执行 KSampler 时发生错误:ModelPatcherAndInjector.unpatch_model() 得到意外的关键字参数 ‘unpatch_weights‘ 报错处理方法

本文介绍了如何通过从过时的AnimateDiff-LCM版本升级到最新的AnimateDiff-Evolved版本,来解决可能遇到的技术问题,提供了解决方案的步骤。

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通过删除 AnimateDiff-LCM 并安装最新版本的 AnimateDiff-Evolved 解决

### ComfyUI KSampler 报错解决方案 在面对ComfyUI中的KSampler模块报错,可以采取一系列措施来排查并解决问题。由于ComfyUI的插件管理和应用端相较于WebUI不够成熟,因此遇到报错情况较为常见[^1]。 #### 一、环境配置检查 确保安装环境中不存在可能导致冲突的因素。例如,在某些情况下,使用OpenCV(cv2)库如果文件夹路径中含有中文字符,则可能会引发异常。对于此类问题,建议将项目及相关依赖移至纯英文路径下测试是否能有效规避错误[^2]。 #### 二、版本兼容性验证 确认所使用的ComfyUI及其各组件版本之间保持良好兼容。特别是当涉及到特定功能扩展如`AnimateDiff`这类第三方插件,不同版本间的API变更可能成为潜在隐患。查阅官方文档或社区反馈了解是否存在已知不匹配状况,并据此调整到推荐组合上运行[^3]。 #### 三、参数设置审查 仔细核对调用KSampler接口传递的各项参数值是否合理合法。部分自定义选项如果不遵循预期范围或者格式规定的话也会触发内部逻辑判断失败进而抛出异常信息。参照示例代码片段进行对比校验: ```python from comfyui import KSAMPLE_MODES, ksampler try: result = ksampler.sample( mode=KSAMPLE_MODES['bicubic'], # 正确模式名称 scale_factor=0.5, input_tensor=tensor_data ) except ValueError as e: print(f"Parameter error occurred: {e}") ``` 通过上述方法通常能够定位并修复大部分由不当操作引起的简单报错现象;而对于更复杂的情形则需进一步深入分析具体场景下的日志记录寻找线索。
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