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Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决

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Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决 描述 错误描述:找不到模块imageio.v3 解决: 参考地址 其他文章推荐: 专栏 : 人工智能基础知识点 专栏:大语言模型LLM

Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决

描述

近日,心血来潮,继续玩动图。
很久之前就安装了AnimateDiff,也能正常使用。今天抽风,安装B站上一个up主的教程,安装了TemporalKit插件,结果就是新插件可以使用,Animatediff在webui中不显示,且webui启动时,在命令行能看见报错了。
一开始以为是版本问题,对Animatediff各个版本来回切换,失败。
咬牙卸载Animatediff后重装,也不行。

错误描述:找不到模块imageio.v3

** Error loading script: animatediff.py Traceback (most recent call last): File
“C:\Users\trevo\stable-diffusion-webui\modules\scripts.py”, line 382,
in load_scripts script_module =
script_loading.load_module(scriptfile.path) File
“C:\Users\trevo\stable-diffusion-webui\modules\script_loading.py”,
line 10, in load_module module_spec.loader.exec_module(module) File
“”, line 883, in exec_module File “”, line 241, in
_call_with_frames_removed File “C:\Users\trevo\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-animatediff\scripts\animatediff.py”,
line 11, in from scripts.animatediff_output import AnimateDiffOutput
File
“C:\Users\trevo\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-animatediff\scripts\animatediff_output.py”, line 3, in import imageio.v3 as imageio ModuleNotFoundError: No module
named ‘imageio.v3’

解决:

首先卸载TemporalKit插件,大家会问什么要卸载?因为这个插件已经没有人维护了,建议直接使用EbSynth。

1、打开Windows PowerShell,使用cd d:\sd\python,切换到sd\python路径下。注:“sd”是我举例,以本机安装实际为准
2、执行更新imageio到最新版:

.\python.exe -m pip install --upgrade "imageio>=2.26"

3、重启webui,成功。

参考地址

https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff/issues/118

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总结

**: 文章总结**
本文主要讨论了Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件之间的冲突问题,并提供了解决方案。文章开头以一个用户在安装TemporalKit插件后遭遇AnimateDiff无法正常工作,且遭遇`imageio.v3`模块缺失错误的情况展开叙述。
**问题和错误描述:**
- 用户安装TemporalKit插件后,AnimateDiff在web界面不可见并显示错误。
- 错误信息提示找不到`imageio.v3`模块。
**解决方案:**
- 首先建议卸载无人维护的TemporalKit插件,并推荐使用EbSynth替代。
- 在Windows PowerShell中更新`imageio`至最新版本,通过执行`python -m pip install --upgrade "imageio>=2.26"`命令。
- 重启web界面(webui)后,问题得到解决。
此外,文章还推荐了两个专栏资源:
1. 专栏“人工智能基础知识点”涵盖了一系列人工智能领域的基础知识、技术和应用介绍,包括从阿里云人工智能产品体系到自然语言处理常用算法原理的详细说明。
2. 专栏“大语言模型LLM”聚焦于大语言模型(LLM)的发展历程、训练技术、优化策略及算法框架的演进,特别是详细介绍了关于LLM的分布式训练、参数微调、推理加速和资源优化等方面的内容。
**总结语:**
本文通过具体案例展示了如何解决AnimateDiff与TemporalKit插件之间的冲突问题,并提供了相关学习资源链接,使读者不仅能够解决具体的技术问题,还能深入了解人工智能特别是大语言模型领域的知识与动态。

更新时间 2024-07-18