stable-diffusion-AI画图软件常见报错的解决方案

听说AI软件造成了不少人失业（例如游戏画图工作室、电影海报工作室、语言文字编辑、撰稿人等），没有被裁的朋友都被公司要求必须会使用AI软件。即使没有被AI冲击的朋友，也是时候可以开始学点AI软件知识了，因为去年（2022年）AI软件的初步爆发是已经到来的AI技术革命的开端和前菜，未来会有越来越多的AI软件出现，利用AI软件可以轻松高效解决很多日常工作中遇到的问题。例如随意生成真人级的照片（下图是用16GB内存的Macbook Pro-M1芯片版绘制的512X712分辨率的AI图片）。

如果你觉得上图的分辨率不够高，下图AI生成的1024x1424分辨率的局部照片，是不是比上图更清晰一点。AI软件可以生成比下图更高分辨率的媲美真实照片的AI图片。AI生成以假乱真的照片都不是问题，所以游戏场景画图师、室内设计绘图师、电影海报绘图师这些画图工作者从去年底开始大量被AI画图软件取代，下岗的朋友听说还比较多的。

下一步被AI取代的工作也许是作曲家（我很好奇AI作曲有没有替代周杰伦的可能？我是周粉，万一今后作曲都是AI完成的，我是不是要变成AI粉？），文字工作者（听说被chatgpt搞下岗的文字工作者也不少），芯片设计工作者（AI可以设计芯片，请看不久前中科院的用AI设计芯片的新闻），AI其实不是近几年才出现的，其实已经应用很多很多年的天气预报采用的就是AI预测，也许那时候不叫AI预测，叫计算机模型预测？

多学点AI软件是没错的，本文介绍目前大热的stable diffusion-AI画图软件的常见报错解决方案。

1、由于模型文件出错导致的报错（换个正常的模型就正常出图，使用错误的模型文件就报错）

某天使用stable diffusion软件，发现又抽风了：

报错信息如下：

modules.devices.NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, Settings > Stable Diffusion /p>

网上已经有叫做一位名字叫做renaudbiborg的网友给出了这个问题的解决方案，就是加上--disable-nan-check 这个参数，怎么加呢？在终端输入下面的命令打开stable diffusion软件就行了：

python3 launch.py --xformers --disable-nan-check

也就是将--disable-nan-check接到python3 launch.py --xformers后面，命令如下：

python3 launch.py --xformers --disable-nan-check

使用python3 launch.py --xformers --disable-nan-check这个命令之后，是不报错了，但是画出来的图片是黑色的，看下图。

但是换成另外一个模型是正常的（见下图），这个奇怪的问题，上面的那位名字叫做renaudbiborg的网友已经说过了。

后来我发现，是我用u盘将这个模型文件拷贝到stable diffusion软件的model文件夹下的时候，模型文件错误导致的（u盘未退出就拔掉u盘，导致模型文件还未完全拷贝到u盘就拔掉u盘，所以就导致这个模型文件是错误的，linux系统还是建议退出u盘后再拔u盘，因为u盘写入文件的时候，你拔掉它，它不会提示你文件没有完全写入完毕的，但是你使用“弹出u盘”按钮的话，如果它还正在写入文件的话，它会提示你文件未写入完毕）。

2、勾选“面部修复”Restore faces时报错

报错信息：

RuntimeError: unexpected EOF, expected 1987209 more bytes. The file might be corrupted.

解决方案我是参考了网上一位名叫YuSitong1999 的朋友的解决方法（见下图），删除stable-diffusion-webuirepositoriesCodeFormerweightsfacelib文件夹下面的所有文件，然后重新画图（这时候要保证网络通畅，因为它会自动下载文件，如果网络不通，下次还会报错）：

重新画图后，软件会自动下载下面的两个文件，无需手动下载：

3、由于英伟达显卡造成的无法使用stable diffusion（这个原因最常导致stable diffusion崩溃，特别是使用linux操作系统的朋友几乎每2个月必遇到这个问题，不要问为什么，在linux系统上使用英伟达显卡的朋友都懂）

cd到stable diffusion目录下，然后用python3 launch.py --xformers启动stable diffusion软件时，如果出现类似下图的报错，也就是出现类似Torch is not able to use GPU的报错，你就要检查一下，英伟达是否又更新驱动了，英伟达每次更新启动，Linux系统的英伟达显卡基本上就会出现一些问题（linux是个免费操作系统，人家就是希望搞点东西出来，好让那些使用linux的都改用windows，估计英伟达和windows是高级战略合作伙伴）。

RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check

看下图，图形那一栏，本来是nvidia却变成llvmpipe，代表要重新安装英伟达的驱动了。

要重新安装英伟达驱动，先在“软件和更新”界面（见下图）看看能否通过点击下图的“应用更改”按钮进行安装。

如果在上图无法安装的话，按照我下面介绍的四个步骤进行安装。下面四个步骤都是在“终端”进行操作。

第一步、停止nvidia驱动

sudo systemctl stop nvidia-persistenced

第二步、卸载nvidia驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia-*

第三步、更新系统引导配置

sudo update-initramfs -u

第四步、cd到NVIDIA-Linux-x86_64-535.86.05.run文件夹下，然后执行下面的命令安装驱动程序，注意：NVIDIA-Linux-x86_64-535.86.05.run文件是在英伟达官网下载的GTX3060的最新驱动文件，你下载的文件也许不是叫NVIDIA-Linux-x86_64-535.86.05.run，反正“sudo ./你下载的驱动文件名”然后回车即可。

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.86.05.run

运行上面的sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.86.05.run后，就会出现下图的界面，按照提示安装驱动即可。

驱动安装成功后，nvidia-smi回车会显示下图的界面，显示下图的界面代表驱动安装成功了：

4、AttributeError: module 'lib' has no attribute 'X509_V_FLAG_CB_ISSUER_CHECK'出错的解决方法

如果你用python3 launch.py --xformer来启动stable diffusion软件，出现这个问题的话，可以用下面的方法解决：

先编辑 crypto.py 文件，使用 # 注释掉有问题的行（我后来发现这一步不做也行），再用下面的两个命令升级 PyOpenSSL（运行下面的两条命令即可解决问题）。

pip install pip --upgrade pip install pyopenssl --upgrade

总结

stable diffusion是一个免费的AI绘图软件，因为免费，所以经常会遇到这样那样的问题。上面的几个报错是我在使用stable diffusion软件过程中经常遇到的，给大家一个参考。

全文完，谢谢观看。

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