从眼前的问题开始查。

ComfyUI 或自定义节点导入 SageAttention 时，可能找不到 Python 包或 Triton，也可能在 Windows 上无法加载 _fused 扩展。这些错误发生在不同层次，不能统一靠升级所有依赖处理。

保留实际模块名与运算错误，避免把数值、形状和求解器异常都当作安装问题。

这是基于官方基础示例整理的一条完整文生图操作路径，用于认识节点职责与建立环境基线。它不要求先安装大量自定义节点，也不是已经由本站执行的效果演示。

本条目整理 SDXL 官方示例中的基础模型与精炼路线，帮助判断一份工作流需要哪些角色。它不是所有 SDXL 衍生 checkpoint 的性能比较，也不声称每种 LoRA 都可互用。

记录官方 4-step LoRA 的底模、文件身份和工作流入口；与同仓库的完整模型分开，避免装错目录或套用其他步数。

检查节点采用的具体实现，不把 SAM、SAM2 和不同 GroundingDINO 封装当成同一个包。

旧故障线索提到 setuptools 上限，但不能据此直接给你的整个环境降级。先核对安装来源、包版本以及错误究竟来自构建过程还是运行依赖。

先查表达式节点实际依赖，再检查允许的名称、运算和输入，不用 Python eval 代替安全边界。

音频节点不能读取文件时，先看导入是否成功，再看底层库能否加载，最后检查输入文件。安装 FFmpeg 不等于已经补上 SoundFile 的所有依赖。

把库的安装、模型架构识别和权重来源分别核对，不因后缀相同就判断能够加载。

将数据库库缺失、数据库连接和迁移状态分开检查，不默认删除数据库或重建全部表。

一个运算收到来自不同设备的张量，例如图像在 CUDA、mask 还在 CPU，或者两个分支分别位于不同 GPU。错误指出的是运算边界，不等于整套程序没有识别显卡。

dtype 错误不同于矩阵尺寸或设备错误。先看调用栈和不兼容的运算输入；仅凭 KSampler 报错不能判定是哪一组件造成了类型不一致。

采样、文本编码或加载适配器时出现矩阵形状不兼容。数字反映当前参与计算的维度，是定位线索，但不能只凭一组数字推出唯一缺失模型。

明确终端、解释器与当前目录，用本机实际路径执行检查，避免把安装命令输入 Python 提示符。

同一个节点可能先导入 timm，再按名称创建模型，最后获取预训练权重。先确认失败阶段，避免把所有错误都当成 Python 缺包。

适用于节点或启动过程请求 CUDA，却发现当前 PyTorch 没有对应构建能力。NVIDIA 环境与 Mac/CPU 上误用 CUDA 专属节点必须分开判断，修复方向完全不同。

安装一个视觉或多模态节点后，另一个节点可能要求不同 timm 版本。先把要求来自哪个包画清楚，再判断共用环境是否可行。

先确定失败发生在导入、模型初始化还是联网获取文件，保留 revision 和缓存上下文。

采样进度已经结束，但 VAE Decode 或视频解码节点失败，导致没有最终图片或视频。这与采样开始就显存不足不同：已经生成的 latent 仍需要进一步转换为像素。

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。

本页专门说明 Wan2.2 5B TI2V 路线中的首个图生视频任务。模型家族参考页负责解释资源差异，这里负责输入、运行阶段和产物检查，不把文生和图生的所有变体混在同一操作流程。