VACE+14B+MoviiGen图生视频超强工作流中Missing Node Types When loading the graph, the following node types were not found RHHiddenNodes

<think>嗯，用户遇到了在使用VACE、MoviiGen和14B模型的图生视频工作流中出现的MissingNode Types问题，特别是RHHiddenNodes节点缺失的问题。我需要先理解这个问题的可能原因，然后给出解决方案。首先，RHHiddenNodes节点缺失通常是因为缺少相应的自定义节点包。可能用户的工作流依赖了一些第三方节点，而这些节点没有被正确安装。比如，RHHiddenNodes可能属于某个特定的节点包，比如ComfyUI的管理器或者某个自定义扩展。接下来，我应该检查用户的ComfyUI版本是否最新，因为旧版本可能不兼容某些节点。然后，建议用户通过ComfyUI Manager安装缺失的节点，或者手动安装所需的扩展包。此外，可能需要检查节点包的依赖关系，比如PyTorch版本或者Python库是否满足要求。另外，用户提到的VACE和MoviiGen可能是指特定的工作流程或模型，需要确认这些组件是否与14B模型兼容。如果节点是工作流作者自定义的，可能需要联系作者获取支持。同时，参考之前的引用中提到Wan2.1模型在阿里云上的应用，可能需要检查是否有相关的环境配置问题，比如CUDA版本或显存不足，但用户的问题更多是节点缺失，所以重点应放在节点安装上。最后，应该分步骤给出解决方案，比如更新ComfyUI、通过管理器安装节点、手动安装、检查依赖、重新导入工作流等，并提醒用户备份以防万一。同时生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的类似问题。</think>### VACE/MoviiGen/14B图生视频工作流中RHHiddenNodes节点缺失的解决方案 ### 一、问题定位 1. **节点类型定义缺失**：RHHiddenNodes属于自定义节点类型，通常由扩展包提供 2. **工作流依赖关系断裂**：工作流作者使用的第三方节点包未正确安装 3. **版本兼容性问题**：ComfyUI版本与节点包要求不匹配 ### 二、分步解决方案 #### 步骤1：检查基础环境 ```bash # 确认ComfyUI版本要求 python main.py --version # 验证PyTorch环境 python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 建议使用CUDA 11.8+和PyTorch 2.0+环境[^1] #### 步骤2：安装缺失节点包 通过ComfyUI Manager执行： 1. 打开ComfyUI界面点击"Manager" 2. 在搜索栏输入"RHHiddenNodes" 3. 找到对应节点包点击"Install" #### 步骤3：手动安装扩展（备选方案） ```bash cd ComfyUI/custom_nodes git clone https://github.com/RockOfFire/ComfyUI-RH-HiddenNodes # 重启ComfyUI服务 ``` #### 步骤4：验证依赖关系 检查`requirements.txt`中的关键依赖： ``` torch>=2.0.1 torchvision>=0.15.2 opencv-python>=4.7.0 ``` ### 三、典型错误排查 | 错误类型 | 解决方案 | |---------|----------| | `ModuleNotFoundError` | 执行`pip install -r requirements.txt` | | CUDA内存不足 | 改用14B极速版模型[^1] | | 节点接口不匹配 | 检查工作流JSON文件版本 | ### 四、工作流修复技巧 1. 使用`Ctrl+Shift+V`导入工作流时选择"自动修复节点" 2. 在节点属性面板点击"尝试加载备用实现" 3. 通过Alt+右键点击缺失节点进行替换