FAQ AI (tyDiffusion) 常见问题解答

常见问题解答：AI（tyDiffusion）
安装
•我需要tyFlow PRO许可证才能使用GPU加速的tyDiffusion吗？

不，使用tyDiffusion的GPU加速功能不需要许可证。tyDiffusion与ComfyUI接口以生成图像/动画，如果找不到tyFlow PRO许可证，则不会对ComfyUI的能力施加任何限制。一般来说，解锁tyFlow的内部CPU/GPU加速只需要获得tyFlow PRO许可证-由于ComfyUI是一个只能通过通用API访问的外部应用程序，因此对其性能没有外部限制。
•我需要GPU才能使用tyDiffusion吗？

tyDiffusion在具有至少8GB VRAM的NVIDIA GPU上效果最佳（建议12GB+VRAM用于图像生成，24GB+VRAM用于动画生成）。因为AI模型往往相当大，所以需要大量的VRAM才能将它们加载到GPU上。SD 1.5检查点的大小通常在2GB左右，SD XL检查点的尺寸通常在6GB左右。将这些必要的检查点的大小与正在使用的任何ControlNet模型、IP适配器、AnimateDiff等的大小相结合，VRAM的使用要求可能会迅速飙升。

如果你的GPU的VRAM小于8-12GB，你可以尝试为ComfyUI启用低VRAM命令行参数（tyDiffusion UI>“设置”选项卡>“引擎”选项卡>《高级》选项卡>“其他命令行参数”），或者你甚至可以在同一位置启用仅CPU模式（尽管如果没有适当的GPU加速，tyDiffusion的运行速度会慢得令人难以忍受）。

如果您使用的是AMD GPU，您可以在高级引擎设置中启用DirectML（tyDiffusion UI>“设置”选项卡>“引擎”选项卡>”高级“选项卡），尽管DirectML在AMD GPU上的运行速度会比PyTorch在NVIDIA GPU上的运行速度慢。
•我如何确保tyDiffusion中包含的Python版本不会干扰我计算机上现有的Python版本？

tyDiffusion安装的Python 3.10嵌入式版本在隔离环境中运行，并使用本地系统变量赋值。其模块和系统变量的安装不应影响用户计算机上现有的Python安装。
•我的系统上已经安装了ComfyUI。我需要为tyDiffusion重新安装它吗？

虽然tyDiffusion使用其标准web API与ComfyUI进行接口，但tyDiffusition安装的ComfyUI版本包括从原始存储库分叉并以各种方式调整的各种自定义节点。因此，即使两个安装可能依赖于相同的web API语法，也不可能使用tyDiffusion使用ComfyUI替代安装来生成图像。

但是，tyDiffusion确实包括指定替代模型路径的能力，因此您可以将其指向其他ComfyUI安装使用的共享模型文件夹，从而避免在计算机上存储冗余/重复的检查点/模型等。
每次更新tyFlow时，我都需要重新安装tyDiffusion吗？

不需要。除非在tyFlow更新后（在tyDiffusion UI或tyFlow版本历史发布说明中）特别指示您重新安装tyDiffusion，否则在将tyFlow更新到较新版本后，您不需要重新安装tyDiffusion。
•如何重新安装tyDiffusion？

只需再次运行一键式安装程序，就足以完全重新安装tyDiffusion、ComfyUI和其中包含的所有其他工具。在再次运行一键安装程序之前，您不需要卸载tyDiffusion。
•如何卸载tyDiffusion？

tyDiffusion安装的所有内容都会进入其根文件夹和外部模型路径。默认根文件夹为：C:\ProgramData\tyFlow\tyDistribution（默认外部模型路径位于根文件夹内）。删除根文件夹（以及外部模型路径，如果您更改了它们的默认值）就足以完全卸载tyDiffusion并将其从系统中删除。
•我的公司不允许我们安装或使用具有基于人工智能功能的软件。如何从tyFlow中删除这些功能？

tyFlow（即您为使用和运行tyFlow而安装的实际.dlo文件）本身不包含任何AI模型、算法、生成器等。只有当您从tyDiffusion UI手动完成tyDiffusion安装时，这些功能才会解锁。该安装过程在您的机器上下载并安装基于Python的AI管道，然后tyDiffusion使用通用的API与之接口，以生成图像/动画。因此，如果不手动完成tyDiffusion安装过程，机器上就不会有实际的AI工具，最终用户也无法使用。

此外，通过定义以下系统环境变量tyFlow_NO_AI=1，您可以完全限制机器访问tyFlow中的任何AI功能。如果用户在存在该环境变量时尝试安装或使用tyDiffusion，弹出通知将提醒他们，由于系统上存在该环境变数，tyFlow的所有AI功能都已禁用。
•在我的计算机上运行ComfyUI安全吗？如果tyDiffusion下载并执行第三方代码以执行其操作，我怎么知道它不包含恶意软件？

在本地机器上执行从互联网下载的第三方代码总是有风险的。在安装过程中，tyDiffusion从许多不同的来源获取运行ComfyUI所需的大量Python模块，并且几乎不可能检查每个模块中的每一行代码，以确保没有恶意软件被坏人注入其中。

然而，为了尽量减少tyDiffusion用户的风险，已经采取了几个重要步骤：

在安装过程中，ComfyUI和tyDiffusion使用的所有自定义节点都是从从其官方来源分叉的开源存储库下载的。这些存储库都可以在tyDiffusion GitHub页面上找到。因为这些存储库已经分叉，并且只能手动同步，所以它们不会受到未来可能添加到原始存储库中的零日漏洞的攻击。换句话说，如果恶意代码被添加到官方的ComfyUI存储库（位于此处）或任何其他官方自定义节点存储库中，那么在此之后安装tyDiffusion的用户将不会受到这些漏洞的攻击，因为tyDiffusion安装程序不会从这些官方存储库中提取，而是从不会自动同步到其官方对应的分叉存储库中获取。

各种tyDiffusion存储库中的所有requirements.txt文件（由Python的“pip”模块用于安装外部Python包）仅从官方可信的Python存储库中提取包，从而避免了此处发现的漏洞。

可以从tyDiffusion模型库下载的AI模型都是经过精心挑选的质量，并且都存储在受控的tyDiffusion HuggingFace数据集中。safetensor格式也是tyDiffusion模型库中所有模型的首选格式，只有少数受信任的例外。

再一次，不可能完全消除运行ComfyUI所需的数百个第三方Python模块中的恶意代码威胁，但用户应该感到有些放心，因为已经采取了这些步骤来最大限度地减少所涉及的许多潜在风险。此外，用户应始终在本地运行自己的病毒扫描或威胁防护软件，以进一步降低执行任何/所有软件的风险。
•我在安装过程中遇到错误，或者控制台窗口在安装完成之前关闭，或者在安装或映像生成过程中控制台窗口打开然后立即关闭，等等。我如何调试这些错误？

由于tyDiffusion将ComfyUI作为一个单独的进程运行，因此有时很难追踪在安装或映像生成过程中某些机器上出现的问题，特别是因为错误通常会导致控制台窗口立即关闭（因此可能打印到控制台日志的任何错误消息都会从视图中消失）。在tyFlow v1.112中，在高级引擎设置中添加了一个选项（tyDiffusion UI>“设置”选项卡>“引擎”选项卡>“高级”选项卡），以启用“安装/引擎文件日志记录”。通过启用此设置，然后再次运行安装程序或引擎，打印到控制台窗口的所有内容也将打印到磁盘上的相应日志文件中——如果发生错误，控制台窗口仍可能立即关闭，但其内容将保存到日志文件中（然后可以发送到support@tyflow.com以获得进一步的调试帮助）。

如果您因某种原因无法访问tyDiffusion UI（例如：打开tyDiffusion用户界面后，ComfyUI控制台窗口立即关闭，3ds Max无响应，无法启用文件日志记录模式），您还可以采取以下步骤进一步调试问题原因：

导航到Windows资源管理器中的tyDiffusion根文件夹（默认根文件夹为：C:\ProgramData\tyFlow\tyDDiffusion）

按住SHIFT键并右键单击文件夹，然后选择“在此处打开PowerShell窗口”

键入“cmd”（无引号），然后按ENTER键。

键入“run_ComfyUI.bat”（无引号），然后按ENTER键。

ComfyUI将尝试初始化并（可能）再次失败，但不会像在3ds Max中那样立即关闭控制台窗口，导致问题的错误应该仍然可见。如果您不了解如何自行修复错误，请将错误消息的屏幕截图发送至support@tyflow.com.

如果3ds Max在执行tyDiffusion任务时变得没有响应，按住键盘上的SHIFT+ESC通常可以将控制权返回给用户。

无论哪种方式，都有一些问题可能会导致安装程序或引擎在启动过程中失败：

阻止3ds Max修改tyDiffusion目标目录中文件的文件夹权限可能会干扰安装程序/引擎。最简单的修复方法是以管理员身份运行3ds Max。如果不可能，您可以将其他文件夹设置为tyDiffusion根目录（从tyDiffusion的UI中），或者修改目标文件夹的权限，以允许3ds Max（在非管理员模式下运行）无限制地读取/写入/修改文件夹的内容。

如果在执行过程中的任何时候在控制台窗口内单击鼠标，批处理命令的执行将暂停（这将使安装程序/引擎停止）。您可能在窗口内意外单击的一个迹象是，您单击鼠标的窗口中出现了一个大块字符。您可以通过再次单击窗口中的任何位置（以确保窗口处于焦点）并按键盘上的“Enter”继续执行来立即解决此问题。

如果在控制台窗口执行完命令之前过早关闭，安装过程将失败。确保控制台窗口运行时不要关闭。

•当我尝试从tyDiffusion的模型库下载模型时，下载管理器显示一个错误，称URL无效或无法访问。我该怎么办？

tyDiffusion使用非常标准的cURL命令通过其模型库和下载管理器下载模型，因此如果下载失败，实际上只有两个潜在原因：

URL本身（如果脱机）。这意味着HuggingFace处于脱机状态，或者指定的模型已从HuggingFace中删除。您可以通过导航到tyDiffusion HuggingFace存储库并检查相应数据集中是否存在所需的文件来验证是否存在这种情况。

您的计算机上有什么东西阻止3ds Max连接到互联网。这可能是阻止3ds Max连接到互联网的防火墙，也可能是您的计算机使用的VPN/代理未配置为允许来自3ds Max的连接通过它。

第一种情况比第二种情况发生的可能性小得多。在第二种情况下，如果您无法配置计算机以允许通过3ds Max进行互联网连接，则可以从上面链接的HuggingFace存储库中手动下载所有所需的文件，并将其放置在tyDiffusion的UI中定义的相应外部模型路径中。
世代
•为什么深度控制网不会影响我生成的图像/动画？

在tyDiffusion的初始测试中，发现某些机器在通过3ds Max的Nitrous API中继视口深度信息时存在问题。问题的原因尚不清楚（可能与某些GPU硬件和/或GPU驱动程序有关），但问题的影响是，当ControlNet源设置为“视口深度”时，一些用户可能会发现tyDiffusion的Depth ControlNet无法正常工作。当前解决此问题的方法是将Depth ControlNet源设置为“视口深度”以外的其他值（例如：将其设置为“视口颜色”），并启用ControlNet预处理器菜单中的一个深度预处理器（例如：“Depth anything”）。这将使用经过训练的AI模型从视口的颜色缓冲区生成深度信息，该模型不如直接使用深度缓冲区准确，但仍然可以产生可接受的结果。

最近发现了此问题的原因-如果在视口中启用了抗锯齿，tyDiffusion将无法从视图中提取深度缓冲区。这个问题在tyFlow v1.113+中得到了解决。如果使用旧版本的tyFlow，请禁用视口抗锯齿以恢复深度缓冲区访问。
•当我尝试使用IP适配器ControlNet时，ComfyUI控制台窗口显示一个关于缺少clip_vision模型的错误。我该怎么解决这个问题？

tyDiffusion的IP适配器模块要求“clip_g.pth”出现在以下目录中：[External ControlNet models]\preprocessors\clip_vision（其中[External Control Net models]是在“设置”选项卡>“路径”选项卡中定义的路径）。如果您从模型库下载IP适配器ControlNet模型，tyDiffusion下载管理器将自动将“clip_g.pth”放置在该目录中，但是，如果您手动下载ControlNet模型或移动模型/文件夹，它可能无法找到该文件。通过将“clip_g.pth”还原到该目录，将不再出现ComfyUI clip\uvision错误。如果您的计算机上没有“clip_g.pth”，可以从tyDiffusion HuggingFace仓库下载。
•为什么姿势控制网不会影响我生成的图像/动画？

姿势控制网（OpenPose/DensePose）对您提供的输入类型相当敏感。相应的预处理器模型是在人类（或动物，如果你使用动物模型）的照片上训练的，所以如果你提供的输入与类人/动物的照片表示不同，它们可能无法检测到其中的任何姿势。如果您正在为使用Character Studio Biped操纵的角色设置姿势，则可以将源模式更改为“Biped到OpenPose”，以便从Biped骨架完美转换为OpenPose骨架，从而生成更准确的姿势相关图像/动画。
•为什么我使用的动作LoRA对我的AnimateDiff动画没有影响？

AnimateDiff运动LoRA仅受AnimateDiff-运动模块v2的支持。如果您使用的是运动LoRA，请确保您已选择模块的v2。
•为什么我生成的动画看起来比生成的图像差，即使我的所有其他设置都是相同的？

由于AnimateDiff运动模块影响输出的方式，使用AnimateDiffs生成的动画在质量上可能与使用相同整体设置生成的图像有很大不同。AnimateDiff运动模块在质量远低于基本SD模型的图像上进行训练，并使用各种方法来提高时间一致性，这可能会对整体输出图像质量产生重大影响。启用AnimateDiff时，ControlNets的行为也可能有所不同。提高使用AnimateDiff生成的动画质量的最佳方法是启用升级器来提高其细节和分辨率（“修复错误”在这方面效果很好，但可能需要大量时间和VRAM才能运行）。