ComfyUI-AnimateDiff-Evolved项目中的GPU与Half类型张量问题解析

ComfyUI-AnimateDiff-Evolved项目中的GPU与Half类型张量问题解析

ComfyUI-AnimateDiff-Evolved Improved AnimateDiff for ComfyUI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved

在ComfyUI-AnimateDiff-Evolved项目的使用过程中，部分用户遇到了一个与GPU设置相关的技术问题。当用户已经正确配置使用GPU作为计算设备时，系统却报告了关于CPU的错误信息，特别是出现了"RuntimeError: 'addmm_impl_cpu_' not implemented for 'Half'"的错误提示。

问题现象

用户在使用AnimateDiff-Evolved节点时，控制台会显示以下关键错误信息：

RuntimeError: "addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half'

同时伴随着关于CPU的错误报告，尽管用户已经明确设置了使用GPU作为计算设备。

问题根源分析

经过深入排查，发现该问题的本质并非真正与CPU相关，而是与张量数据类型有关。具体原因如下：

1. 数据类型不匹配：系统尝试对Half类型（即16位浮点数）的张量执行矩阵乘法操作，但当前环境不支持在CPU上执行Half类型的矩阵乘法。

2. LORA权重加载问题：当使用运动LORA（Low-Rank Adaptation）时，LORA权重被意外加载为fp16（半精度浮点）格式，而torch.mm函数需要float32（单精度浮点）格式的输入。

3. 错误信息误导：虽然错误信息提到了CPU，但实际上问题是由于数据类型不兼容引起的，与计算设备选择无直接关系。

解决方案

项目维护者迅速定位问题并提供了修复方案：

1. 数据类型强制转换：在加载运动LORA权重时，添加了类型转换保护机制，确保权重数据始终以float32格式进行处理。

2. 版本更新：用户只需更新到最新版本的AnimateDiff-Evolved节点即可自动获得修复。

其他相关说明

1. 无关的缺失键警告：用户可能还会看到类似"missing {'cond_stage_model.clip_l.text_projection'...}"的警告信息，这些与AnimateDiff-Evolved功能无关，可以安全忽略。

2. 环境验证：在未使用运动LORA的情况下，功能可以正常工作，这进一步验证了问题确实与LORA权重加载过程相关。

技术建议

对于深度学习开发者和用户，在处理类似问题时可以注意以下几点：

1. 数据类型一致性：确保所有参与计算的张量具有兼容的数据类型。

2. 错误信息解读：不要被表面错误信息误导，需要深入分析底层原因。

3. 版本管理：保持项目依赖项和插件的最新版本，以获取错误修复和新功能。

该问题的快速解决展示了开源社区响应技术问题的效率，也为用户处理类似情况提供了参考范例。

ComfyUI-AnimateDiff-Evolved Improved AnimateDiff for ComfyUI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved