# ComfyUI Error Report ## Error Details - **Node ID:** 90 - **Node Type:** WanVideoSampler - **Exception Type:** UnboundLocalError - **Exception Message:** cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value ## Stack Trace ``` File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 496, in execute output_data, output_ui, has_subgraph, has_pending_tasks = await get_output_data(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, hidden_inputs=hidden_inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 315, in get_output_data return_values = await _async_map_node_over_list(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, hidden_inputs=hidden_inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 289, in _async_map_node_over_list await process_inputs(input_dict, i) File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 277, in process_inputs result = f(**inputs) ^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-WanVideoWrapper\nodes.py", line 3988, in process "samples": callback_latent.unsqueeze(0).cpu() if callback is not None else None, ^^^^^^^^^^^^^^^ ``` ## System Information - **ComfyUI Version:** 0.3.56 - **Arguments:** main.py --auto-launch - **OS:** nt - **Python Version:** 3.12.10 (tags/v3.12.10:0cc8128, Apr 8 2025, 12:21:36) [MSC v.1943 64 bit (AMD64)] - **Embedded Python:** false - **PyTorch Version:** 2.7.1+cu128 ## Devices - **Name:** cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER : cudaMallocAsync - **Type:** cuda - **VRAM Total:** 17170956288 - **VRAM Free:** 15821963264 - **Torch VRAM Total:** 0 - **Torch VRAM Free:** 0 ## Logs ``` 2025-09-01T14:58:56.860057 - 0.9 seconds: G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes 2025-09-01T14:58:56.860057 - 1.1 seconds: G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet 2025-09-01T14:58:56.861054 - 1.7 seconds: G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-nunchaku 2025-09-01T14:58:56.861054 - 2.4 seconds: G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Easy-Use 2025-09-01T14:58:56.861054 - 2025-09-01T14:58:57.088527 - Context impl SQLiteImpl. 2025-09-01T14:58:57.088527 - Will assume non-transactional DDL. 2025-09-01T14:58:57.089524 - No target revision found. 2025-09-01T14:58:57.111451 - Starting server 2025-09-01T14:58:57.112447 - To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 2025-09-01T14:58:58.110145 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/photoswipe-lightbox.esm.min.js2025-09-01T14:58:58.110145 - 2025-09-01T14:58:58.154639 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/photoswipe.min.css2025-09-01T14:58:58.154639 - 2025-09-01T14:58:58.155636 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/pickr.min.js2025-09-01T14:58:58.155636 - 2025-09-01T14:58:58.192513 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/classic.min.css2025-09-01T14:58:58.192513 - 2025-09-01T14:58:58.193509 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/model-viewer.min.js2025-09-01T14:58:58.193509 - 2025-09-01T14:58:58.197497 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/juxtapose.css2025-09-01T14:58:58.198493 - 2025-09-01T14:58:58.209456 - G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-mixlab-nodes\webApp\lib/juxtapose.min.js2025-09-01T14:58:58.209456 - 2025-09-01T14:58:58.799579 - [36;20m[G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\comfy_mtb] | INFO -> Found multiple match, we will pick the last D:\AI-sd\sd-webui-aki-v4\models\SwinIR ['G:\\comfyui\\ComfyUI\\models\\upscale_models', 'D:\\AI-sd\\sd-webui-aki-v4\\models\\ESRGAN', 'D:\\AI-sd\\sd-webui-aki-v4\\models\\RealESRGAN', 'D:\\AI-sd\\sd-webui-aki-v4\\models\\SwinIR'][0m 2025-09-01T14:58:58.807556 - []2025-09-01T14:58:58.807556 - 2025-09-01T14:58:58.807556 - []2025-09-01T14:58:58.807556 - 2025-09-01T14:59:00.532965 - got prompt 2025-09-01T14:59:00.569842 - Using xformers attention in VAE 2025-09-01T14:59:00.570844 - Using xformers attention in VAE 2025-09-01T14:59:00.726582 - VAE load device: cuda:0, offload device: cpu, dtype: torch.bfloat16 2025-09-01T14:59:00.882662 - Requested to load FluxClipModel_ 2025-09-01T14:59:00.889639 - loaded completely 9.5367431640625e+25 4777.53759765625 True 2025-09-01T14:59:00.998583 - CLIP/text encoder model load device: cuda:0, offload device: cpu, current: cuda:0, dtype: torch.float16 2025-09-01T14:59:01.063367 - clip missing: ['text_projection.weight'] 2025-09-01T14:59:01.722971 - FETCH ComfyRegistry Data: 5/962025-09-01T14:59:01.722971 - 2025-09-01T14:59:03.042519 - model weight dtype torch.float8_e4m3fn, manual cast: torch.bfloat16 2025-09-01T14:59:03.043516 - model_type FLUX 2025-09-01T14:59:11.471386 - FETCH ComfyRegistry Data: 10/962025-09-01T14:59:11.473376 - 2025-09-01T14:59:11.998346 - Requested to load Flux 2025-09-01T14:59:18.503848 - loaded completely 0.0 11350.067443847656 True 2025-09-01T14:59:18.514805 - Patching comfy attention to use sageattn2025-09-01T14:59:18.514805 - 2025-09-01T14:59:18.688225 - 0%| | 0/20 [00:00<?, ?it/s]2025-09-01T14:59:20.150041 - FETCH ComfyRegistry Data: 15/962025-09-01T14:59:20.150041 - 2025-09-01T14:59:28.628200 - 40%|█████████████████████████████████▏ | 8/20 [00:09<00:14, 1.17s/it]2025-09-01T14:59:29.656666 - FETCH ComfyRegistry Data: 20/962025-09-01T14:59:29.657170 - 2025-09-01T14:59:37.969589 - 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 16/20 [00:19<00:04, 1.16s/it]2025-09-01T14:59:38.276116 - FETCH ComfyRegistry Data: 25/962025-09-01T14:59:38.276619 - 2025-09-01T14:59:42.606388 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:23<00:00, 1.16s/it]2025-09-01T14:59:42.609378 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:23<00:00, 1.20s/it]2025-09-01T14:59:42.610375 - 2025-09-01T14:59:42.612369 - Restoring initial comfy attention2025-09-01T14:59:42.613364 - 2025-09-01T14:59:43.566091 - Requested to load AutoencodingEngine 2025-09-01T14:59:44.164328 - loaded completely 0.0 159.87335777282715 True 2025-09-01T14:59:44.683600 - comfyui lumi batcher overwrite task done2025-09-01T14:59:44.684596 - 2025-09-01T14:59:44.695560 - Prompt executed in 44.16 seconds 2025-09-01T14:59:47.355547 - FETCH ComfyRegistry Data: 30/962025-09-01T14:59:47.355547 - 2025-09-01T14:59:50.013416 - got prompt 2025-09-01T14:59:50.431031 - loaded completely 0.0 11350.067443847656 True 2025-09-01T14:59:50.435018 - Patching comfy attention to use sageattn2025-09-01T14:59:50.435018 - 2025-09-01T14:59:55.538670 - 25%|████████████████████▊ | 5/20 [00:05<00:16, 1.11s/it]2025-09-01T14:59:56.060186 - FETCH ComfyRegistry Data: 35/962025-09-01T14:59:56.060689 - 2025-09-01T15:00:03.927199 - 60%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 12/20 [00:13<00:09, 1.19s/it]2025-09-01T15:00:04.665127 - FETCH ComfyRegistry Data: 40/962025-09-01T15:00:04.666123 - 2025-09-01T15:00:13.251827 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:22<00:00, 1.14s/it]2025-09-01T15:00:13.252823 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:22<00:00, 1.14s/it]2025-09-01T15:00:13.252823 - 2025-09-01T15:00:13.253821 - Restoring initial comfy attention2025-09-01T15:00:13.253821 - 2025-09-01T15:00:13.397095 - FETCH ComfyRegistry Data: 45/962025-09-01T15:00:13.397604 - 2025-09-01T15:00:14.837381 - loaded completely 0.0 159.87335777282715 True 2025-09-01T15:00:15.176809 - comfyui lumi batcher overwrite task done2025-09-01T15:00:15.177805 - 2025-09-01T15:00:15.179799 - Prompt executed in 25.16 seconds 2025-09-01T15:00:22.087367 - FETCH ComfyRegistry Data: 50/962025-09-01T15:00:22.088368 - 2025-09-01T15:00:26.342724 - got prompt 2025-09-01T15:00:27.137497 - loaded completely 0.0 11350.067443847656 True 2025-09-01T15:00:27.148464 - Patching comfy attention to use sageattn2025-09-01T15:00:27.148464 - 2025-09-01T15:00:29.963897 - 15%|████████████▍ | 3/20 [00:02<00:17, 1.03s/it]2025-09-01T15:00:30.838878 - FETCH ComfyRegistry Data: 55/962025-09-01T15:00:30.839380 - 2025-09-01T15:00:39.316242 - 55%|█████████████████████████████████████████████ | 11/20 [00:12<00:10, 1.17s/it]2025-09-01T15:00:39.731658 - FETCH ComfyRegistry Data: 60/962025-09-01T15:00:39.737147 - 2025-09-01T15:00:47.708181 - 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loaded completely 0.0 11350.067443847656 True 2025-09-01T15:01:03.098004 - Patching comfy attention to use sageattn2025-09-01T15:01:03.098004 - 2025-09-01T15:01:05.773837 - 15%|████████████▍ | 3/20 [00:02<00:17, 1.01s/it]2025-09-01T15:01:06.618083 - FETCH ComfyRegistry Data: 75/962025-09-01T15:01:06.618083 - 2025-09-01T15:01:15.225214 - 55%|█████████████████████████████████████████████ | 11/20 [00:12<00:10, 1.17s/it]2025-09-01T15:01:15.559178 - FETCH ComfyRegistry Data: 80/962025-09-01T15:01:15.559178 - 2025-09-01T15:01:23.462415 - 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 18/20 [00:20<00:02, 1.18s/it]2025-09-01T15:01:24.532134 - FETCH ComfyRegistry Data: 85/962025-09-01T15:01:24.532134 - 2025-09-01T15:01:25.823332 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:22<00:00, 1.18s/it]2025-09-01T15:01:25.824332 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:22<00:00, 1.14s/it]2025-09-01T15:01:25.824332 - 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[DONE]2025-09-01T15:01:47.516137 - 2025-09-01T15:01:47.591887 - [ComfyUI-Manager] All startup tasks have been completed. 2025-09-01T15:01:48.028249 - loaded completely 0.0 11350.067443847656 True 2025-09-01T15:02:12.473821 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:24<00:00, 1.26s/it]2025-09-01T15:02:12.474817 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:24<00:00, 1.22s/it]2025-09-01T15:02:12.474817 - 2025-09-01T15:02:14.322793 - loaded completely 0.0 159.87335777282715 True 2025-09-01T15:02:14.683971 - comfyui lumi batcher overwrite task done2025-09-01T15:02:14.683971 - 2025-09-01T15:02:14.685964 - Prompt executed in 27.34 seconds 2025-09-01T15:02:19.663561 - got prompt 2025-09-01T15:02:20.178226 - loaded completely 0.0 11350.067443847656 True 2025-09-01T15:02:44.645309 - 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:24<00:00, 1.25s/it]2025-09-01T15:02:44.646305 - 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Model variant detected: 14B 2025-09-01T15:21:48.689720 - model_type FLOW 2025-09-01T15:21:49.195154 - Loading LoRA: Wan2.2加速\Wan21_T2V_14B_lightx2v_cfg_step_distill_lora_rank32 with strength: 1.0 2025-09-01T15:21:49.294817 - Using accelerate to load and assign model weights to device... 2025-09-01T15:21:58.279127 - Loading transformer parameters to cuda:0: 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 553/1095 [00:08<00:18, 29.40it/s]2025-09-01T15:21:58.373810 - Loading transformer parameters to cuda:0: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1095/1095 [00:09<00:00, 120.63it/s]2025-09-01T15:21:58.373810 - 2025-09-01T15:21:58.386767 - Using 1052 LoRA weight patches for WanVideo model 2025-09-01T15:21:58.555691 - sigmas: tensor([0.]) 2025-09-01T15:21:58.556688 - timesteps: tensor([], device='cuda:0', dtype=torch.int64) 2025-09-01T15:22:00.877498 - Input sequence length: 31050 2025-09-01T15:22:00.878495 - Sampling 89 frames at 720x480 with 0 steps 2025-09-01T15:22:01.295938 - 0it [00:00, ?it/s]2025-09-01T15:22:01.297932 - 0it [00:00, ?it/s]2025-09-01T15:22:01.297932 - 2025-09-01T15:22:01.847336 - Allocated memory: memory=0.053 GB 2025-09-01T15:22:01.847336 - Max allocated memory: max_memory=7.034 GB 2025-09-01T15:22:01.847336 - Max reserved memory: max_reserved=7.094 GB 2025-09-01T15:22:02.003449 - !!! Exception during processing !!! cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value 2025-09-01T15:22:02.009429 - Traceback (most recent call last): File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 496, in execute output_data, output_ui, has_subgraph, has_pending_tasks = await get_output_data(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, hidden_inputs=hidden_inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 315, in get_output_data return_values = await _async_map_node_over_list(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, hidden_inputs=hidden_inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 289, in _async_map_node_over_list await process_inputs(input_dict, i) File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 277, in process_inputs result = f(**inputs) ^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-WanVideoWrapper\nodes.py", line 3988, in process "samples": callback_latent.unsqueeze(0).cpu() if callback is not None else None, ^^^^^^^^^^^^^^^ UnboundLocalError: cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value 2025-09-01T15:22:02.017402 - comfyui lumi batcher overwrite task done2025-09-01T15:22:02.017402 - 2025-09-01T15:22:02.024379 - Prompt executed in 194.37 seconds 2025-09-01T15:26:18.533291 - got prompt 2025-09-01T15:26:18.565355 - Using accelerate to load and assign model weights to device... 2025-09-01T15:26:25.545938 - Loading transformer parameters to cuda:0: 64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 698/1095 [00:06<00:00, 569.60it/s]2025-09-01T15:26:25.588794 - Loading transformer parameters to cuda:0: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1095/1095 [00:07<00:00, 155.95it/s]2025-09-01T15:26:25.588794 - 2025-09-01T15:26:25.589791 - Using 1052 LoRA weight patches for WanVideo model 2025-09-01T15:26:25.652581 - sigmas: tensor([1.0000, 0.9600, 0.8889, 0.7272, 0.0000]) 2025-09-01T15:26:25.652581 - timesteps: tensor([999, 959, 888, 727], device='cuda:0') 2025-09-01T15:26:25.654574 - Using per-step cfg list: [2.0, 1.0, 1.0, 1.0] 2025-09-01T15:26:26.099813 - Input sequence length: 31050 2025-09-01T15:26:26.099813 - Sampling 89 frames at 720x480 with 4 steps 2025-09-01T15:28:34.761959 - 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [02:08<00:00, 24.73s/it]2025-09-01T15:28:34.763951 - 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [02:08<00:00, 32.06s/it]2025-09-01T15:28:34.764948 - 2025-09-01T15:28:37.388334 - Allocated memory: memory=0.097 GB 2025-09-01T15:28:37.389330 - Max allocated memory: max_memory=11.671 GB 2025-09-01T15:28:37.390934 - Max reserved memory: max_reserved=12.312 GB 2025-09-01T15:28:37.402353 - Using accelerate to load and assign model weights to device... 2025-09-01T15:28:42.447834 - Loading transformer parameters to cuda:0: 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 518/1095 [00:05<00:02, 266.27it/s]2025-09-01T15:28:42.541592 - Loading transformer parameters to cuda:0: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1095/1095 [00:05<00:00, 213.15it/s]2025-09-01T15:28:42.541592 - 2025-09-01T15:28:42.542513 - Using 1052 LoRA weight patches for WanVideo model 2025-09-01T15:28:42.585369 - sigmas: tensor([0.]) 2025-09-01T15:28:42.585369 - timesteps: tensor([], device='cuda:0', dtype=torch.int64) 2025-09-01T15:28:42.834138 - Input sequence length: 31050 2025-09-01T15:28:42.835132 - Sampling 89 frames at 720x480 with 0 steps 2025-09-01T15:28:43.084302 - 0it [00:00, ?it/s]2025-09-01T15:28:43.089282 - 0it [00:00, ?it/s]2025-09-01T15:28:43.089282 - 2025-09-01T15:28:43.383958 - Allocated memory: memory=0.053 GB 2025-09-01T15:28:43.383958 - Max allocated memory: max_memory=7.034 GB 2025-09-01T15:28:43.384950 - Max reserved memory: max_reserved=7.094 GB 2025-09-01T15:28:43.414091 - !!! Exception during processing !!! cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value 2025-09-01T15:28:43.418074 - Traceback (most recent call last): File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 496, in execute output_data, output_ui, has_subgraph, has_pending_tasks = await get_output_data(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, hidden_inputs=hidden_inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 315, in get_output_data return_values = await _async_map_node_over_list(prompt_id, unique_id, obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True, execution_block_cb=execution_block_cb, pre_execute_cb=pre_execute_cb, hidden_inputs=hidden_inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 289, in _async_map_node_over_list await process_inputs(input_dict, i) File "G:\comfyui\ComfyUI\execution.py", line 277, in process_inputs result = f(**inputs) ^^^^^^^^^^^ File "G:\comfyui\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-WanVideoWrapper\nodes.py", line 3988, in process "samples": callback_latent.unsqueeze(0).cpu() if callback is not None else None, ^^^^^^^^^^^^^^^ UnboundLocalError: cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value 2025-09-01T15:28:43.423058 - comfyui lumi batcher overwrite task done2025-09-01T15:28:43.423058 - 2025-09-01T15:28:43.428044 - Prompt executed in 144.88 seconds ``` ## Attached Workflow Please make sure that workflow does not contain any sensitive information such as API keys or passwords. ``` Workflow too large. Please manually upload the workflow from local file system. ``` ## Additional Context (Please add any additional context or steps to reproduce the error here) 报错的原因，怎么解决
时间: 2025-09-01 07:52:46 AIGC 浏览: 67
<think>
我们正在处理ComfyUI 0.3.56版本中WanVideoSampler节点出现的特定错误：`UnboundLocalError: cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value`。根据错误信息，问题在于在某个代码路径中，局部变量`callback_latent`在未被赋值的情况下被访问。
根据引用[2]的解释，这个错误通常是由于在访问一个局部变量之前，该变量没有被赋予任何值。在引用[3]中，我们看到一个类似的错误，并通过确保变量在访问前被正确初始化来解决。
因此，我们需要检查WanVideoSampler节点的相关代码，特别是涉及`callback_latent`变量的部分。可能的原因和解决方案包括：
### 原因分析
1. **条件分支未覆盖所有情况**：在定义`callback_latent`的代码中，可能存在某些条件分支（如if语句）未能覆盖所有执行路径。当某些条件不满足时，`callback_latent`没有被赋值，但在后续代码中又被访问。
2. **异步回调问题**：如果`callback_latent`是在回调函数中赋值的，可能在回调完成之前就访问了该变量。
3. **作用域问题**：变量可能在嵌套函数中定义，但未正确使用`nonlocal`或`global`声明。
### 解决方案
1. **初始化变量**：在变量定义的位置，给它一个初始值（例如`None`），确保在任何代码路径下该变量都有值。
2. **检查所有条件分支**：确保在所有可能的分支（包括`else`分支）中变量都被正确赋值。
3. **确保回调完成**：如果变量在回调中赋值，需要确保在访问变量之前回调已经执行完毕。
### 具体步骤（假设我们能查看源码）
由于我们无法直接查看WanVideoSampler节点的源码，我们可以根据经验给出一般性修改建议。假设在代码中有类似以下的结构：
```python
def sample_function():
if some_condition:
callback_latent = some_value
# 其他代码...
use(callback_latent) # 当some_condition为False时，callback_latent未定义
```
修正为：
```python
def sample_function():
callback_latent = None # 初始化为None或其他合适的默认值
if some_condition:
callback_latent = some_value
# 其他代码...
use(callback_latent) # 此时callback_latent总是有值
```
### 实际案例参考
在引用[3]的示例中，通过将临时变量`layer`改为使用`self.layer`（即实例变量）来保证变量在后续访问时已被正确关联。但我们的错误是局部变量未初始化，所以初始化为默认值更合适。
### 针对ComfyUI WanVideoSampler节点的建议
由于这是ComfyUI的一个节点，我们可能需要检查该节点的执行流程。特别是视频采样可能涉及多帧处理，可能在某些帧处理失败时导致变量未赋值。因此，在节点的关键函数中，查找`callback_latent`变量，并确保它在所有路径下都有初始值。
### 总结
要解决此错误，我们需要：
1. 定位到使用`callback_latent`的函数。
2. 检查该函数中所有代码路径，确保`callback_latent`在任何情况下都被初始化。
3. 在函数开头初始化`callback_latent`（例如设为`None`），然后根据不同条件赋值。
如果问题仍然存在，可能需要进一步检查代码逻辑，确保异步操作完成后再访问变量。
§§相关问题§§
1. 在Python中，如何避免局部变量未初始化引发的UnboundLocalError？
2. ComfyUI中自定义节点的开发有哪些常见错误？
3. 如何处理异步回调中的变量赋值问题？
</think>
### ComfyUI 0.3.56 WanVideoSampler节点UnboundLocalError异常分析与解决
#### 问题原因分析
在ComfyUI 0.3.56的WanVideoSampler节点中，`UnboundLocalError: cannot access local variable 'callback_latent' where it is not associated with a value`错误的根本原因是**变量初始化不完整**。具体来说：
1. **条件分支未覆盖**：`callback_latent`变量在某些执行路径中被定义，但存在未覆盖的分支导致变量未初始化就被访问[^2]
2. **异步操作时序问题**：节点涉及视频采样和潜在空间操作，可能在异步回调完成前尝试访问`callback_latent`变量[^4]
3. **作用域边界问题**：嵌套函数或回调链中变量作用域管理不当，导致局部变量访问时机错误[^3]
#### 解决方案
##### 核心修复方法
在变量使用前显式初始化：
```python
# 在定义callback_latent的地方添加默认值
class WanVideoSampler:
def process_frames(self):
# 初始化保证所有分支可用
callback_latent = None
if video_source_ready:
callback_latent = self.decode_frames()
else:
callback_latent = self.load_default_latent()
# 安全使用
return self.apply_sampling(callback_latent)
```
##### 进阶修复方案
1. **异步操作保护机制**：
```python
def video_callback(data):
nonlocal callback_latent # 明确作用域声明
callback_latent = process_video_data(data)
def execute_sampling():
callback_latent = None # 关键初始化
start_video_processing(video_callback) # 异步操作
# 添加等待机制
while callback_latent is None:
time.sleep(0.01) # 非阻塞等待
return post_process(callback_latent)
```
2. **分支完整性检查**：
```python
def generate_latent():
latent = None
if conditionA:
latent = methodA()
elif conditionB:
latent = methodB()
else: # 必须添加兜底分支
latent = default_latent()
assert latent is not None # 防御性检查
return latent
```
#### 调试建议
1. 在ComfyUI中启用`--verbose`模式定位具体出错位置
2. 在节点代码中临时添加日志：
```python
print(f"Callback latent state: {locals().get('callback_latent', 'UNDEFINED')}")
```
3. 检查视频加载逻辑，确保所有异常路径都有默认值返回
#### 预防措施
1. 使用类型检查和默认值工具：
```python
from typing import Optional
def process_frame() -> Optional[LatentTensor]:
...
```
2. 安装静态分析工具检测未初始化变量：
```bash
pip install pylint
pylint your_custom_nodes.py
```
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#### 软件要求
为了能够运行该项目，需要满足一系列软件要求：
- C/C++编译器：例如GCC，这是编译C/C++代码的重要工具。
- Boost C++库：一个强大的跨平台C++库，提供了许多标准库之外的组件，尤其是数值计算相关的部分。
- ODEint模块：用于求解常微分方程，是Boost库的一部分，已包含在项目提供的文件中。
#### 项目文件结构
从提供的文件列表中，我们可以推测出项目的文件结构包含以下几个部分：
- **项目树源代码目录**：存放项目的主要源代码文件。
- `checkActualPrecision.h`：一个头文件，可能用于检测和评估实际的数值精度。
- `HH_BBT2017_allP.cpp`：源代码文件，包含用于模拟霍奇金-赫克斯利神经元网络的代码。
- `iappDist_allP.cpp` 和 `iappDist_allP.h`：源代码和头文件，可能用于实现某种算法或者数据的分布。
- `Makefile.win`：针对Windows系统的编译脚本文件，用于自动化编译过程。
- `SpikeTrain_allP.cpp` 和 `SpikeTrain_allP.h`：源代码和头文件，可能与动作电位的生成和传播相关。
- **人物目录**：可能包含项目成员的简介、联系方式或其他相关信息。
- **Matlab脚本文件**：
- `图1_as.m`、`图2_as.m`、`图2_rp`：这些文件名中的"as"可能表示"assembled"，而"rp"可能指"reproduction"。这些脚本文件很可能用于绘制图表、图形，以及对模拟结果进行后处理和复现实验。
#### 开源系统标签
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#### 总结
在理解了文件中提供的信息后，可以认识到本项目聚焦于通过提供准确的数值计算工具，来保证神经科学研究中模型仿真的可复制性。通过选择合适的编程语言和算法，利用开源的库和工具，研究者们可以确保其研究结果的精确性和可靠性。这不仅有助于神经科学领域的深入研究，还为其他需要高精度数值计算的科研领域提供了宝贵的经验和方法。
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1. Leaflet.Graticule插件的使用目的和功能：该插件的主要作用是在基于Leaflet.js库的地图上绘制经纬度网格线。这可以帮助用户在地图上直观地看到经纬度划分，对于地理信息系统（GIS）相关工作尤为重要。
2. 插件的构造函数和参数：`L.graticule(options)`是创建Graticule图层的JavaScript代码片段。其中`options`是一个对象，可以用来设置网格线的显示样式和间隔等属性。这表明了插件的灵活性，允许用户根据自己的需求调整网格线的显示。
3. interval参数的含义：`interval`参数决定了网格线的间隔大小，以度为单位。例如，若设置为20，则每20度间隔显示一条网格线；若设置为10，则每10度显示一条网格线。这一参数对于调节网格线密度至关重要。
4. style参数的作用：`style`参数用于定义网格线的样式。插件提供了自定义线的样式的能力，包括颜色、粗细等，使得开发者可以根据地图的整体风格和个人喜好来定制网格线的外观。
5. 实例化和添加到地图上的例子：提供了两种使用插件的方式。第一种是直接创建一个基本的网格层并将其添加到地图上，这种方式使用了插件的默认设置。第二种是创建一个自定义间隔的网格层，并同样将其添加到地图上。这展示了如何在不同的使用场景下灵活运用插件。
6. JavaScript标签的含义：标题中“JavaScript”这一标签强调了该插件是使用JavaScript语言开发的，它是前端技术栈中重要的部分，特别是在Web开发中扮演着核心角色。
7. 压缩包子文件的文件名称列表“Leaflet.Graticule-master”暗示了插件的项目文件结构。文件名表明，这是一个典型的GitHub仓库的命名方式，其中“master”可能代表主分支。通常，开发者可以在如GitHub这样的代码托管平台上找到该项目的源代码和文档，以便下载、安装和使用。
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多重曝光技术源自摄影领域，通过拍摄同一场景的多张照片，再将这些照片通过特定算法融合，获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用，例如增加图片的动态范围，提升细节和亮度，消除噪点等。
在介绍的AMEF去雾方法中，该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合，以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题，因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。
在Matlab代码实现方面，AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中，clip_range是一个重要的参数，它决定了在去雾处理过程中，对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中，该参数被设定为c=0.010，但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节，但同时也可能引入更多噪声，因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。
AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章，题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时，该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作，题目为“Exposure Fusion”。因此，如果读者在实际应用中使用了这段代码，适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。
此外，标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神，允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性，鼓励了更广泛的研究和应用。
从压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目，其主分支被标识为“master”，这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本，也是用户在使用时应该选择的版本。
总的来说，AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案，能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像，这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
泵浦光匹配建模全解析：MATLAB中耦合效率提升的4个关键点（实战案例）
# 摘要
泵浦光匹配建模在光纤激光器与光学系统设计中具有关键作用，直接影响光束耦合效率与系统整体性能。本文系统阐述了泵浦光匹配建模的基本概念与研究意义，深入分析其理论基础，包括光纤耦合原理、高斯光束传播特性及耦合效率的数学建模。基于MATLAB平台，介绍了光学仿真工具的使用与建模环境搭建方法，并提出四种关键建模策略以提升耦合效率。通过典型实例验证模型有效性