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概念
不随版本变化
缓存与重跑：为什么改了参数却没变化
程序会记住算过的结果。改了东西不重跑，看到的还是上一次的图。
为了不重复计算，程序会记住已经算过的节点结果。这带来一个常见困惑：改了参数、点了运行，出来的还是上一张图。不是程序坏了，而是它认为那一步没必要重算。
为什么会有缓存
- 一整条工作流里有很多节点，其中不少与本次改动无关
- 只重算受影响的节点，能明显缩短等待时间
- 判断依据是「这个节点的输入有没有变」，既包括上游传来的数据，也包括它自己的参数
- 把节点改成不执行时，下游拿到的是旧结果而不是报错，这一点最容易被忽略
什么情况下必须重跑
- 改了提示词：必须重新编码，编码节点与其下游都要重算
- 改了种子、步数、引导强度：采样节点与其下游都要重算
- 换了模型文件或切换了 LoRA：加载节点与其下游都要重算
- 改了分辨率或批量：从输入端一路到解码都要重算
加载与卸载
模型的加载与卸载也有记忆：刚用过的模型往往还留在显存里，所以第二次跑明显更快；显存紧张时程序又会主动把它挪走，下一次跑就又要重新加载。这解释了两个现象：同一套参数连着跑两次，第二次快很多；跑到一半突然变慢，往往是刚发生了一次卸载与重载。
省时间但不省事的做法
常见误解
- 把「没变化」当成「参数无效」
先确认这一步真的重跑了。多数界面会把需要重跑的节点标出来，看到标记再判断参数有没有用。 - 整条工作流从头重跑一切
时间成本高，但排查问题时这是最可靠的起点。定位到问题节点之后，再局部重跑。