report errors from training log (e.g., missing output directory)
用户在 Kohya SS 的 Textual Inversion、LoRA、DreamBooth、finetune 等训练标签页中启动训练时，因未指定输出目录（或指定了不可写目录），系统在生成训练配置文件时报错。错误以 Gradio 跟踪栈形式出现在日志中，UI 未显示明确提示。
标签： Stable Diffusion
Error trying to use WD14 Captioning
用户在 Kohya SS 中运行 WD14 Captioning 功能时（直接运行或通过加速启动脚本），触发 onnx model not found 错误，导致标注流程中断。该问题在 Windows 11 原生环境和 Linux Docker 容器中均有出现。
NunchakuFluxDiTLoader does not exist
用户在 Krita AI Diffusion 插件（v1.45.0 及部分早期版本）中使用 Flux 模型，尤其是通过插件默认安装的 ComfyUI 后端、自定义 ComfyUI 服务器或 Linux Docker 环境时触发此报错。部分用户在重新安装插件后问题仍未解决。
No module named ‘OpenGL_accelerate’
用户在使用 SwarmUI 0.9.8.1 版本时，从 Generate 标签页发送图像生成请求到 ComfyUI 后端。当后端的 EnablePreviews 设置为非 "No Previews" 的选项（例如 "Enabled (fast latent2rgb)"）时，请求会卡住，ComfyUI
Captioning broken with wd-v1-4-convnexttv2-tagger-v2
用户使用 Kohya SS Windows GUI 版（Python 3.10），在 Captioning 界面启用了 ONNX 并勾选 "Force model download"，选择 SmilingWolf/wd-v1-4-convnextv2-tagger-v2 模型。模型文件虽被成功下载（
Error downloading selected_tags.csv
用户在运行 Kohya SS 的 WD14 captioning 功能时，程序尝试从 Hugging Face 下载 selected_tags.csv 文件，但下载过程因网络超时而中断。
TE keys missing
用户使用 Kohya SS 的 LoRA 训练功能训练 SDXL 模型时，训练日志一切正常，但生成的 safetensors 文件中缺少 TE 键值（TE keys），导致训练出的 LoRA 模型无法保留人物身份特征，面部变得千篇一律，细节丢失。该问题在 Linux、Windows 以及 Docke
Huge difference in Lora training quality VS version 24.x
用户在 kohya_ss 最新版本（相较于 v24.x）训练 LoRA 模型，用于 NoobAIXL（SDXL）模型。使用完全相同的训练数据集和基本相同超参数文件，但新版本训练出的模型在提示词遵循度（prompt adherence）和特定角色学习（specific character learni
[Help] “No data found” error when training model – train_data_dir issue
![[Help] "No data found" error when training model – train_data_dir issue](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/3374-c5ab074b-768x403.jpg)
用户在使用 Kohya SS 的 LoRA、DreamBooth 或 Textual Inversion 训练时，在 GUI 中设置了 train_data_dir 参数，启动训练后程序立即报错退出，提示无法找到训练数据。
Incorporate More Meaningful/Useful Diagnostics
用户在运行 Kohya SS 进行 LoRA 训练或 DreamBooth 训练时（通过 gui.bat 或 Docker 启动），训练过程失败后 GUI 界面仅显示通用错误提示，无法通过自然语言理解具体是何种错误（如 CUDA 内存不足、权限错误、数据加载问题等）。用户感到沮丧，因为日志仅输出 P