Models Take Forever to Load.
用户在 Fooocus 2.1.850 及更高版本上运行 Stable Diffusion XL 模型（如 juggernautXL），使用 NVIDIA GTX 1660（6GB VRAM）或 GTX 1650（4GB VRAM）等消费级显卡时，启动后模型加载时间极长（如 250-385 秒），其
标签： Python
[Bug]: –gpu-device-id has no effect when used with –directml on an AMD GPU
![[Bug]: --gpu-device-id has no effect when used with --directml on an AMD GPU](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/4024-b3734cdf-768x403.jpg)
用户在 Windows 11 上运行 Fooocus 2.5.5 版本（原始报错环境），通过 `run.bat` 或命令行启动，系统同时具有 Intel 核显和 AMD 独立显卡（12 GB VRAM）。用户添加了 --directml --gpu-device-id 0 或 --gpu-devic
Runs on CPU and not GPU
用户在 Windows 环境下从 GitHub Release 下载 Fooocus 压缩包并解压后，运行 run.bat 启动程序。生成图像时任务管理器显示 CPU 负载接近 100% 而 GPU 使用率极低或为零。部分用户曾在之前尝试过其他教程安装 CUDA 但遇到 Torch not comp
RuntimeError: Couldn’t install torch.” message
用户在 Windows 系统上通过 webui.bat 启动 Stable Diffusion WebUI v1.10.1 时触发。启动脚本检测到当前 Python 版本为 3.14.4（预期为 3.10.6），随后尝试安装 torch 失败，抛出 RuntimeError: Couldn't in
[Bug]: pytorch rocm 6.0 with 7600xt = HSA_STATUS_ERROR_INVALID_ISA
![[Bug]: pytorch rocm 6.0 with 7600xt = HSA_STATUS_ERROR_INVALID_ISA](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/15434-1e9b08ba-768x403.jpg)
用户启动 Stable Diffusion WebUI 1.8.0，使用 PyTorch 2.1.2 / 2.3.0 / 2.4.0 搭配 ROCm 6.0，并设置 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 。运行 webui.sh 时触发该错误。同一套硬件在 PyTorch
TypeError: string indices must be integers
用户在更新 comfyui-frontend-package 至 1.33.10 后，使用 ComfyUI 内置的 Load 3D 节点时，从节点 image 输出拖线连接到 Preview Image 节点，无法正常生成模型预览图。
ModuleNotFoundError: No module named ‘pkg_resources
用户在 macOS Silicon (Apple M 系列芯片) 上，按照官方指南通过 brew 安装依赖后，在 stable-diffusion-webui 目录下执行 ./webui.sh 。脚本自动创建 venv 并尝试安装 clip 包时失败，导致 WebUI 无法启动。
TextGenerate – memory pinned first run, long first-run time (aimdo vizualizations included)
用户在 ComfyUI 中使用 TextGenerate 自定义节点（基于 aimdo visualizations 的调试信息），加载 Qwen 3.5_4B 或 Gemma 3 模型时，首次运行耗时长达 110~219 秒，但第二次及后续运行仅需 8~23 秒。同时 GPU 显存占用和功耗异常—
不会编码？用GPT-4 Vision + Streamlit 配合编写高质量app
如果你会写些Python甚至不会编码，现在用G…