在comfyui中节点报错UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei

以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容： 报错原因： 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验： 前期描述好需求，在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档，包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码，了解每一步文件的作用，有助于提升技术理解。 分阶段实现需求，效率更高，只考虑本阶段需求。 主动思考，大语言模型有局限性，如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况，需要人工强介入。 注意细节操作，每次修改完代码要保存再运行，整体修改慎用，新增功能可新开对话，每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面，代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。

以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决方法： 1. 安装后出现报错问题：请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况，因为 M1 没有 GPU，不能用 onnxruntimegpu 版本，silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中，把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开，替换保存。 3. 如果出现 Import failed：ComfyUIergouzinodes 的情况，在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed：LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况，可在 GitHub 上给作者提，说明硬件和软件环境，按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 如果是在 macOS 系统中，二狗子的工作流 json 文件中用的文件路径分隔符是反斜杠\\，macOS 系统无法识别，需要全部替换为正斜杠/，不然无法调用模型。

以下是关于 InstantID 预处理报错的一些常见问题及解决办法： 1. 安装后出现报错问题：请查看。 2. 如果是 MacBook Pro M1 出现 InstantID 依赖的 onnxruntimegpu 无法安装的情况，由于 M1 没有 GPU，不能用 onnxruntimegpu 版本，silicon 是适配 M1 的加速版本。在文件路径 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_InstantID 的 requirements.txt 文件中，把 onnxruntimegpu 替换为 onnxruntimesilicon 即可。双击用文本编辑器打开，替换保存。 3. 如果出现 Import failed：ComfyUIergouzinodes 的情况，在终端中输入 pip3 install colorama 即可。colorama 是一个用于在命令行界面中生成彩色文本和格式化输出的 Python 库。 4. 如果出现 Import failed：LayerMask:SegmentAnythingUltra V2 的情况，可在 GitHub 上给作者提，说明硬件和软件环境，按照作者回复下载最新的包重新安装。 5. 在 windows 系统和 macOS 系统中，二狗子的工作流 json 文件中，用的文件路径分隔符是反斜杠\\，macOS 系统无法识别，需要全部替换为正斜杠/，不然无法调用模型。

搭建 Coze 工作流老是报错可能有以下原因和解决方法： 循环查询文章是否推送过： 循环体内部的数据库节点：用于在数据库中查询文章是否推送过，输入项为文章的 url 和用户的唯一标识 suid。SQL 语句可直接复制。记得设置输出项“combined_output”。同时，Coze 平台要求使用数据库功能时，需在 bot 中设置相同名称和数据结构的数据库进行绑定，具体设置方法参见“相关资源”。 循环体内容的选择器：判断数据库查询内容是否为空，若为空则使用“文本处理”节点拼接文章完整信息。右下方的“文本处理”节点主要是为处理数据库查询到已推送情况的占位项，否则工作流会报错。设置循环节点输出项，选择循环体中“输出新文章内容”拼接后的字符串。 外层 bot 封装与调试： 封装过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”、添加配置好的工作流、填写开场白并关闭开场白预置问题。 完成封装后在“预览与调试”区进行最终体验与调试。目前外层 bot 可能存在未知 bug，同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常，但在外层 bot 运行时容易报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，可直接在工作流编辑面板中获取精度结果。若自行实验时多次报错且无法定位原因，不要急于责怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队等待优化。

很抱歉，目前没有关于“使用 from matplotlib 报错”的相关内容。可能导致这种报错的原因有很多，比如 matplotlib 库未正确安装、版本不兼容、代码中其他部分的冲突等。您可以检查一下 matplotlib 库的安装情况，确认是否与您当前使用的环境和其他依赖项相匹配。同时，查看报错信息中的具体提示，这通常能为您找到问题的线索。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错 UNETLoader Error”这一信息，无法明确具体的错误原因和给出准确的解决方案。可能导致此报错的原因有多种，比如模型文件损坏、加载路径错误、相关依赖未正确安装等。建议您进一步检查报错的详细信息、模型文件的完整性以及相关配置是否正确。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 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，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 的官方链接为：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 关于 ComfyUI 的学习资料，有以下几个网站提供相关教程： 1. ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站为：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者。教程地址是：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：提供了一系列从新手入门到精通的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 此外，在知乎的“深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”中，也有关于零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流的内容。

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介绍： 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），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，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 。 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 ，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。

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），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，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 ，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。

以下是一些学习 ComfyUI 的途径和资源： 1. 官方文档：ComfyUI 官方文档提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取相关信息。 2. 优设网：有一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了其特点、安装方法及生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在找到。 此外，还有 ComfyUI 共学快闪的飞书学习群，其中包含了众多如 Stuart 风格迁移、红泥小火炉基础课程等各类课程和讲解，如郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决等。 另外，有人因为以下原因学习使用 ComfyUI：更接近 SD 的底层工作原理；自动化工作流，消灭重复性工作；作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，还能根据定制需求开发节点或模块。例如，有人为了工作室获取抠图素材的需求，基于创建了工作流，不仅能用于绿幕素材抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材，全程仅需几秒。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI_LayerStyle 相关内容如下： 加载模型部分： 下好工作流中的所需三张图片“SeasonYou_Reference、BG、MASK”以及上传自己所需的照片到 Input 部分。右上角放自己的人像图片（非人像会报错提示“no face detected”）。 对于 vae 加载器部分，选择 xl 版本（因为大模型用的 xl）的 vae 即可。 对于 ipadater 部分，倘若加载器部分报错说 model 不存在，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”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 ，否则将会报错。 爆肝博主 ZHO 的更新记录： 3 月 7 日：ComfyUI 支持 Stable Cascade 的 Inpainting ControlNet，ComfyUI 作者在示例页面给出了说明和工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/stable_cascade/ ，博主自己也整理了一版，分享在：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIWorkflowsZHO ，说明第二个 inpainting+composite 是将原图帖回到重绘之后的效果，是非必要项，按需使用。 3 月 6 日：国内作者把 ps 很多功能都迁移到了 ComfyUI 里，项目是：https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle 。最新版 ComfyUI 支持了一系列图像形态学处理，包括 erode 腐蚀（去除小噪点/分离相邻对象）、dilate 膨胀（填补小洞/连接临近对象）、open 开（先腐蚀后膨胀）、close 闭（先膨胀后腐蚀）、gradient 梯度（膨胀与腐蚀之差）、top_hat 顶帽（原图与开之差）、bottom_hat 底帽（原图与闭之差）。使用方法为：1）更新 ComfyUI；2）右键 image/postprocessing/ImageMorphology；3）接上图像输入和输出即可。

在 ComfyUI 中可以接入以下与 3D 相关的 API： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材，并直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai ，https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 2. Move AI 推出的 Move API：可以从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接：https://move.ai/api ，https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 3. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理：可以快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ，https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 此外，ZHO 博主有关于 ComfyUI 的更新记录： 1. 4 月 18 日，ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版，图生图和 SD3 Turbo 都可以正常使用，但 SD3 图生图模式不支持选择比例，SD3 Turbo 模型不支持负面提示词。使用方法是先申请 API，然后填入 config.json 文件即可（每账户 25 免费积分），SD3 每张图 6.5 积分（比较贵）。项目地址：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIStableDiffusion3API ，SD3 API ComfyUI 节点测试成功。 2. 4 月 17 日，Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3 和 Stable Diffusion 3 Turbo，现在已经可通过 Stability AI 开发者平台 API 使用，SAI 计划在不久的将来通过会员资格提供模型权重。详情：https://bit.ly/3W43FjY

以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案： 1. 检查您的代码和模型设置，确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题，如爆显存的情况，在训练时可以尝试调小批量大小，在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存，可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时，在处理与 AI 相关的报错时，还可能会遇到其他类似的问题，例如： 1. 页面文件太小，无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错，通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错，可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错，一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错，可能是无法找到音色，一般是配置文件和模型没对应，打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错，可把 dataset/44k 下的内容全部删除，重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错，可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件，反之亦然，请参考旧模型兼容，确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错，可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了，检查配置文件中的“ssl_dim”一项，如果这项是 256，那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。

很抱歉，目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤： 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确，确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求，包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库，确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突，如有，尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。

以下是可能的解决方法： 1. 找到您的 ComfyUI 总文件夹，找到下面文件中的 python 文件夹（有些人的是 python_emembeded）中的 python.exe（可执行文件，右键属性复制路径，然后继续在相关文件路径下通过 cmd 进入终端，右键粘贴刚才的路径加“\\python.exe m pip install r requirements.txt”。 2. 本部分报错基本都是因为网络问题，大部分安装问题可以通过使用国内镜像源来解决。例如：在执行安装 requirements.txt 文件时，可以尝试使用“pip install i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ r D:/openai.wiki/stablediffusionwebui/requirements.txt”。这段代码可以理解为不使用官方下载地址，而是国内阿里云的镜像地址下载相关依赖组件。如果还是不能解决，请自行搜索 CMD 魔法上网，有一些魔法工具即便可以访问 Youtube、Google 等网站，也不代表它能够在 CMD 中是可以正常使用的，因为有一些魔法工具无法在 CMD 中被继承。 3. 如果出现“ERROR:Could not install packages due to an OSEr”，考虑在命令后面输入“user”。 4. PyPI 元数据包有问题，可以尝试执行“pip cache purge”清理缓存。

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。