ADetailer项目在Forge UI下的UnpicklingError问题分析与解决方案
2025-06-13 21:43:05作者:羿妍玫Ivan
问题背景
在Debian GNU/Linux系统下使用Forge UI运行ADetailer扩展时,用户遇到了一个特定问题:ADetailer只能在首次运行时正常工作,后续尝试使用时会出现UnpicklingError错误,必须重启WebUI才能再次使用。这个问题的核心在于PyTorch 2.6版本对模型加载机制的变更。
技术分析
错误根源
PyTorch 2.6版本将torch.load
函数的weights_only
参数默认值从False
改为True
。这一变更旨在提高安全性,防止潜在的恶意代码执行。然而,这也导致了一些依赖旧行为的模型加载出现问题。
具体到ADetailer项目中,错误信息显示:
UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded...
错误表明系统尝试加载ultralytics.nn.tasks.DetectionModel
时失败,因为该模型类不在PyTorch默认允许的全局变量列表中。
影响范围
这一问题主要影响:
- 使用PyTorch 2.6及以上版本的环境
- 需要加载包含复杂模型结构的场景(如ADetailer的人脸检测功能)
- 多次连续运行ADetailer的情况
解决方案
方法一:修改torch.serialization.py
- 定位到文件:
venv/lib/python3.11/site-packages/torch/serialization.py
- 找到三处
weights_only
参数设置:- 第一处:
weights_only = _default_to_weights_only(pickle_module)
- 另外两处:
weights_only = True
- 第一处:
- 将所有三处都修改为
weights_only = False
注意:此方法直接修改库文件,可能在PyTorch更新后被覆盖。
方法二:环境变量解决方案
更优雅的解决方案是设置环境变量:
export TORCH_FORCE_NO_WEIGHTS_ONLY_LOAD=true
然后再运行webui.sh脚本。
这种方法:
- 不需要修改任何代码文件
- 在系统层面解决问题
- 不会影响其他PyTorch功能
方法三:代码级解决方案
对于开发者而言,可以在代码中添加:
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
import torch.serialization
torch.serialization.add_safe_globals([DetectionModel])
这种方法将DetectionModel
显式添加到安全全局变量列表中,既解决了问题又保持了安全性。
潜在问题与注意事项
-
黑色图像问题:有用户报告修改后生成黑色图像,这可能是由于:
- 模型加载不完整
- GPU兼容性问题
- 特定环境配置问题
-
安全性考虑:将
weights_only
设为False
会降低安全性,只应在信任模型来源的情况下使用。 -
环境差异:不同Forge版本(如reForge)可能有不同的表现,需要针对性测试。
最佳实践建议
- 优先使用环境变量解决方案,它最干净且可维护
- 如果必须修改代码,考虑在项目启动时动态添加安全全局变量
- 对于生产环境,建议等待ADetailer官方更新以完全兼容PyTorch 2.6+
总结
ADetailer在Forge UI下的这一问题是PyTorch安全机制升级带来的兼容性问题。通过理解错误本质和可用的解决方案,用户可以根据自身环境和需求选择最适合的解决方法。随着PyTorch生态的演进,这类问题有望在框架层面得到更好的处理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
212
287

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

暂无简介
Dart
527
116

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44