ComfyUI-SUPIR项目中的模型加载问题分析与解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-SUPIR 问题背景
在ComfyUI-SUPIR项目使用过程中，部分用户遇到了模型加载阶段程序崩溃的问题。该问题表现为在加载SUPIR检查点时，ComfyUI会无预警地停止运行，且不显示任何错误信息。经过深入分析，我们发现这主要与Python版本兼容性和系统资源配置有关。
问题现象
当用户尝试加载SUPIR模型检查点时，程序会在17%的加载进度处停止响应。系统监控显示：
- GPU利用率仅4%
- CPU利用率7%
- 32GB内存使用率约50%
- 12GB显存的NVIDIA RTX 4070显卡
错误日志中显示"python.exe...无法读取内存"的提示，表明存在内存访问问题。
根本原因分析
经过多次测试和验证，我们确定了以下关键因素：
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Python版本不兼容：使用Python 3.11.7版本会导致内存访问异常，这是主要问题根源。
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模型文件大小：原始的SUPIR检查点文件体积较大，对系统资源要求较高。
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显存管理：尽管显卡显存(12GB)理论上足够，但Python版本问题导致显存分配失败。
解决方案
针对上述问题，我们推荐以下解决方案：
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使用正确的Python版本：
- 降级到Python 3.10.11版本
- 配合PyTorch 2.2.1 + CUDA 12.1环境
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使用优化后的模型文件：
- 采用专门优化过的SUPIR_pruned模型检查点
- 这些检查点经过修剪，体积更小，资源需求更低
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性能优化建议：
- FP16版本的检查点处理速度更快(512x512→1536x1536约75.1秒)
- FP32版本质量可能略高但速度稍慢(相同处理约84.9秒)
技术细节
SUPIR模型作为一种先进的图像超分辨率技术，对系统环境有特定要求。其模型架构包含：
- 注意力机制：使用'vanilla'类型的注意力机制，输入通道为512
- 潜在空间处理：工作在4通道32x32的潜在空间上(总计4096维度)
- VAE组件：采用PyTorch优化的注意力机制实现
结论
通过正确配置Python环境和使用优化后的模型文件，用户可以在中等配置的硬件(如RTX 4070 12GB + 32GB内存)上顺利运行ComfyUI-SUPIR项目。该解决方案已在多种硬件配置上验证有效，包括10GB显存的RTX 3080显卡。对于追求更高性能的用户，可以考虑使用FP16格式的模型检查点以获得更快的处理速度。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
