味性,增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式,微信不支持 markdown 格式,可在 github 上搜索 nicecoze 插件,基于 cow,把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面:Coze 里面模型配置用的 GPT4o,程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式,所以采用 3.5 的,但依然使用的是 GPT4o,只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面:Coze 加入了插件 Data Analysia(数据分析)、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣,和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面:在外层 bot 进行运行时容易出现报错,暂时无法确定原因,猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定,不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因,不要急着怪自己,相关 bug 已提交给 Coze 团队,希望能加紧优化。
2024-11-19
训练loro时报错什么原因吗:f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"
在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型时,出现“f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"的报错,可能有以下原因: 1. 数据方面:图像必须放在以“”命名的文件夹中,数字应较小,如 5,且必须有下划线。对于 data_path,需写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 2. 参数方面:在第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型,但据说进行 LoRA 训练最好选择一个基本模型。可选择一个名称为 LoRA 的模型,若默认值不合适可更改,epochs 数应接近 40。 3. 环境方面:按 Enter 键安装所有所需依赖项使其与 ComfyUI 兼容。若为 Comfy 使用了虚拟环境,必须首先激活它。Python 中需要斜杠,但节点会自动将反斜杠转换为斜杠,文件夹名称中的空格不是问题。 您可以根据上述情况检查和调整您的训练设置,以解决报错问题。
2024-10-15
comfyui 报错提示
以下是关于 ComfyUI 报错提示的一些常见情况及解决方法: 1. 如果报错提示“图片里面没有检查到面部”,这可能是在第一次运行时比较慢,也可能是网络环境没有下载 insightface。 2. 若节点报错显示“ERROR: Could not install packages due to an OSError: 拒绝访问。”,在命令后面输入“user”即可。 3. 本地安装 ComfyUI 时,如果终端显示某个模块下载失败或无法下载,可能是因为网络没有做到终端 FanQiang,需要配置好代理。具体端口要根据自己的 FanQiang 服务来看,最好把配置添加到默认的终端启动项里,如:export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890。或者考虑使用第三方镜像站下载,如 TUNA(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)、网易(https://mirrors.163.com/pypi/)。 4. 终端显示“ERROR:Could not find a version that satisfies the requirement pyyaml”,这是因为缺少 pyyaml,可以运行相关命令完成安装后,再继续安装 ComfyUI。
2024-08-20
我在MacBook用docker安装的dify,以app形式安装的ollama,但在dify设置ollama的api时候,总是报错。如何解决
根据搜索结果,解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下: 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映,通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合,这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到,Ollama 可能升级了客户端,需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型(如 GPT4)是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映,流式传输可能会导致错误,可以尝试禁用该功能 总之,解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题,可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。
2024-04-19
制作图片的AI工具,名字好像叫comfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出并分享,报错时能清晰定位错误。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势在于: 1. 操作门槛高,需要清晰的逻辑。 2. 生态不如 webui 丰富,但有针对其开发的有趣插件。 您可以从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装,官方链接为:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外,有人认为如果 contornet 让 AI 绘画从玩具变成工具,那 ComfyUI 就是制作工具的工具。同时,藏师傅介绍了用 ComfyUI 三步制作任意公司周边图片的流程,整个流程分为获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 ComfyUI 工作生成。
2024-11-23
你好,什么事comfyui LLM party
ComfyUI LLM Party 相关内容如下: 作为 ComfyUI 插件的开发者,主要目的是讲解 LLM(大语言模型)与 ComfyUI 结合的基础、进阶和高阶用法,个人将 ComfyUI 中 LLM 应用粗略分为四大类:文本方面(提示词扩写、润色、对话)、图像视觉方面(图像提示词反推、OCR、LoRA 训练集图像打标)、LLM Agent(工具调用、长期/短期记忆、本地/API 大语言模型调用、封装 ComfyUI 工作流等)、其他独立于这些之外的 LLM 节点或功能。 对于 ComfyUI 和 ComfyUI LLM Party 的下载: 如果是 AI 绘图工作者,对 ComfyUI 不陌生。若未接触过,可在 GitHub 上拉取项目,或在 B 站下载整合包,如秋叶大佬的绘世整合包或者只剩一瓶辣椒酱的铁锅炖整合包。 ComfyUI LLM Party 是以 ComfyUI 作为前端的节点库,用于 LLM 智能体以及 LLM 工作流的无代码开发,功能类似于 coze、dify、flowise 等,与 ComfyUI 生态下的绝大部分节点相辅相成,有着无缝接入 SD 图像流的特色。可通过以下方法安装: 方法一:在中搜索 comfyui_LLM_party,一键安装,然后重启 comfyui。 方法二:导航到 ComfyUI 根文件夹中的 custom_nodes 子文件夹,使用克隆此存储库 git clone https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party.git 。
2024-11-22
ComfyUI的Windows下载包
以下是关于 ComfyUI 的 Windows 下载包的相关信息: 下载地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,您可以在此下载安装包,也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip 。 安装方法: 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 目前安装 ComfyUI 有以下两种方法,您可以根据自己的需求选择: 本地安装: 命令行安装:普适性最强,安装后二次遇到问题的概率相对较低,但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说可能有一定门槛。ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中,您也可以按照 Readme 文档进行操作。 安装包安装:安装比较简单,下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载最新的版本,解压就能使用。 云端安装:云端配置相对较高,生成图片的速度会更快,但是需要一定的费用。如果您想在云端安装,可以跳到。 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 汉化安装方法:在网盘连接中下载汉化包,并解压。将文件夹拖入到 E:\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 目录下。启动 ComfyUI 界面,点击右侧的小齿轮。在弹出界面的底部就可以切换语言了,选择中文即可。点击下方的“切换语言”,就可以在中文和英文之间随意切换。需要 blender 插件和汉化包的朋友,可以关注公众号【白马与少年】,发送【ComfyUI】即可获取链接。
2024-11-22
ComfyUI 安装教程
以下是 ComfyUI 的安装教程: 1. 电脑硬件要求: 系统:Windows 7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 2. 下载并安装所需要环境(安装过 WebUI 的同学请忽略本步骤): 依次下载并安装 python、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 Python 版本 3.10 以上,下载地址: VSCode 下载地址: Git 下载地址: 安装 Python 时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network ,下载文件:cuda_12.2.0_536.25_windows.exe 3. 安装 ComfyUI: 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包 下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 4. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到你已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 7. 快捷键(未提及具体快捷键内容)
2024-11-17
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,以下是关于它的详细信息: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多(常用的都有),但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git:https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤: 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 快捷键:未提及。
2024-11-16
如何在Mac上运行comfyUI
在 Mac 上运行 ComfyUI 的步骤如下: 1. 电脑配置:MacBook Pro,M1 芯片,16G 内存,Sonoma 14.6.1 系统版本。 2. 部署 ComfyUI: 安装依赖:在终端中输入“pip3 install r requirements.txt”安装 ComfyUI 的依赖文件。终端提示需要特定版本的 numpy 时,输入“Y”卸载当前版本,然后输入“pip3 install numpy==1.26.4”安装指定版本。 启动 ComfyUI:在终端中输入“pwd”查看 ComfyUI 的文件路径,复制文件路径,替换启动命令中的相应部分,然后将命令“source cf/bin/activate && cd /Users/vina/Documents/ComfyUI && python main.py autolaunch listen dontupcastattention outputdirectory ~/Desktop”复制到终端。启动成功后,浏览器会自动跳转,但网页地址可能不对,直接在浏览器打开“http://localhost:8188/”即可使用。 3. 管理器和资源占用插件:官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图,需要从 GitHub 下载。管理器插件下载地址:https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可,下载地址:https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 此外,还有一种搭建自己第一个 ComfyUI 的方法(熟手推荐 自定义创建): 1. 创建工作空间:进入工作空间,点击自定义创建,按照以下内容配置,点击立即创建。镜像选择 lanruicomfyui 镜像;网盘默认挂载;数据集默认挂载 sdbase;启动方式默认选择手动启动。待实例状态由启动中变为运行中后,稍等一会,点击进入 JupyterLab,选择 terminal 终端。 2. 启动 ComfyUI:进入终端后,先参考配置学术加速。运行如下启动命令后按回车键,等待 1 分钟左右。(每次启动都需要输入启动命令)如果想要长时间持续运行任务,请用 nonhup 启动:启动命令“nohup bash /home/user/start.sh > comfy.log 2>&1 &”;查看启动/出图进度命令“tail fn 500 comfy.log”;停止命令“pkill 9 f '27777'”。当页面显示“To see the GUI go to:http://0.0.0.0:27777”,说明已启动成功。 3. 访问 ComfyUI 界面:返回工作空间,点击实例右侧的「打开调试地址」到浏览器,就可以使用 ComfyUI 啦。 需要注意的是,在 Mac 上使用 ComfyUI 存在一些难点: 1. 生图慢,因为 Mac M 只有 CPU,没有 GPU。 2. 生图的大模型在 CPU 环境中不一定适配、好用。 3. 用 Mac 生图的人少,能一起讨论的人也少,解决方案也少,需要自己摸索。 4. 大神们在 Windows 系统里做的一键包,在 Mac 中不能用。 5. 大神们的工作流也要做适配 Mac 的修改,需要一点点代码阅读和修改的能力。
2024-11-15
Error occurred when executing IPAdapterAdvanced: insightface model is required for FaceID models File "D:\AI\comfyui_20240421\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "D:\AI\co
以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议: 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况,将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分,除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外,还要注意上图中的第二要点,对应安装一些内容,具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接:PulID 全套模型,链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb,提取码:y6hb。否则将会遇到报错:Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分,为了应对没下载大模型带来的报错,需要下载大模型。首先,下载 ollama,网站: 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型,可去这个网址下载:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错,可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外,换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点,这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中,instantID 模型擅长提取图片的高层次特征,包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等,在图中例子是 IPAdpater,用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量,作用是使生成图像时,人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征,包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用,结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。
2024-09-03