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Automatic1111 (Stable Diffusion WebUI) Fehler und Lösungen

Q: Kann A1111 Flux ausführen?

Nicht gut. Flux-Support gibt es in Forge und ComfyUI. Die Flux-Modelle auf dieser Seite nennen die UIs, mit denen sie funktionieren.

Q: Torch kann GPU nicht verwenden

Nur CPU-torch, alter Treiber oder keine NVIDIA-Karte. Treiber aktualisieren, venv löschen und neu starten, um torch mit CUDA neu zu installieren. AMD unter Windows: nutze den DirectML-Fork oder ZLUDA; unter Linux ROCm.

Q: NansException mit SDXL

fp16 VAE Überlauf. sdxl-vae-fp16-fix herunterladen, in SD VAE auswählen oder --no-half-vae hinzufügen.

Q: CUDA out of memory mit hires fix

Der hochskalierte Durchlauf braucht viel mehr Speicher. Upscale-Faktor reduzieren, latenten Upscaler nutzen, Tiled VAE einschalten oder den hires-Durchlauf als img2img danach laufen lassen.

Q: Konnte torch nicht installieren

Python 3.11 oder 3.12 statt 3.10. Python 3.10.6 installieren, webui-user.bat mit set PYTHON=pfad\python.exe darauf zeigen lassen, venv löschen, neu starten.

Q: Stable diffusion model failed to load

Halb heruntergeladene oder umbenannte Datei. Neu herunterladen, Größe mit der Modellseite vergleichen, Original-Erweiterung behalten.

Thema: Fehler & Lösungen

Von Captain

Veröffentlicht am 2026-05-14

Überblick

AUTOMATIC1111s Stable Diffusion WebUI ist immer noch die meistinstallierte Oberfläche für

SD 1.5

und

SDXL

, und seine Fehlermeldungen sind inzwischen gut bekannt. Die meisten stammen von vier Ursachen: der Python- oder torch-Installation, einer Grafikkarte, die für die Einstellungen zu klein ist, einer Modell-Datei, die nicht zu den Einstellungen passt (VAE, halbe Präzision, SDXL versus 1.5) und Erweiterungen, die nach einem Update kaputt gingen.

Das WebUI liest seine Startoptionen aus webui-user.bat (Windows) oder webui-user.sh (Linux und Mac) in der Zeile COMMANDLINE_ARGS. Die meisten unten genannten Lösungen sind ein Flag, das zu dieser Zeile hinzugefügt wird. Nach einer Änderung das Konsolenfenster schließen und das WebUI neu starten; ein Browser-Refresh reicht nicht.

Wenn das WebUI der Flaschenhals ist und nicht das Modell, ist die neuere Forge-Version ein direkter Ersatz mit deutlich geringerem Speicherverbrauch (ihre eigene Anleitung ist unten verlinkt), und dieselben SD 1.5- und SDXL-Checkpoints laufen in der Cloud über PirateDiffusions /render-Befehl oder BitVectors Web-App ohne Installation.

Referenz

Name	Typ	Bedeutung
Torch is not able to use GPU	error	torch wurde ohne CUDA installiert, der Treiber ist zu alt oder die Karte ist AMD/Intel. Installiere torch mit CUDA neu oder füge die richtigen Flags für deine Hardware hinzu.
NansException: A tensor with all NaNs was produced	error	Halbpräzisionsüberlauf im VAE oder Unet, typisch bei SDXL und einigen gemergten Checkpoints. Nutze --no-half-vae, dann --no-half oder das fp16-fix VAE.
RuntimeError: CUDA out of memory	error	Auflösung, Batch, hires fix oder ControlNet überschreiten den VRAM . Füge --medvram (oder --medvram-sdxl) hinzu und reduziere den hires Upscale.
Couldn't install torch / No matching distribution	error	Falsche Python-Version (WebUI will 3.10.x) oder blockiertes Netzwerk. Installiere Python 3.10.6, füge es zum PATH hinzu, lösche den venv-Ordner und starte neu.
Stable diffusion model failed to load	error	Beschädigter oder unvollständiger Checkpoint , ein LoRA im Checkpoint-Ordner oder eine Config-Stimmigkeit fehlt. Lade neu herunter und behalte LoRAs in models/Lora.
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute ...	error	Eine Erweiterung passt nicht mehr zur WebUI-Version. Deaktiviere Erweiterungen, aktualisiere sie einzeln.
xformers: WARNING ... / version mismatch	warning	xformers wurde gegen eine andere torch-Version kompiliert. Entferne --xformers und nutze --opt-sdp-attention oder installiere xformers mit --reinstall-xformers neu.
DefaultCPUAllocator: not enough memory	error	System-RAM ist beim Laden eines 6 GB SDXL-Checkpoints ausgegangen. Schließe andere Programme, vergrößere die Auslagerungsdatei oder konvertiere den Checkpoint zu fp16.
Connection errored out / Gradio timeout	symptom	Der Python-Prozess ist abgestürzt oder hängt. Schau in die Konsole; ein Absturz während der VAE-Dekodierung ist ein Speicherproblem.
Images are black or green	symptom	Halbpräzisions-VAE auf Karten, die das nicht können (GTX 16xx, einige 10xx). Füge --no-half-vae oder --precision full --no-half hinzu.

Keine Installation nötig – KI-Modelle in der Cloud ausführen

BitVector Prism ist der einfachste Einstieg: Modell wählen, Prompt eingeben und in einer übersichtlichen Web-App generieren, ohne etwas einzurichten. BitVector gibt es auch auf Discord und im Web (SpyGlass).

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Schritt für Schritt

Bestätige Python 3.10.x und einen aktuellen NVIDIA-Treiber (die Konsole zeigt torch- und CUDA-Versionen beim Start; CUDA sollte nicht „cpu“ sein).
Bearbeite webui-user.bat und setze COMMANDLINE_ARGS. Starte mit: --xformers oder --opt-sdp-attention, plus --medvram für 8-GB-Karten, --lowvram für 4 bis 6 GB, --no-half-vae für SDXL.
Lege Dateien dort ab, wo das WebUI sie erwartet: Checkpoints in models/Stable-diffusion, LoRAs in models/Lora, Embeddings im embeddings-Ordner, VAEs in models/VAE, ControlNet-Modelle in extensions/sd-webui-controlnet/models oder models/ControlNet.
Bei einer NansException zuerst --no-half-vae hinzufügen; wenn sie bleibt, --no-half; bei SDXL das sdxl-vae-fp16-fix VAE statt des eingebackenen verwenden. „Upcast cross attention“ nicht aktivieren, außer die Meldung fordert es.
Bei einem Speicherfehler erst reduzieren, bevor du aufrüstest: Batchgröße 1, kein hires fix über 1.5x, 512x768 für SD 1.5 und 1024x1024 für SDXL, Tiled VAE aus der multidiffusion-Erweiterung für große Ausgaben.
Nach einem Update, das Probleme macht, mit --disable-all-extensions starten. Läuft es, aktiviere in Einstellungen > Erweiterungen jeweils die Hälfte, bestätige und starte das UI neu, bis du den Übeltäter findest; aktualisiere oder entferne ihn.
Wenn die Installation beschädigt ist, lösche nur den venv-Ordner und starte webui-user.bat neu; die Umgebung wird in wenigen Minuten neu aufgebaut und deine Modelle und Ausgaben bleiben erhalten.
Wenn eine Karte einfach zu klein für SDXL oder ControlNet ist, nutze denselben gehosteten Checkpoint:
PirateDiffusion
rendert SD 1.5 und SDXL-Modelle mit /render und dem Triggerwort von dieser Seite, und
BitVector
läuft sie im Browser.

Beispiele

webui-user.bat für eine 8-GB-Karte mit SDXL

set COMMANDLINE_ARGS=--opt-sdp-attention --medvram-sdxl --no-half-vae --api

GTX 1660 / 1650 (schwarze Bilder)

set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --opt-sdp-attention

Umgebung neu aufbauen

rmdir /s /q venv

webui-user.bat

Tipps

A1111 wird langsam gepflegt;
Forge
(sein Fork) hat die meisten Fixes eingebaut und nutzt halb so viel Speicher. Die Forge-Anleitung auf dieser Seite erklärt die Unterschiede.
Lass in Einstellungen > Stable Diffusion > SD VAE auf Automatisch und gib jedem Checkpoint sein eigenes VAE per Dateiname (model.safetensors neben model.vae.pt), damit ein schlechtes VAE nie global angewendet wird.
Setze nie --lowvram und --medvram zusammen; das spätere gewinnt und die Konsole warnt.
Die Konsolenzeile „Applying attention optimization: sdp“ bestätigt, dass die schnelle Aufmerksamkeit aktiv ist; wenn dort „Doggettx“ steht, füge --opt-sdp-attention hinzu.
Ein SDXL-Checkpoint mit einem 1.5-LoRA führt zu einem stillen No-Op oder einem Größenfehler; diese Seite nennt die Familie auf jeder Modellseite, prüfe das vor dem Download.
Leere den Browser-Cache (oder öffne ein Inkognito-Fenster) nach einem Update; veraltetes JavaScript verursacht seltsame UI-Fehler, die wie Serverfehler aussehen.

Fehlerbehebung

Torch kann GPU nicht verwenden

Warum es passiert

Nur CPU-torch, alter Treiber oder keine NVIDIA-Karte.

So behebst du es

Treiber aktualisieren, venv löschen und neu starten, um torch mit CUDA neu zu installieren. AMD unter Windows: nutze den DirectML-Fork oder ZLUDA; unter Linux ROCm.

NansException mit SDXL

Warum es passiert

fp16 VAE Überlauf.

So behebst du es

sdxl-vae-fp16-fix herunterladen, in SD VAE auswählen oder --no-half-vae hinzufügen.

CUDA out of memory mit hires fix

Warum es passiert

Der hochskalierte Durchlauf braucht viel mehr Speicher.

So behebst du es

Upscale-Faktor reduzieren, latenten

Upscaler

nutzen, Tiled VAE einschalten oder den hires-Durchlauf als

img2img

danach laufen lassen.

Konnte torch nicht installieren

Warum es passiert

Python 3.11 oder 3.12 statt 3.10.

So behebst du es

Python 3.10.6 installieren, webui-user.bat mit set PYTHON=pfad\python.exe darauf zeigen lassen, venv löschen, neu starten.

Stable diffusion model failed to load

Warum es passiert

Halb heruntergeladene oder umbenannte Datei.

So behebst du es

Neu herunterladen, Größe mit der Modellseite vergleichen, Original-Erweiterung behalten.

Erweiterungen zeigen Fehler nach git pull

Warum es passiert

Erweiterungen für eine ältere WebUI geschrieben.

So behebst du es

Jede Erweiterung im Tab aktualisieren; nicht mehr gepflegte entfernen (die Manager-Liste zeigt letzte Commit-Daten).

Modell lädt, aber jedes Bild ist Rauschen

Warum es passiert

Falsches VAE global angewendet oder ein gemergtes Modell braucht eine spezielle Config.

So behebst du es

SD VAE auf Automatisch setzen, globales VAE entfernen und die .yaml des Checkpoints danebenlegen, falls vom Autor bereitgestellt.

Keine Installation nötig – KI-Modelle in der Cloud ausführen

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Fragen

Soll ich zu Forge wechseln?

Wenn du 12 GB oder weniger hast, ja; Forge läuft SDXL und

Flux

dort, wo A1111 Probleme hat, und deine Modelle und die meisten Erweiterungen funktionieren weiter. Die Forge-Anleitung auf dieser Seite listet die Unterschiede.

Kann A1111 Flux ausführen?

Nicht gut. Flux-Support gibt es in Forge und

ComfyUI

. Die Flux-Modelle auf dieser Seite nennen die UIs, mit denen sie funktionieren.

Wo sind meine Bilder?

In outputs/txt2img-images und outputs/img2img-images, in datierten Ordnern. Das Muster änderst du in Einstellungen > Speichern.

Was geben mir die Modellseiten auf dieser Seite für A1111?

Die genaue Familie (SD 1.5 oder SDXL), Triggerwörter, den Dateihash zum Prüfen eines Downloads und die Civitai-Quelle. LoRAs werden im Prompt als <lora:filename:0.8> aufgerufen.