Importing PuLID_ComfyUI does not work,导入不成功解决方式

导入不成功原因是PuLID_ComfyUI插件的requirements.txt依赖,在重启comfyui
不能使用电脑的python库,必须使用comfyui目录下的python(python_embeded)库,下面是按照流程。

可能产生的问题:看起来虽然你使用了 --use-deprecated=legacy-resolver 参数成功升级了 setuptools,但是这个操作仍然导致了 setuptools 版本冲突。因为 inference-gpu 0.19.0 依赖于 setuptools 的版本必须在 70.0.0 到 72.1.0 之间,所以最终还是会有冲突。

你可以尝试以下步骤:

一:降级 setuptools 到兼容版本

你需要降级 setuptools 到适合的版本来解决冲突,比如降级到 72.1.0:

cmd

## 地址修改成你的ComfyUI下的python_embeded地址
D:\AI\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe -m pip install setuptools==72.1.0

二:锁定 setuptools 版本后重新安装依赖

在降级 setuptools 后,你需要锁定这个版本,以避免在重新安装依赖时被错误升级。执行如下命令:

cmd

##D:\AI\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe 替换你自己ComfyUI的python_embeded位置
D:\AI\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe -m pip install --no-deps -r D:\AI\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\PuLID_ComfyUI\requirements.txt
#直线PuLID_ComfyUI插件的requirements.txt 

这里的 --no-deps 参数会忽略对依赖项的自动安装,从而避免 setuptools 被自动升级。你可以根据需要手动安装依赖,确保与系统中已有的版本兼容。

重启comfyui就可以了

### 安装 PuLID FLUX 的方法 PuLID 是一种用于角色一致性的模型,现已支持 FLUX[^1]。为了成功安装并使用 PuLID FLUX,在 ComfyUI 中需要完成一系列依赖项的配置以及插件的安装。 #### 1. **环境准备** 确保已经安装好 Python 和 Git 工具,并设置了一个适合运行 ComfyUI 的虚拟环境。如果尚未安装 ComfyUI,请先按照官方文档完成基础环境部署。 #### 2. **克隆仓库** 下载 `ComfyUI` 及其扩展库 `ComfyUI-PuLID-Flux` 插件: ```bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI/extensions/ git clone https://github.com/balazik/ComfyUI-PuLID-Flux.git ``` #### 3. **解决依赖问题** 在某些情况下,可能会遇到依赖包安装失败的情况,比如 `facexlib` 的安装被卡住[^2]。可以通过以下命令手动安装该依赖: ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install facexlib ``` 如果仍然存在问题,建议切换到更高版本的 Python 或者更新 PEP517 支持工具链。 #### 4. **加载模型权重** 对于训练权重优化方面,可以参考增强版项目 `ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced` 提供的新特性[^3]。此项目提供了更高效的多图像融合功能以及其他实验性改进。 访问链接: [https://github.com/sipie800/ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced](https://github.com/sipie800/ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced) 将对应的模型文件放置到指定路径下(通常位于 `models/pulid_flux/`),以便 ComfyUI 正确调用这些资源。 #### 5. **测试工作流** 最后,构建一个简单的 ComfyUI 流程来验证安装是否正常[^4]。可以从官方示例或者社区分享的工作流入手,逐步调整参数直至获得满意的效果。 --- ### 注意事项 由于部分操作可能较为耗时,尤其是当网络连接稳定时,耐心等待是必要的。另外,考虑到性能瓶颈,推荐使用 GPU 加速计算过程。
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