ValueError: Image with ID b64e24cc-f045-4c27-bcca-87bc34598270 not found in cache.

问题场景

用户在 Krita AI Diffusion 中使用 LocalServer 模式，选择 Noobl AI XL 模型并启用 Reference 模式，将批次队列设为 8（或更多）后点击 Generate 开始批量生成。也有用户使用自定义 ComfyUI 服务器、Flux.1-dev-q8 模型，通过 Refine（img2img）反复排队 20–40 个任务时复现。触发点通常是在完成约 4 张、或连续处理一定数量后，ComfyUI 的 comfyui-tooling-nodes 找不到输入图像的缓存记录，整条队列随即中断，后面的任务不再继续。

报错原文

!!! Exception during processing !!!
Image with ID b64e24cc-f045-4c27-bcca-87bc34598270 not found in cache.
Traceback (most recent call last):
  File "...\custom_nodes\comfyui-tooling-nodes\nodes.py", line 179, in execute
    raise ValueError(f"Image with ID {id} not found in cache.")

ValueError: Image with ID b64e24cc-f045-4c27-bcca-87bc34598270 not found in cache.

另一用户自定义 ComfyUI 环境中报错为：

Server error: Image with ID 04ae8cab-dabe-4b6c-b031-127aa912adfa not found in cache.

原因分析

Issue 中维护者未能复现（其尝试用多张输入图排队至 16 张也未出现），因此没有确认的根因。综合多位用户的描述，可能原因包括：

• 与“strength 小于 100%”的 Reference / img2img 流程相关：报错用户提到强度降到 100% 仍可完成 4 张，降到 96% 时第 4 张就报错，说明图像在进入 tooling 节点前可能没有按预期写入缓存。
• 可能为异步缓存或竞态条件：有用户观察到报错时机不确定，队列中任务很多时概率更高，怀疑是 tooling 节点读取图像缓存与上游节点写入之间存在时序问题。
• 可能与该次 Krita AI Diffusion / ComfyUI tooling 节点更新引入的行为变化有关：多位用户均表示更新前没有该问题。
• 部分用户只在特定流程（大量 Refine、批量 img2img）中复现，与具体 safetensors 模型关系不大（Flux-1.dev-q8 出现更多可能只是使用频率更高）。

环境排查

• 确认 Krita AI Diffusion 版本及 LocalServer / 自定义 ComfyUI 版本，最好回退到更新前的版本对比是否仍复现。
• 确认 comfyui-tooling-nodes 的版本或 commit，因为报错堆栈直接指向该节点的 nodes.py:179。
• 确认 ComfyUI 是内嵌 LocalServer 还是用户自建，二者行为可能不同。
• 确认使用的模型（Noobl AI XL / Flux.1-dev-q8 等）与生成模式（Reference、img2img、strength 数值）。
• 确认队列/批次数量，例如是否能稳定在 4 张完成、超过 4 张报错。
• 确认显卡、显存与内存（有用户为 5070ti + 64GB RAM），但 Issue 未证明硬件是直接原因，仅可作为参考信息。
• 确认 Windows 版本与路径（路径中是否包含中文、特殊字符或空格，可能影响缓存定位）。

解决步骤

1. 先将批次/队列降到 4 以内运行，确认能否稳定完成；这是 Issue 中被用户验证有效的规避方式。
2. 如果队列中剩余任务不多，可等生成完成后把剩余数量改成 1 再点 Generate，新加入的任务可正常结束。
3. 尝试把 Reference / img2img 的 strength 调整为 100%（全强度）而非小于 100%，观察是否仍报错；有用户报告强度改变会影响报错出现的位置，但这并非稳定修复。
4. 回退 Krita AI Diffusion 或 comfyui-tooling-nodes 到更新前的版本，验证是否由更新引入。
5. 如果使用自定义 ComfyUI，可检查 tooling 节点是否为最新版本，或尝试更换为内嵌 LocalServer 对照测试（可优先尝试）。
6. 清理并重装 LocalServer 目录在 Issue 中已被用户尝试过，但未解决问题，因此不推荐作为首选，只作为排除环境损坏的辅助手段。

验证方法

将队列设置为 4 或更少，使用相同模型与 Reference / img2img 设置连续生成多轮，观察是否还会出现 Image with ID ... not found in cache.；若队列超过 4 时仍复现，则说明当前规避手段不足以解决问题，需要等待上游修复或回退版本后再验证。

参考来源

Acly/krita-ai-diffusion #2135

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