【简介】昨天Qwen-Image-2.1生图还好好的不知道是因为自动更新了还是用了Z-Image模型今天再用Qwen-Image-2.1生图就报错了。看看要怎么解决。Qwen-Image-2.1 报错这个报错有点莫名其妙是说来就来。① 前面还用Z-Image生成一张飞鸟图来着实话实说Z-Image还真不差理解能力强简单的提示词也能出比较满意的图速度也快。这里重启Mac后启动unsloth在图像菜单加载Qwen-Image-2.1模型。② 一样的提示词想对比一下Z-Image和Qwen-Image-2.1下生成的图片有什么不同。③ 正常执行40步去噪。④ 然后弹出图像生成失败提示虽然有【查看日志】按钮但如果你不是眼明手快的话提示信息一下就关掉了。⑤ 点击主界面左下设置图标。⑥ 点击菜单【日志】再点击【打开日志文件夹】。⑦ 根据报错时间找到当时生成的日志文件。⑧ 虽然日志文件可以打开并看到内容但是它认识我我不认识它。分析日志分析日志这个工作还是交给AI吧。① 将日志文件交给ChatGPT很快就找到了问题。为什么不用本地大模型相信我已经试过了由于模型太大上下文长度无法设置太大太小日志文件分析不了太大内存不够用。② 解决思路就是将torch.float64改为torch.float32。③ 现在理解为什么我在日志中将torch.float64用不同的颜色标记了吧。④ ChatGPT还定位出了要修改的文件名。Windows下我知道怎么改文件内容但Mac下我不会呀。⑤ 好在ChatGPT说会教我用命令修改问我愿不愿意我当然愿意了。⑥ 首先用命令FILE$HOME/.unsloth/studio/unsloth_studio/lib/python3.13/site-packages/studio/backend/core/inference/diffusion_vae_tiling.py定义一个名为FILE的变量内容是要修改的文件的完整路径。然后用命令ls -l $FILE查看变量以确定文件是否存在。这里列出了文件信息说明文件存在。⑦ 为了避免修改失败先备份一下这个文件命令是cp $FILE $FILE.backup仍然是用变量代替完整文件路径。和Windows下的Copy命令相似。⑧ 用命令grep -n torch.float64 $FILE确认一下文件里是不是有torch.float64这个内容果然70、71和74行都有。⑨ 相信大家对Windows下的查找、替换很熟悉这个命令sed -i s/dtype torch\.float64, device device/dtype torch.float32, device device/ $FILE就是Mac下的查找替换了。⑩ 再次用命令grep -n torch.float $FILE | head -20查看修改结果确实所有float64都改成float32了。但为什么多了二行呢搞不清楚。不过总算是改完了。再次验证ChatGPT提示要重新启动unsloth再装载Qwen-Image-2.1我们照做。① 重启unsloth后再次用Qwen-Image-2.1生成飞鸟图。② 额。。。虽然生成的图像和提示词驴唇不对马嘴但好歹能生图了Qwen-Image-2.1真应该好好学学Z-Image对提示词的理解能力。至于为什么昨天直接生图而今天却要改动文件才能生图有谁知道什么原因吗