RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for AutoencoderKL:

快速结论：该报错通常在使用 Kohya SS 的 extract_lora_from_models.py 脚本从微调后的 SD 1.5 checkpoint 中提取 LoRA 时触发。优先排查 checkpoint 文件中是否存在重复的 “to_” 键名，或检查 VAE 部分是否包含不兼容的命名。

问题场景

用户在使用 Kohya SS 的 extract_lora_from_models.py 脚本，尝试从基于 SD 1.5 微调后的 checkpoint（例如 realistic vision 4.0 的微调模型）中提取 LoRA 权重时，脚本在加载 VAE 部分失败。

报错原文

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for AutoencoderKL:
    Missing key(s) in state_dict: "encoder.mid_block.attentions.0.proj_in.weight", ...
    Unexpected key(s) in state_dict: "encoder.mid_block.attentions.0.proj_in.to_to_q.weight", ...
    ...

原因分析

根据 Issue 讨论，报错原因在于 checkpoint 文件中部分 VAE 层的键名出现了重复的 “to_” 前缀（例如 “.to_to_q.” 或 “.to_to_k.”），导致加载时出现意外的键名。具体来说：

使用 base SD 1.5 微调的 checkpoint 可以正常加载。
使用 realistic vision 4.0 等第三方预训练模型微调后的 checkpoint 加载失败。
问题与 VAE 的键名格式有关，可能是模型转换或合并过程中产生了键名污染。

环境排查

确认 Kohya SS 版本是否为最新（如 2024 年 1 月版本）
确认 base 模型路径和微调模型路径是否正确
确认 checkpoint 文件格式是否为标准的 SD 1.5 .ckpt
尝试用 base SD 1.5 checkpoint 代替微调模型来验证是否是模型本身的问题

解决步骤

方法一（可优先尝试）：使用第三方工具 stable-diffusion-webui-model-toolkit 对微调后的 checkpoint 进行优化处理，得到精简版本后再用于 Kohya SS。

方法二（代码级修复）：修改 Kohya SS 源码中的 model_util.py 文件，添加键名修正函数。在 conv_attn_to_linear() 函数内增加对 “.to_to_” 键名的替换逻辑：

def correct_checkpoint_to_keys(checkpoint):
    keys = list(checkpoint.keys())
    for key in keys:
        if ".to_to_" in key:
            newkey = key.replace(".to_to_", ".to_")
            checkpoint[newkey] = checkpoint[key]
            del checkpoint[key]
            logger.info("Replaced checkpoint key: " + key + " -> " + newkey)

def conv_attn_to_linear(checkpoint):
    correct_checkpoint_to_keys(checkpoint)
    keys = list(checkpoint.keys())
    attn_keys = ["query.weight", "key.weight", "value.weight"]
    for key in keys:
        if ".".join(key.split(".")[-2:]) in attn_keys:
            if checkpoint[key].ndim > 2:
                checkpoint[key] = checkpoint[key][:, :, 0, 0]
        elif "proj_attn.weight" in key:
            if checkpoint[key].ndim > 2:
                checkpoint[key] = checkpoint[key][:, :, 0]

方法三：确保待提取的微调模型是基于标准 SD 1.5 直接微调的，而不是基于 realistic vision 等经过预训练的第三方模型微调。

验证方法

修复后重新运行 extract_lora_from_models.py，确认不再弹出 RuntimeError，且成功生成 LoRA 权重文件。你可以在终端中查看日志输出，确认 VAE 加载时没有报错，并且能正常看到 “loading vae:” 的提示信息。

参考来源

bmaltais/kohya_ss #1546

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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for AutoencoderKL: