为什么comfyui添加多个lora会报错

Question

为什么comfyui用Flux大模型添加多个flux的lora模型，自定义采样器(高级) 会出现报错

Answer 1

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1. 版本兼容性问题
   • 原因
     • ComfyUI及其相关插件（包括对LORA的支持部分）可能存在版本不匹配的情况。如果ComfyUI的版本较旧，可能无法正确处理多个LORA模型的加载，尤其是特定于Flux大模型的LORA。不同版本的ComfyUI在处理模型融合、采样器与LORA交互等方面的代码逻辑可能有所不同。
   • 解决方法
     • 检查ComfyUI、Flux大模型以及LORA模型的版本要求，确保它们相互兼容。尝试更新ComfyUI到最新版本，同时也要检查Flux大模型和LORA模型是否有对应的更新版本或者已知的兼容性说明。
2. LORA权重冲突
   • 原因
     • 当添加多个Flux的LORA模型时，可能会在权重分配上产生冲突。每个LORA模型都有自己的权重参数，用于调整对基础模型的影响程度。在自定义采样器（高级）的情况下，采样器可能无法正确处理多个LORA权重的叠加或交互。例如，如果多个LORA模型试图对基础模型的同一层或参数进行不同方向的调整，就可能导致计算错误。
   • 解决方法
     • 仔细检查每个LORA模型的权重设置。在ComfyUI中，可能需要调整每个LORA的权重值，确保它们在组合使用时不会产生冲突。可以尝试从较小的权重值开始逐步调整，观察模型的输出效果并避免过度调整导致的错误。
3. 内存资源不足
   • 原因
     • 多个LORA模型的同时加载和使用会占用更多的内存资源。尤其是在使用Flux大模型这种本身就可能比较消耗资源的模型时，再加上自定义采样器（高级）可能具有更复杂的计算需求，可能会超出系统或GPU的内存容量。这会导致内存分配失败，从而引发报错。
   • 解决方法
     • 检查系统或GPU的内存使用情况。如果是在本地运行，可以考虑升级硬件（如增加GPU显存或系统内存）。在软件方面，可以尝试优化ComfyUI的设置，例如降低图像分辨率、减少采样步数等，以减少内存需求。同时，也可以关闭其他不必要的程序以释放更多内存资源。
4. 自定义采样器兼容性
   • 原因
     • 自定义采样器（高级）可能没有经过充分测试或者没有专门针对多个LORA模型的组合使用进行优化。它可能在处理单个LORA模型时工作正常，但在面对多个LORA模型的复杂情况时，其内部的算法逻辑可能无法正确处理模型融合、噪声注入等操作。
   • 解决方法
     • 尝试使用ComfyUI默认的采样器进行测试，看是否能够正常加载多个LORA模型。如果默认采样器可以正常工作，可以对比默认采样器和自定义采样器（高级）的参数设置和算法逻辑，找出可能导致问题的差异点。如果问题仍然存在，可以向ComfyUI社区反馈该自定义采样器与多个LORA模型组合使用时的兼容性问题，寻求开发者或其他用户的帮助。