KennyChan3389

> > Comfyui初学者，在使用WAS_Node_Suide插件，传入透明背景图片到“CLIP语义分割”时，插件报错。具体如下： > > 执行CLIPSeg_时出错： > > OpenCV（4.9.0） D：\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp：650：错误：（-209：输入参数的大小不匹配）该操作既不是“数组操作数组”（其中数组具有相同的大小和相同数量的通道），也不是“数组运算标量”，也不是函数“cv：：arithm_op”中的“标量运算数组” > > 文件“F：\Blender_ComfyUI\ComfyUI\execution.py”，第 155 行，recursive_execute output_data，output_ui = get_output_data（obj， input_data_all） 文件“F：\Blender_ComfyUI\ComfyUI\execution.py”，第 85 行，get_output_data return_values = map_node_over_list（obj， input_data_all， obj.函数，allow_interrupt=True） 文件“F：\Blender_ComfyUI\ComfyUI\execution.py”，第 78 行，map_node_over_list...

> > Comfyui初学者，在使用WAS_Node_Suide插件，传入透明背景图片到“CLIP语义分割”时，插件报错。具体如下： > > 执行CLIPSeg_时出错： > > OpenCV（4.9.0） D：\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp：650：错误：（-209：输入参数的大小不匹配）该操作既不是“数组操作数组”（其中数组具有相同的大小和相同数量的通道），也不是“数组运算标量”，也不是函数“cv：：arithm_op”中的“标量运算数组” > > 文件“F：\Blender_ComfyUI\ComfyUI\execution.py”，第 155 行，recursive_execute output_data，output_ui = get_output_data（obj， input_data_all） 文件“F：\Blender_ComfyUI\ComfyUI\execution.py”，第 85 行，get_output_data return_values = map_node_over_list（obj， input_data_all， obj.函数，allow_interrupt=True） 文件“F：\Blender_ComfyUI\ComfyUI\execution.py”，第 78 行，map_node_over_list...

请问，运行到采样器那边出现4096报错，是什么样的原因引起的呢？ 附上运行文档：求助，谢谢 [新建文本文档.txt](https://github.com/huchenlei/ComfyUI-layerdiffuse/files/14603150/default.txt)

> 采样器那边出现4096报错, 是图片大小不匹配 你把原始图片缩放到 512x512, 然后再传给下一个节点 您的意思是说，扣完图的图片，要和空latent的大小匹配，对嘛？

> You may need to manually go to https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/releases to install the appropriate version  pip list: lightning-utilities 0.10.1 llama_cpp_python 0.2.76 I can't find where I'm going wrong, I can...

> Try using CLIPTextEncode (ImageInterrogator) instead  您推荐的节点是可以用但是其他的节点又出问题，寻求帮助。 

真不行啊，而且我发现反推文本编码器，前天还是自然语言输出，进早忽然变成tag输出了。不知道为啥。

 您别介意，感觉今天用起来，推理很慢很慢，而且很多都变了。上面拿一张是刚刚推理的。 下面这张是昨天的 

>  您别介意，感觉今天用起来，推理很慢很慢，而且很多都变了。上面拿一张是刚刚推理的。 **### 下面这张是昨天的 !** [fa095d9662c38ab00a5a4556140bf785](https://private-user-images.githubusercontent.com/155774773/337080951-00ff91b3-1fc4-47f0-8640-60030285532c.png?jwt=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJnaXRodWIuY29tIiwiYXVkIjoicmF3LmdpdGh1YnVzZXJjb250ZW50LmNvbSIsImtleSI6ImtleTUiLCJleHAiOjE3MTc2NDE4MDUsIm5iZiI6MTcxNzY0MTUwNSwicGF0aCI6Ii8xNTU3NzQ3NzMvMzM3MDgwOTUxLTAwZmY5MWIzLTFmYzQtNDdmMC04NjQwLTYwMDMwMjg1NTMyYy5wbmc_WC1BbXotQWxnb3JpdGhtPUFXUzQtSE1BQy1TSEEyNTYmWC1BbXotQ3JlZGVudGlhbD1BS0lBVkNPRFlMU0E1M1BRSzRaQSUyRjIwMjQwNjA2JTJGdXMtZWFzdC0xJTJGczMlMkZhd3M0X3JlcXVlc3QmWC1BbXotRGF0ZT0yMDI0MDYwNlQwMjM4MjVaJlgtQW16LUV4cGlyZXM9MzAwJlgtQW16LVNpZ25hdHVyZT0yMzJjZjRiMzBjNjk4MjI1YTJlYTkxZjZjNjU5NDUzYzM3NTdkYTdkZjM3MGRjMWMwYmFlZDMyMDM3MzE1ZDdlJlgtQW16LVNpZ25lZEhlYWRlcnM9aG9zdCZhY3Rvcl9pZD0wJmtleV9pZD0wJnJlcG9faWQ9MCJ9.YQeWwbJvvvDLh3c8_W9Nn-pG0Is2YeCzOw9dYbdWUK8)

 左边是随机出tag或者自然语言（不同种子），右边那个就肯定是TAG输出的