RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (77x768 and 4096x5120) Что делать с этой ошибкой в ComfyUI?

Ошибка

 RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (77x768 and 4096x5120)  

указывает на то, что вы пытаетесь перемножить матрицы с несовместимыми размерами. Ваша первая матрица имеет размерность 77x768, а вторая — 4096x5120. Для умножения матриц необходимо, чтобы количество столбцов первой матрицы совпадало с количеством строк второй матрицы.

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять для решения этой проблемы в ComfyUI:

1. Проверьте входные данные
Убедитесь, что данные, которые вы подаете на вход модели, имеют правильные размеры. Возможно, вы используете неправильные параметры или входные данные, которые не соответствуют ожиданиям модели.

2. Измените параметры модели
Если вы используете предобученную модель, убедитесь, что вы правильно настроили параметры входных данных и размеры слоев. Возможно, вам нужно изменить архитектуру модели или параметры, чтобы они соответствовали друг другу.

3. Обновите зависимости
Убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости и библиотеки в актуальных версиях. Иногда подобные ошибки могут быть вызваны несовместимостью версий библиотек.

bash
pip install --upgrade torch torchvision torchaudio
4. Просмотрите документацию
Обратитесь к документации ComfyUI или к документации используемой модели, чтобы убедиться, что вы правильно используете функции и слои.

5. Изменение конфигурации сети
Если вы сами настраиваете архитектуру нейронной сети, убедитесь, что размеры слоев и выходы предыдущих слоев правильно связаны друг с другом. Возможно, вам нужно изменить размерность выходного слоя или добавить дополнительные слои для согласования размерностей.

6. Отладка
Если проблема сохраняется, попробуйте отладить код, выводя размеры промежуточных тензоров, чтобы увидеть, где именно происходит несоответствие.

Если вы предоставите больше информации о том, как именно вы используете ComfyUI и какие операции выполняете, я смогу предложить более конкретные решения.