在comfyui中节点报错UNETLoader Error

对于您提到的“coze 报错 Pro call plugin too high”的问题，可能是配置文件没有配置正确。建议您按照相关教程逐步检查配置文件。同时，即使是官方插件也可能存在不稳定的情况，您需要自己尝试找到适合当前场景的插件。另外，还需注意节点的命名、调用次数、引用情况、运行耗时和成功率等方面，以优化工作流的运行。

如果您在使用 Deep Seek 辅助学习新概念英语第二册时总是报错，可以考虑换成 Wenxiaobai.com 这个平台。它高速响应，完全免费，支持各种平台使用，与 Deep Seek 官网几乎相同，速度快且稳定性高，最新版本还支持文档与图片分析。

当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时，您可以参考以下内容： 1. 技术架构方面： 采用前后端分离架构，后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑，前端为 Chrome 浏览器插件，提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面： 配置核心组件，包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版（注意 markdown 里图片的渲染格式），注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面： 使用 Cursor 开发时，要有架构思维，懂得如何向 AI 描述想要的东西，在实践中学习。 对于 Coze 关键数据，要获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档，查看执行工作流的实例，需要两个关键参数，即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id，让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务，注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，查看报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。

在 ComfyUI 中处理 K 采样器报错问题，您可以参考以下步骤： 1. 首先，在“K 采样器”处点击“右键”“新建节点”“采样器”，选择“K 采样器（高级）”。因为 SDXL 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。 2. 为第一个 base 模型的采样器设置参数：添加噪波为 enable，确保打开以添加噪声；步数设置为 30，即迭代的总步数；结束降噪步数设为 20，表示前面 20 步将采用 base 模型进行运算；返回噪波设为 enable，以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 将这个 base 的采样器传递到下一个 refiner 的采样器，并设置参数：添加噪波为 disable，因为是继承上一个采样器，所以不需要再添加噪声；运行后操作为 fixed，相当于锁定随机种子；步数同样设为 30；开始降噪步数设为 20；结束降噪步数设为 30，也可保持默认；返回噪波设为 disable，到这一步已结束。

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。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。

很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

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。

ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 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，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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。 劣势有： 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。 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 。 安装部署方面： 1. 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。 2. 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 。 3. 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 。 4. 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。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准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，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 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。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 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。 2. 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 。 3. 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 。 4. 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，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。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。

ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：

构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。

以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，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，可能会有一定的门槛。 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。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 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 2. 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 3. 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。 希望以上内容对您有所帮助。