修復大部分安裝時會遇到的 Stable Diffusion WebUI 錯誤：如「Torch 無法使用 GPU」、NansException、CUDA 記憶體不足、「無法安裝 torch」、xformers、「Stable diffusion 模型載入失敗」、更新後擴充功能損壞，以及 SDXL 專屬問題。

概述

AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI 仍是

SD 1.5

和

SDXL

最常用的介面，錯誤訊息大家都很熟悉了。大部分錯誤來自四個原因：Python 或 torch 安裝問題、顯卡記憶體太小不符設定、模型檔案與設定不符（VAE、半精度、SDXL 跟 1.5 不同），以及更新後擴充功能壞掉。

WebUI 從 webui-user.bat（Windows）或 webui-user.sh（Linux 和 Mac）裡的 COMMANDLINE_ARGS 行讀取啟動選項。下面大多數修復都是加一個旗標到那行。改完後要關掉主控台視窗再重新啟動 WebUI，光刷新瀏覽器不夠。

如果瓶頸是 WebUI 而非模型，較新的

Forge

分支是直接替代方案，記憶體用量低很多（下面有它的指南連結），同時 SD 1.5 和 SDXL 檢查點能透過

PirateDiffusion

的 /render 指令或

BitVector

網頁版在雲端執行，完全不用安裝。

參考

名稱	類型	含義
Torch is not able to use GPU	error	torch 是在沒有 CUDA 的環境下安裝的，驅動程式太舊，或是顯卡是 AMD/Intel。請重新安裝帶 CUDA 的 torch，或根據你的硬體加上正確旗標。
NansException: A tensor with all NaNs was produced	error	VAE 或 Unet 的半精度溢位，SDXL 和某些合併檢查點常見。先用 --no-half-vae，再用 --no-half，或用 fp16-fix VAE。
RuntimeError: CUDA out of memory	error	解析度、批次大小、hires 修正或 ControlNet 超過 VRAM 。加 --medvram（或 --medvram-sdxl）並降低 hires 放大倍數。
Couldn't install torch / No matching distribution	error	Python 版本錯誤（WebUI 需要 3.10.x）或網路被阻擋。安裝 Python 3.10.6，加入 PATH，刪除 venv 資料夾後重新開始。
Stable diffusion model failed to load	error	檢查點損壞或不完整，檢查點資料夾裡有 LoRA ，或設定不符。重新下載，LoRA 請放在 models/Lora。
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute ...	error	擴充功能版本不符 WebUI。停用擴充功能，逐個更新。
xformers: WARNING ... / version mismatch	warning	xformers 是用不同版本的 torch 編譯。移除 --xformers，改用 --opt-sdp-attention，或用 --reinstall-xformers 重新安裝一次。
DefaultCPUAllocator: not enough memory	error	系統 RAM 不夠載入 6 GB SDXL 檢查點。關閉其他程式，增加分頁檔，或把檢查點轉成 fp16。
Connection errored out / Gradio timeout	symptom	Python 程序崩潰或卡住。看主控台訊息；VAE 解碼時崩潰通常是記憶體問題。
Images are black or green	symptom	半精度 VAE 在不支援的顯卡（GTX 16xx、部分 10xx）上。加 --no-half-vae 或 --precision full --no-half。

無需安裝 – 在雲端執行 AI 模型

BitVector Prism 是最容易上手的方式:選擇模型、輸入提示詞,即可在簡潔的網頁應用中生成,無需任何設定。BitVector 也提供 Discord 和網頁版(SpyGlass)。

試用 BitVector

逐步操作

確認 Python 3.10.x 和新版 NVIDIA 驅動（啟動時主控台會印出 torch 和 CUDA 版本；CUDA 不應該是「cpu」）。
編輯 webui-user.bat，設定 COMMANDLINE_ARGS。起步用：--xformers 或 --opt-sdp-attention，8 GB 顯卡加 --medvram，4 到 6 GB 用 --lowvram，SDXL 加 --no-half-vae。
把檔案放到 WebUI 預期的位置：檢查點放 models/Stable-diffusion，LoRA 放 models/Lora，
embedding
放 embeddings 資料夾，VAE 放 models/VAE，ControlNet 模型放 extensions/sd-webui-controlnet/models 或 models/ControlNet。
遇到 NansException，先加 --no-half-vae；還有問題就加 --no-half；SDXL 用 sdxl-vae-fp16-fix VAE 取代原本的。除非訊息要求，別勾選「Upcast cross attention」。
遇到記憶體錯誤，先降低需求再升級：批次大小 1，hires 修正不超過 1.5 倍，SD 1.5 用 512x768，SDXL 用 1024x1024，輸出大時用 multidiffusion 擴充的 Tiled VAE。
更新後壞掉，先用 --disable-all-extensions 啟動。能跑就分半數在設定 > 擴充功能裡重新啟用，每次套用並重啟 UI，找到問題擴充後更新或移除。
安裝壞掉，刪除 venv 資料夾（只有這個），再啟動 webui-user.bat；它會在幾分鐘內重建環境，模型和輸出不會丟失。
顯卡記憶體太小跑不動 SDXL 或 ControlNet，改用同款檢查點的雲端服務：PirateDiffusion 用 /render 和模型觸發詞渲染，BitVector 在瀏覽器跑。

範例

8 GB 顯卡搭配 SDXL 的 webui-user.bat

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

GTX 1660 / 1650（黑畫面）

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

重建環境

rmdir /s /q venv

webui-user.bat

技巧

A1111 更新慢，Forge（它的分支）內建多數修復，記憶體用量減半。本站有 Forge 指南說明差異。
設定 > Stable Diffusion > SD VAE 保持自動，讓每個檢查點用同名 VAE（model.safetensors 跟 model.vae.pt 同資料夾），避免壞 VAE 全域生效。
別同時用 --lowvram 和 --medvram，後面那個會生效，主控台會警告。
主控台出現 "Applying attention optimization: sdp" 表示快速注意力已啟用；若顯示 "Doggettx"，加 --opt-sdp-attention。
SDXL 檢查點搭配 1.5 LoRA 會靜默失效或尺寸錯誤；本站每個模型頁都標明系列，下載前先確認。
更新後清除瀏覽器快取（或開無痕視窗），舊的 JavaScript 會造成奇怪的 UI 錯誤，看起來像伺服器故障。

問題排解

Torch 無法使用 GPU

原因

只裝 CPU 版 torch、驅動太舊或非 NVIDIA 顯卡。

修復方法

更新驅動，刪除 venv 後重啟，讓系統重新安裝帶 CUDA 的 torch。Windows 上 AMD 用 DirectML 分支或 ZLUDA，Linux 用 ROCm。

SDXL 出現 NansException

原因

fp16 VAE 溢位。

修復方法

下載 sdxl-vae-fp16-fix，SD VAE 選它，或加 --no-half-vae。

hires 修正導致 CUDA 記憶體不足

原因

hires 修正需要多倍記憶體。

修復方法

降低放大倍數，改用潛在空間放大器，開啟 Tiled VAE，或後續用

img2img

執行 hires。

無法安裝 torch

原因

Python 3.11 或 3.12 取代 3.10。

修復方法

安裝 Python 3.10.6，webui-user.bat 用 set PYTHON=path\python.exe 指向它，刪除 venv，重啟。

Stable diffusion 模型載入失敗

原因

檔案下載不完整或改名。

修復方法

重新下載，跟模型頁比對大小，保持原始副檔名。

git pull 後擴充功能頁面出錯

原因

擴充功能寫給舊版 WebUI。

修復方法

從擴充功能頁面更新每個擴充，移除不再維護的（管理員風格清單會顯示最後提交日期）。

模型載入成功但圖片全是雜訊

原因

全域套用錯誤 VAE，或合併模型需要特定設定。

修復方法

SD VAE 設自動，移除全域 VAE，若作者有提供 .yaml，放在檢查點旁。

無需安裝 – 在雲端執行 AI 模型

PirateDiffusion 僅在 Telegram 上提供,面向專業用戶:數千個模型、LoRA 和工作流程透過聊天指令驅動,固定價格方案無限生成。

試用 PirateDiffusion

常見問題

我該換用 Forge 嗎？

如果你顯卡是 12 GB 或以下，建議換；Forge 能跑 SDXL 和

Flux

，A1111 跑不動的地方都行，模型和大部分擴充能直接用。本站 Forge 指南有差異說明。

A1111 能跑 Flux 嗎？

跑得不好。Flux 支援在 Forge 和

ComfyUI

。本站 Flux 模型會標明支援的 UI。

我的圖片在哪裡？

在 outputs/txt2img-images 和 outputs/img2img-images，資料夾會依日期分。設定 > 儲存頁籤可改命名規則。

本站模型頁給 A1111 什麼？

精確系列（SD 1.5 或 SDXL）、觸發詞、下載檔案雜湊值驗證，以及 Civitai 來源。LoRA 在提示詞用 <lora:filename:0.8> 呼叫。

有辦法在下載 6 GB 前先試用模型嗎？

有：每個模型頁的 Run 框能用本站顯示的觸發詞，在 PirateDiffusion 或 BitVector 雲端執行。

連結與來源

本指南涉及的模型

Stable Diffusion 1.5 模型

Stable Diffusion XL 1.0 模型

作者

Captain

Automatic1111（Stable Diffusion WebUI）錯誤與修復

概述

參考

逐步操作

範例

8 GB 顯卡搭配 SDXL 的 webui-user.bat

GTX 1660 / 1650（黑畫面）

重建環境

技巧

問題排解

Torch 無法使用 GPU

SDXL 出現 NansException

hires 修正導致 CUDA 記憶體不足

無法安裝 torch

Stable diffusion 模型載入失敗

git pull 後擴充功能頁面出錯

模型載入成功但圖片全是雜訊

常見問題

我該換用 Forge 嗎？

A1111 能跑 Flux 嗎？

我的圖片在哪裡？

本站模型頁給 A1111 什麼？

有辦法在下載 6 GB 前先試用模型嗎？

連結與來源

本指南涉及的模型

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