Krita-AI-Diffusion插件安装问题：Torch包哈希校验失败解决方案

Krita-AI-Diffusion插件安装问题：Torch包哈希校验失败解决方案

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

问题现象

在使用Krita-AI-Diffusion插件时，部分用户在安装Local Managed Server过程中会遇到Torch包哈希校验失败的错误。具体表现为安装过程中出现如下报错信息：

ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE...
Expected sha256 f0deb5d2f932a68ed54625ba140eddbf2af22be978ee19b9b63c986add6425b2
Got 92d02879b2991343e7fb9b8ff76cb5feeb1bce354f65f9b74f8556e439e954e1

问题原因分析

1. 哈希校验机制：Python包管理器pip在安装时会验证下载文件的SHA256哈希值，确保文件完整性。当实际下载文件的哈希值与预期值不匹配时，就会触发此错误。

2. 常见触发场景：

   • 网络传输过程中数据包丢失或损坏
   • 下载被意外中断后使用了不完整的缓存文件
   • 本地pip缓存中的文件已损坏

3. 深层原因：这种情况通常发生在网络状况不稳定时，特别是下载大型文件（如Torch这种数百MB的包）更容易出现。

解决方案

方法一：清除pip缓存

1. 定位到pip缓存目录（通常位于用户目录下的.cache/pip或.pip/cache）
2. 删除缓存中与torch相关的文件
3. 重新运行安装程序

对于Linux系统，可以直接执行：

rm -rf ~/.cache/pip

方法二：手动安装Torch

1. 先单独安装Torch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 --force-reinstall

2. 然后再继续Krita-AI-Diffusion的正常安装流程

方法三：使用国内镜像源

对于网络状况不佳的用户，可以尝试使用国内镜像源：

pip install torch torchvision torchaudio -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

预防措施

1. 确保稳定的网络连接，特别是在下载大型文件时
2. 定期清理pip缓存（建议每月一次）
3. 对于重要项目，考虑预先下载依赖包到本地

技术背景

哈希校验是软件包管理中的重要安全机制。SHA256算法会为文件生成唯一的"指纹"，任何微小的改动都会导致哈希值完全不同。这种机制可以防止：

• 中间人攻击导致的恶意软件注入
• 网络传输错误导致文件损坏
• CDN缓存污染等问题

当遇到哈希校验失败时，通常表明文件在传输或存储过程中出现了问题，并非插件本身存在缺陷。

总结

Krita-AI-Diffusion插件安装过程中的Torch包哈希校验失败问题，多数情况下通过清理pip缓存即可解决。理解这一机制有助于用户在遇到类似问题时快速定位和解决。保持开发环境的整洁和网络稳定是预防此类问题的关键。

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