SwarmUI项目中YOLOv9人脸模型与PyTorch 2.6兼容性问题分析

问题背景

在SwarmUI项目中，用户报告了一个关于YOLOv9人脸模型在PyTorch 2.6环境下无法正常工作的问题。该问题表现为当尝试加载face_yolov9c.pt模型文件时，系统会抛出与torch.load函数相关的错误。

技术原因分析

这个问题的根源在于PyTorch 2.6版本中引入的一个重要变更：torch.load函数的weights_only参数默认值从False改为了True。这一变更旨在提高安全性，防止潜在的任意代码执行风险。

当weights_only=True时，PyTorch会限制只加载包含张量数据的文件，而拒绝加载可能包含可执行代码的pickle对象。然而，许多YOLO模型文件（包括YOLOv9）使用了pickle序列化格式存储模型参数和架构信息，这就导致了兼容性问题。

解决方案探讨

针对这个问题，社区提出了几种可能的解决方案：

1. 降级PyTorch版本：回退到PyTorch 2.5.1或更早版本可以暂时解决问题，因为旧版本默认允许加载pickle对象。但这只是一个临时解决方案，不推荐长期使用。

2. 修改模型加载方式：在代码中显式设置weights_only=False可以强制允许加载pickle对象。但需要注意，这可能会带来安全风险，只应在完全信任模型来源的情况下使用。

3. 模型格式转换：尝试将模型转换为其他格式（如safetensors）理论上可行，但实际测试表明Ultralytics框架目前不支持直接加载safetensors格式的YOLO模型。

最佳实践建议

经过SwarmUI开发团队的调查和修复，该问题已通过更新Ultralytics库得到解决。对于遇到类似问题的用户，我们建议：

1. 确保使用最新版本的SwarmUI和相关依赖库
2. 如果必须手动处理，可以考虑在加载模型时明确指定weights_only参数
3. 长期来看，建议模型开发者考虑迁移到更安全的模型序列化格式

安全注意事项

在处理模型文件时，特别是当需要设置weights_only=False时，务必确保模型文件来源可信。加载不受信任的模型文件可能导致任意代码执行，带来严重的安全风险。