Krita-AI-Diffusion插件中Pose ControlNet模型使用问题分析与解决方案

最新推荐文章于 2025-06-03 09:00:57 发布

薄梦熙Lorraine

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_07001/article/details/148297832

Krita-AI-Diffusion插件中Pose ControlNet模型使用问题分析与解决方案

krita-ai-diffusion Streamlined interface for generating images with AI in Krita. Inpaint and outpaint with optional text prompt, no tweaking required. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kr/krita-ai-diffusion

问题背景

在使用Krita-AI-Diffusion插件(版本1.19.0)配合ComfyUI后端时，用户报告Pose ControlNet模型无法正常工作。具体表现为点击"From Image"按钮时出现setuptools断言错误，导致姿势估计功能失效。该问题在Ubuntu 24.04 LTS系统上出现，使用Python 3.10环境。

错误现象分析

系统日志显示错误主要分为两个阶段：

CUDA库加载失败：初始阶段出现libcublasLt.so.11缺失错误，表明CUDA相关库存在问题
setuptools断言错误：核心错误表现为AssertionError: _distutils not in core.__file__，指向Python的distutils模块加载问题

技术原因探究

经过深入分析，问题的根本原因在于：

setuptools版本冲突：系统全局安装的setuptools(68.1.2)与虚拟环境中版本不兼容
Python模块加载机制：Python在加载distutils模块时，setuptools尝试覆盖标准库中的distutils实现，但路径检查失败
CUDA环境配置：初始缺少CUDA相关库导致模型无法正确加载

解决方案

1. 降级setuptools版本

在虚拟环境中执行：

pip install setuptools==59.8.0

这一方案通过回退到较旧但稳定的setuptools版本，避开了新版本中的断言检查问题。

2. CUDA环境修复

确保系统已安装必要的CUDA库：

sudo apt install libcublas12 libcublaslt12

3. 虚拟环境隔离

建议完全隔离Python环境：

创建新的虚拟环境
在虚拟环境中安装所有依赖
避免系统Python与虚拟环境Python混用

预防措施

环境管理：使用虚拟环境隔离项目依赖
版本控制：记录所有依赖的精确版本
依赖检查：定期检查并更新依赖关系
日志监控：建立完善的错误日志记录机制

技术深度解析

该问题反映了Python生态系统中常见的依赖管理挑战：

setuptools的角色：作为Python包管理的核心工具，setuptools负责构建和安装Python包。新版本中增加的严格检查在某些环境下可能引发兼容性问题。
distutils过渡：Python正在从distutils向setuptools迁移，这一过渡期容易出现兼容性问题。
CUDA依赖：深度学习工具链对CUDA有严格版本要求，不同组件间需要版本匹配。