ComfyUI-Impact-Pack项目中模型加载安全机制解析与解决方案
【免费下载链接】ComfyUI-Impact-Pack 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Impact-Pack
问题背景
在ComfyUI-Impact-Pack项目使用过程中，部分用户遇到了模型加载失败的问题，系统提示"Weights only load failed"错误。这是由于PyTorch 2.6版本开始将torch.load函数的weights_only参数默认值从False改为True，增强了安全性但导致部分旧模型无法加载。
技术原理分析
PyTorch的weights_only安全机制旨在防止恶意模型文件执行任意代码。当设置为True时，加载过程会限制使用某些Python特性，如getattr等全局函数。许多基于YOLO等框架的旧模型在序列化时使用了这些受限特性，因此在新版PyTorch下会加载失败。
解决方案比较
1. 官方推荐方案：模型白名单机制
ComfyUI-Impact-Pack项目提供了官方的安全解决方案——模型白名单机制。用户可以在指定目录创建model-whitelist.txt文件，将信任的模型名称逐行列出。系统会为白名单中的模型自动放宽加载限制。
白名单文件应放置在： ComfyUI/user/default/ComfyUI-Impact-Subpack/model-whitelist.txt
文件内容格式示例：
face_yolov8m-seg_60.pt
person_yolov8m-seg.pt
hand_yolov8s.pt
2. 代码修改方案（不推荐）
部分用户通过直接修改subcore.py文件中的weights_only参数为False来解决问题。这种方法虽然简单，但完全绕过了安全机制，存在潜在风险。建议仅在完全信任模型来源且无其他解决方案时临时使用。
修改位置通常为： ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Impact-Subpack/modules/subcore.py
3. 使用专用扩展模块
项目作者提供了comfyui-unsafe-torch扩展模块，专门用于处理此类安全限制问题。安装该模块后，系统会自动处理兼容性问题，同时保持一定的安全控制。
最佳实践建议
-
优先使用白名单机制：这是最安全可控的解决方案，能够精确指定可信模型。
-
考虑模型格式转换：尽可能将旧版
.pt模型转换为更安全的.safetensors格式，从根本上避免此类问题。 -
保持环境更新：定期检查项目更新，官方可能会提供更好的兼容性解决方案。
-
风险评估：在放宽安全限制前，务必确认模型来源可靠，避免执行潜在恶意代码。
技术展望
随着AI安全意识的提高，模型加载安全机制将越来越严格。开发者应逐步淘汰使用不安全序列化方式的旧模型，采用更现代的模型格式和加载方式。同时，框架开发者也需要在安全性和兼容性之间找到更好的平衡点。
对于普通用户而言，理解这些安全机制的原理和解决方案，能够帮助他们在享受AI技术便利的同时，有效管理潜在风险。
【免费下载链接】ComfyUI-Impact-Pack 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Impact-Pack
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
