多人协作图片生成失败本质是缓存冲突、ID错位与权限链断裂，需分设独立缓存路径、锁定智慧节点参数、透传X-Forwarded-User头。
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多人协作时图片生成卡在99%失败，本质是缓存冲突
这不是网络或模型问题，而是AniShort在多节点并发生成时，多个画布共用同一套去噪缓存目录（~/.cache/ani-short/denoise_cache/），导致中间帧写入覆盖或校验失败。尤其当两个分镜节点同时调用Seedance2.0生成人物特写时，BF16精度下显存块预留机制会互相抢占，最后一帧封装直接中断。
实操建议如下：
- 停止所有正在运行的生成任务：执行
pkill -f "ani-short-server"，确保无残留Python进程 - 清空共享缓存：运行
rm -rf ~/.cache/ani-short/denoise_cache/*，不要只删部分子目录 - 为每个协作成员分配独立缓存路径：在启动服务前，设置环境变量
ANI_SHORT_CACHE_DIR="/tmp/ani-short-userA"，避免交叉污染 - 禁用异步保存模式：启动命令末尾加
--sync-save，强制单次原子写入，绕过IO调度竞争
多人合影生成失败，别硬塞十张脸进一个节点
AniShort底层调用的Nano Banana Pro官方明确标注“单图最多支持7人”，而WithEveryone论文验证的上限是5–10人——但前提是输入方式不是“一次性喂10张参考图”。多人合影失败的主因是身份错位（ID misalignment）和构图穿模，不是算力不够。
正确做法是拆解流程：
- 先用“人物设定节点”单独生成并入库5个角色的主体档案（含正脸+侧脸+基础姿态），存入AniShort主体库
- 在“分镜节点”中，用智能连线将主体库中的角色拖入3D导演台，手动摆位、调整摄像机角度，生成带精确空间关系的参考图
- 最后把这张参考图传给“视频生成节点”，启用
seedance2.0-refine模式，让模型严格遵循构图而非重新推理人脸分布 - 避免在单个提示词里堆砌“10 people, group photo, smiling”，这会触发模型默认的随机排布逻辑，直接导致身份错位
团队成员同时编辑画布，为什么图片生成结果不一致？
不是模型随机性问题，而是节点参数未锁定。AniShort的无限画布中，每个节点默认继承上游输出，但若某成员在“图片生成节点”里手动修改了cfg_scale或steps，该修改不会自动同步给其他协作者——因为参数变更未被标记为“智慧节点”。
必须做三件事：
- 对关键生成节点右键选择“保存为智慧节点”，命名如
portrait-std-v2，并勾选“锁定参数” - 团队统一使用
seedance2.0而非seedance2.0-pro，后者在多人场景下会动态启用身份增强模块，反而加剧ID Loss不稳定 - 所有成员在生成前检查右上角“协同状态栏”，确认显示“已连接 · 版本一致 · 参数同步中”，否则点击刷新按钮强制拉取最新节点配置
导出失败报“Oops! The image is missing”，其实是权限链断裂
这个错误和Bing Image Creator同源，根本原因不是文件丢失，而是AniShort前端尝试从/api/v1/output/uuid.jpg读取时，后端Nginx反向代理未正确透传X-Forwarded-User头，导致权限校验失败，返回404而非403。
临时绕过方法：
- 打开浏览器开发者工具（F12），切换到Network标签，筛选
output请求，复制其完整URL（含token参数） - 粘贴到新标签页直接访问，此时跳过权限中间件，能正常下载
- 长期方案：联系管理员在Nginx配置中添加
proxy_set_header X-Forwarded-User $remote_user; - 切勿用“重试导出”按钮反复点击——它会生成新UUID但不清除旧缓存，导致磁盘被重复占满
