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自定义采样器(高级) Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)

Answer

以下是关于“自定义采样器(高级)”中“Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)”错误的解决办法: 错误原因:Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument weight in method wrapper_CUDA__native_layer_norm) 对应插件地址:https://github.com/sipie800/ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 资料链接:

  • 百度网盘:通过网盘分享的文件:ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy --来自百度网盘超级会员 v5 的分享
  • 说明文档:https://www.xiaobot.net/post/b98d5569-9a75-4b9b-aac2-42a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代,请以文档更新为准 更多内容收录在:https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘:https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接:
  • ComfyUI_PuLID_Flux_ll :https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readme-ov-file
  • guozinan/PuLID 模型:https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main
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References

ComfyUI 新版PuLID换脸

错误原因:Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument weight in method wrapper_CUDA__native_layer_norm)对应插件地址https://github.com/sipie800/ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced将下面代码复制,粘贴替换原来的[heading3]资料链接[content]百度网盘通过网盘分享的文件:ComfyUI_PuLID_Flux_ll链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy提取码:cycy--来自百度网盘超级会员v5的分享说明文档https://www.xiaobot.net/post/b98d5569-9a75-4b9b-aac2-42a3e285be94由于AI技术更新迭代,请以文档更新为准更多内容收录在⬇️https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI网盘https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61[heading3]相关链接[content]ComfyUI_PuLID_Flux_llhttps://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readme-ov-fileguozinan/PuLID模型https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main

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K采样器报错
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。
2025-02-02
在comfyui中执行k值采样器报错是什么原因 ror occurred when executing KSamplerAdvanced:
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。
2024-08-14
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
如何实现定时通过用一个指定的豆包智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,
要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息,您可以参考以下步骤: 1. 找到相关设置中的高级下开场白,点击展开,填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议,在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择,让智能体不仅会写,还能通过语音交流。 4. 点击“发布”,选择发布平台,如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器,查看运行的服务,接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,若显示“WeChat login success”,则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-01-26
我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,如何实现, 并且帮我做出能实现这个功能的工具
目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能,可能需要以下步骤: 1. 声音采集与处理:首先需要采集您的声音,并进行处理和特征提取,以便后续生成语音。 2. 智能体开发:利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接:由于微信的接口限制和安全策略,直接对接微信发送消息可能存在困难,需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置:通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目,可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。
2025-01-26
我想用AI工具生成PPT,已经有文字内容了,需要AI帮我排版,我可以自定义PPT模板吗?如果可以的话,推荐几个合适的AI工具
您可以自定义 PPT 模板。以下为您推荐几个合适的 AI 工具: 免费工具:讯飞智文(http://zhiwen.xfyun.cn) 付费工具:百度文库、Gamma.app 有的网站,如 tome、gamma,配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果,若用户不满意可以自行选择模板。 此外,对于 AI 文章排版工具,以下是一些流行的选择: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 排版工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎,因其提供强大排版功能和广泛学术支持。对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-08
我是一个程序员,我想快速且有一点深度的重头梳理AGI的原理与自定义AGI应用的开发流程与方法, 请帮我梳理一下AGI学习的路线
以下是为您梳理的 AGI 学习路线: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面: 关键词:少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面: 对 AI 学习路径进行了重构,分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来,并按照初学者、进阶者进行分类。 同时,还可以参考以下个人心得: YoYo 作为文科生,在学习前不理解 AI 和提示词工程,通过不断尝试各种 AI 工具,走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体,进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用,创建多个智能体,并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-08
哪个AI工具可以实现自定义单词记忆
目前暂时没有特定的 AI 工具专门用于自定义单词记忆。但您可以考虑使用一些具有学习和记忆功能的综合性 AI 应用,如豆包,通过与它的交互来制定适合您的单词记忆策略和方法。
2024-09-21
我有一张电商主图,有什么工具可以自定义背景?
以下是一些可以自定义电商主图背景的工具和使用指南: 1. 安装相关插件,在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 2. 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式,如“Only Generate Transparent Image”。 3. 在提示中输入透明物体的描述,例如“玻璃杯”,点击生成后可得到透明背景的玻璃杯图像。 4. 还可以上传背景图像,在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”,然后生成透明图像。 5. 反之,也可以先生成透明的前景,然后选择“From Foreground to Blending”模式,生成背景。 特定模型:
2024-09-01
pytorch跟cuda之间的关系
PyTorch 与 CUDA 之间存在密切的关系。在 AI 相关的应用中,如果使用 GPU 来处理数据以提高运算速度,通常会用到 CUDA 技术。而 PyTorch 要想利用 CUDA 进行加速运算,必须对应 CUDA 支持的版本,否则程序无法正确运行。 例如,目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4,需要找到配套的 PyTorch 版本。对于 CUDA 12.1,实测可以匹配 CUDA 12.4。如果没有 N 卡,也可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理,但速度会相对较慢,并且在代码中需要做相应调整。
2024-12-01
NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37. If you want to use th
您好,出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况,意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力(sm_120)与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本,或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。
2024-11-30
Pytorch cuda 对应的关系
在使用 PyTorch 与 CUDA 时,需要注意它们的对应关系。以 Windows 为例,如果您使用 GPU 来处理音频,可以用 CUDA 提速。目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4(https://developer.nvidia.com/cudadownloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local),对应找到配套的 PyTorch 版本,例如 CUDA 12.1 实测可以匹配 CUDA 12.4。下载完成后默认安装即可。一定要确保 PyTorch 对应 CUDA 支持的版本,否则程序无法正确运行。如果没有 N 卡,可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理,但速度会慢一些,代码中可以做相应调整。
2024-11-29