30个基础报错，5大错误类型，一招搞定comfyUI报错问题

解决报错三步骤：发现问题——定位问题——解决问题

5大报错类型：基础问题、工作流问题、网络问题、模型问题、环境问题。

一、基础问题

1、工作流没有报错，但是出图效果差的问题。

那就得知工作流可以跑通，不存在模型不匹配等问题，那大概率就是在节点的使用方式/参数设置出了问题。

eg：如下图，该问题没有报错，但是结果不好，先从宏观角度上看，工作流是简单的文生图，使用到了ControlNet来进行出图，由于工作流可以跑通，不存在模型不匹配，那么问题就大概率出现在ControlNet中，而这里用到的ControlNet模型是不是线稿的类型？通过该思考过程，就可以定位到问题上。

这里我们知道ControlNet的一个注意事项，就是ControlNet模型需要跟预处理器模型对应，所以说这个模型很可能就出了问题。

2、工作流节点缺失问题

一般我们通过使用别人的工作流时，经常会遇到自己没有安装工作流中使用到的一些插件，那么就会导致节点爆红，无法使用。

解决方法：

第一种：通过manager管理器进行安装插件，清确保自己的网络没问题！

（使用启动器的，在启动器里也可以安装插件）

第二种：在Github、huggingface等网站去手动安装插件。

找到下载该工作流的地址，通过预览工作流，找到这个工作流中使用的插件，或者去询问其他可能知道的人或AI。

（第二种情况是用在如果通过manager管理器中找不到该插件，那有可能是该插件是新出来的，manager管理器没有更新出来该插件。）

3、内存、显存不足问题

解决办法：由于这种报错并不是因为显存不足的问题，我们可以通过增加内存解决，而内存除了硬件增加内存条之外，可以通过增加虚拟内存解决。

像这种代码报错问题怎么解决？

根据解决报错三步骤走，我们就能够将这种代码报错的问题给理清楚解决思路。

这是代码部分，为了看的清楚些，转成文字了：

Error occured vhen executing GroundingDinoSANSegment (segment anytmino) :

【这一部分是报错的主要位置，错误位置在GroundingDinoSANSegment (segment anytmino)这里】

Allocation on devicce o vould execed allowed memory. (out of memory ) 

Currently allocated : 3. 99 GiB 

Reouested : 1024. 00 MiB 

Device linit : 6. 00 GiB 

Free (accordiing to CUDA) : 0 bytes

PyTorch linit (set by user-supplied nemory fraction)

:17179869184.00 GiB

【这里是报错的错误内容，我们通常就是看这里理清思路去解决问题的关键。而这里看到GB、MB就很明显是显存问题；而且看到(out of memory ) 翻译过来就是“内存不足”】

File "D: \xhg_ComfyUI\ComfyUI\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui =get_outuput_data(obj, input_data_all)

File "D: \xhg_ComfyUI\ComfyUI\ ComfyUI\ execution. py, line 81, in get_outuput_data retumn_values = map_node_over_list(obj, input_data_all, obj_FUMCTION, allow_interrupt=True)

……

【这里是代码部分，就是一行一行代码执行的，第一行代码可能调用第二行代码，第二行代码调用了第三行代码，第三行代码出错了后，他就会往上一次一次的反馈，所以这里的代码部分都会报错。】

4、尺寸不足问题（蒙版不存在、图片裁剪后为0）

首先定位到zero-size array to reduction operation minimun which has no identity 这里，zero-size就是尺寸为0，array翻译过来就是矩阵，那么zero-size array就是为0尺寸的图片，那这肯定就有问题了，所以可以通过查看工作流到底是因为蒙版不存在，还是图片裁剪后为0了，通过该方式可以解决问题。

5、使用CPU和CUDA的问题（CPU和GPU）

这里首先可以看到报错位置在KSampler中，报错信息是CPU和CUDA，而CPU和CUDA是CPU和GPU，也就是处理器跟显卡。通过翻译知道“数据放到了两个位置，没有办法一起计算了”，所以，在工作流中大概率存在一个位置需要我们指定数据放到那里，只要将数据放到同一个位置，他就能进行计算了。反正大概率就是需要设置是使用CPU计算还是GPU计算。

典型例子，在SAM加载器节点中，此时选择prefer GPU即可解决该问题。

二、工作流问题

1、节点缺少连接问题

看到KSampler就知道是k采样器节点出现问题，看到有个missing，意思是缺少，那么缺少的大概率就是该节点缺少必要的输入，所以将缺少的地方连起来就行了。

arguments：参数

我们知道KSampler节点有很多输入、输出、参数。

arguments: 'seed', 'steps', 'sampler_name', and 'scheduler'

参数：种子数、步数、采样器、调度器。

就是说在k采样器中缺少这些参数，也就是我们的工作流要连起来，就需要把没连起来的地方连起来。

2、装完插件后，依然没有导入问题

这个是你在manager管理器安装完缺失的插件之后，重新打开，依然没有导入，那么就存在两种可能。

第一种：根本没下载好插件。

可能由于网络问题没下载好插件，但在下载插件时，他可能会在你的custom_nodes文件夹创建一个同名的文件夹，从而让你的manager管理器能够检索到这个文件夹，但是因为里面是空的，所以会报错，没办法导入。

解决办法：删除该文件夹重新下载。

第二种：环境不足以支撑这个插件运行。

即使插件完整的下载好了，但是由于你的环境不足以支撑这个插件的运行，这个时候就需要在启动comfyUI的时候，观察后台的命令行去定位到错误的原因。

解决办法：安装缺失的环境。

第一种情况：

如下图，虽然在manager中安装成功了，但是你需要到你的插件列表里面去看。

比如，进入到comfyUI/custom_nodes文件夹内，新建一个【比如asd】的文件夹，那么在comfyUI中，他就会把这个asd文件当成一个插件，

但asd文件夹里面是空的，什么都没有，所以在comfyUI-manager里面显示了你安装成功了，但是它真的不一定安装成功了。

所以安装完这个插件，你得点进去看里面是否有文件，如果没有文件，那你就要把这个文件夹删了，重新下载。

第二种情况：

如果custom-nodes文件夹下的插件文件夹里面有文件的话，也就是你的原码插件的原码都已经下载完了，但是它还是在这个地方是爆红了，那我们就需要定位到这个问题是什么了。

我们在启动comfyUI的时候，可以看到他有一个加载的过程，

比如后面你导入插件导入成功了，而（IMPORT FAILED）这个就是你导入失败的一个插件。

而在前面他为什么导入失败，在这里看到这是comfyUI layer diffusion，就是导入失败的那个插件，

那么后面就会有他的报错，当你定位到了这个报错，你就尝试根据这个报错去解决问题。

这个地方的报错是属于环境的问题，后面有解决方法。

第一步：去看插件到底安装成功与否

第二步：看启动的comfyUI后台

2、值不在列表（list）中的问题

解决办法：重新选择

- Value not in list: method: 'False' not in ['stretch', 'keep proportion', 'fill / crop', 'pad']

- 值不在列表中：方法：'False' 不在 ['stretch', 'keep proportion', 'fill / crop', 'pad']

就是这个“false”这个值不在 ['stretch', 'keep proportion', 'fill / crop', 'pad']这4个可以选的东西里面。

重新选一下就能解决问题。

list就是列表的意思，比如在KSampler里面可以选择不同的采样器，比如dpm、Europe……他会有很多选项，这些选项在代码里面叫做list列表，也就是以列表的形式把你能选的东西全部列出来，然后你在里面选择你想要的一个东西。

假如你的工作流出了一个BUG，它里面让你选的东西是1234，但是你打开这个工作流发现这个地方是0，0不在1234里面，他就会给你报错，0不在这个list里面。那我们只需要点进去重新选择，在1234中任选其中之一，那么这个错误他就不会存在了。

三、网络问题

网络问题通过调整网络都可以解决。

解决网络问题首先是需要知道这是个网络问题，那么我们可以通过看见关键词知晓这是一个网络问题。

1、http（关键词）

这是典型的网络问题代表，看到http就定位为网络问题，从报错的内容可以看到是无法连接，解决办法就是把网络调整好，如果自己不会就去淘宝找人给你解决一下。

2、connection（关键词）

报错翻译就是本地不存在文件，需要检查网络连接让它可以自动下载，看到connection就定位为网络问题，去解决就行了。

中间有个Internet connection，你要确定你的网络连接是好的，翻译完了就知道是网络问题了，网络的问题你就去解决你的网络问题。

看到connection就想到是网络问题，具体原因是因为网络连接中断，导致下载的文件尺寸不匹配。

3、URL（关键词）

看最下面的，看到URL就是网络问题，还是同样的去解决网络问题。

这里可以看到它上面给你定位到了节点，中间没有报错信息，是空白的。下面直接是文件报错。这个部分就说明作者在写这个代码的时候，他没有做好断言这个操作。

断言，就是作者在写到这句代码的时候意识到你可能在这里出错，所以他会在这里加一个假如你出错的话，然后怎么怎么的，就是加一句出错了该怎么办的话。

像前面的那些comfyUI报错信息都是有报错内容的（报错了怎么办），这里作者就没有写。

那么这个代码你就往最下面的找，最下面就是他报错的根本原因，

因为前面讲过了，它是一层一层往上递进的，所以当出现URL的时候，你就要知道这是一个网络问题，你可以通过你的网络去解决这个问题。

4、SSL、unable to access（关键词）

unable to access没有能力去抵达，没有能力去抵达网络，他就到不了那个地方。你还是得去解决网络问题。

比如这里ssl出错。

四、模型问题

1、缺少模型文件问题

首先看到报错为“No such file xx”就可以知道这个是缺少文件，后面给出的就是文件的路径，所以可以到huggingface去尝试查找这个模型，因为文件后缀是.pth，所以说这是个模型文件，下载后放到指定位置就行。

2、缺少相应的大模型问题

首先看到ckpt_name就要知道这个是Checkpoint（大模型）的意思，那么not in list不在列表中，就是你的列表里面不存在这个模型，解决办法就是要么换一个模型，要么去下载指定名称的模型。

ckpt就是大模型的意思，这里的报错信息就是你的大模型它不在这个列表里面，你这个列表里面只有这个麦橘v7的一个模型，而你这个地方选择的是“none”，等于说你这个地方是空的，你拖入这个工作流的时候，它预设置的模型并不在你的本地，所以说你还是缺少这个模型，你去下载这个模型就可以了。

3、NoneType模型不匹配问题

看到“NoneType”和“Checkpoint”就要联系到会不会是大模型的问题，从下面的报错可以看到是从模型中使用.lower（）方法，但是不存在，所以说明有可能就是大模型的问题，宏观来说就是模型不匹配。

比如使用SDXL的CN跟使用了SD1.5的预处理器不匹配。

4、缺少模型问题（紫色框）

报错除了红色框就是紫色框，紫色框基本就是缺少模型的问题。

红框就是代码的问题或者缺少输入。

这里虽然能显示名称，但是可能你本地只有文件夹，没有文件，就是缺少模型。

五、环境问题

1.No module环境缺失问题

看到“No module”第一反应就是环境缺失，除此之外就是插件源代码的问题，大部分情况就是你的Python环境不全，缺少这个module，那么就通过pip install来安装缺失的环境。

看到AIO_Preprocesor：就是预处理器节点。然后有个No module named的“ControlNet_aux”，就是你没有这个预处理器，你的环境没有这个东西，你就没有办法去用这个插件。那么你就通过你的Python环境去pip install就可以了，这个pip install就是你安装环境的命令。

2、torch版本不匹配问题

通过翻译知道，你已经安装torchaudio，但是他现在跟你安装的torch版本不匹配，那么你就卸载掉这个torchaudio，重新再安装，这样就能够自动检索合适的版本进行安装。

这里wheel指的就是我们的包，这个叫做torchaudio的这个包，它位于你电脑上的这个位置，然后他说invalid，invalid的意思就是无效的，它的意思就是你的这个包跟你当前的环境不匹配。怎么办呢？卸载再重装呗。因为Python工具相对智能，你在装这个包的时候，你不指定一个版本，它会给你装相对较新的一个版本，而且这个包它是跟你当前使用到的环境是匹配的，它是要跟我们的torch进行匹配的，包括给你的Python版本也要匹配的。这个操作只需要你去pip install torch audio输入，他就会自动下载一个跟你环境相匹配的包。所以说你把它卸载再重装就可以了。

3、_init_.py问题

这里可以看到是缺少一些东西，没有办法导入，定位到最后的报错为_init_.py，这个文件夹是插件作者写代码的时候会有一个常量的导入代码，所以这个是插件的根本文件，如果这个都缺少，那可定是这个插件并没有下载成功。重新安装这个插件即可。

每个插件里面都有一个_init_.py的文件，

我们可以把这个文件看成是一个接口，前面连接着comfyUI，后面连接着该插件。我们的comfyUI需要通过这个接口才能联系到我们这个插件。

所以说，当你报错出现Init的这个问题时，可能你连下载都没下载成功。连第一步他要给你做个接口他都没有给你安装上。所以你就直接重新下载这个东西就可以了。

4、comfy问题

从报错前可以发现，是module没有提供xxx，而这个module前面是comfy，这个comfy是comfyUI官方源码提供的一个东西，所以第一反应应该是“是不是comfyUI版本太低了，所以这东西还没更新进去”，那么你通过个您comfyUI就可以解决这个问题。