从眼前的问题开始查。

任务没有立即报错，却输出黑图、无效像素或明显异常颜色。先判断实际保存文件是否异常，再区分输入、采样、解码和显示问题；黑色预览与黑色成品不能混为同一现象。

适用于 PyTorch 或注意力扩展实际调用 GPU 算子时报告 no kernel image。新显卡太新、旧显卡被构建移除、第三方扩展未包含目标架构都可能触发，不能统一称为“显存不够”。

视频合成时 AAC 或其他音频编码过程失败，stderr 指出输入含非有限值。需要从进入编码器的音频向前检查，而不是仅凭 FFmpeg 报错就认为编码器未安装。

视频读取、转码、合成或预览节点提示找不到 FFmpeg 可执行程序。首先确认是可执行文件缺失，还是编码器、输入文件或节点内部路径错误，不要仅凭日志出现 ffmpeg 就重新安装全部视频依赖。

适用于基于官方基础图生图示例理解输入图像如何影响结果。此文区分图生图的输入路径、denoise 与随机种子，不把某个固定数值包装成适用于所有图像的最佳参数。

局部重绘是在选定区域重新生成内容。使用官方基础 inpainting 示例时，需要同时理解图像、遮罩与适配模型，不应把“画出一个白色区域”当作整套依赖已经正确。

想让图更大，可能是在原画面之外生成新内容，也可能只是提高现有画面的像素分辨率。两者目标、节点与风险不同，选错工作流会造成看似尺寸正确但内容不符合预期。

分别检查 PyAV 的 Python 入口、其使用的多媒体库，以及节点调用的外部 FFmpeg 程序。

使用独立的背景移除模板，核对目标图、尺寸与透明保存；生成式抠图还要检查主体是否被改动。

从透明生成指令到原始 PNG 的 alpha 检查，区分白底、棋盘格像素和真实透明。

音频分支有输出，但经过 VHS_VideoCombine 合成后几乎听不见。此条目针对报告中与 fp16 中间结果有关的一类情况，不把所有静音都归因于精度。

视频节点读取或合成失败，或者输出文件存在但浏览器不能播放、时长异常、没有声音。本页围绕媒体处理层排查，不把这些问题全部归因于生成模型。

本页以 VHS_VideoCombine 为入口说明 VideoHelperSuite 的媒体工作流角色。视频生成模型产出内容，媒体节点负责读取、抽帧、合成和输出；不要把两者的错误混为一个模型问题。