本过程使用的是阿里云ESC服务器，实例规格为ecs.gn7i-c8g1.2xlarge，autodl的4090也可以，但3080会爆显存
1.从github上安装最简便的comfyui，可以镌汰模子占用的内存(可删掉自带的manage)，安装地址：GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular stable diffusion GUI, api and backend with a graph/nodes interface.
2.从github上安装ultraedit插件到custom_nodes目录下，并配置依靠资源，可直接通过pip install -r requiremens.txt，安装地址：GitHub - ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-UltraEdit-ZHO: ComfyUI UltraEdit（Diffusers）
出现的问题：
1.ComfyUI工作流节点缺失
可能原因：安装节点后未安装所需依靠，可尝试pip install -r requirements.txt。
2.缺少所需库acclerate、sentencepiece、protobuf
解决方法：使用pip install 安装对应库，此中protobuf库版本选择3.19.0。
3.在使用本地模子时仍从hugging face 上下载文件
可能原因：可能由于代码所需其他文件在本地并未找到，可使用export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com命令，通过hugging face 国内镜像加快下载。
4.由于这个插件所需模子差不多30G,在autodl中会出现系统盘内存不足的问题
解决方法：将模子文件放在数据盘中，使用软连接进行路径映射，在linux中命令为ln -s 源文件路径 软链接文件路径(路径为绝对路径，加上/root)。
5.在结果节点中返回多张灰度图片
可能原因：可能是 diffusers 问题
解决方法：将UltraEdit.py 文件最后的 output_t = output_t.squeeze(0) 删除，即多加一个批次维度
6.使用差别图片时，有可能会出现维度错误，如下
可能原因：在该插件的UltraEdit.py文件中，将输入的图片进行resize,导致图片巨细不满足4的倍数。
解决方法：将图片resize后，若尺寸不满足4的倍数，则进行裁切或填充(实测4的倍数不一定行，改为16的倍数则可以顺应所有图片)
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