以下是关于错误处理和自检的使用文档：

如果您在使用过程中遇到任何错误，请按照以下步骤操作：

• 保留最后几行的错误信息，然后截图。
• 记录系统信息，包括操作系统、显卡型号、程序版本/来源以及是否为整合包。
• 打开 bing.com 搜索错误信息，初步确定问题范围：是系统问题/环境问题/程序问题/配置问题。
• 如果仍无解决方案，请打开 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues 搜索关键词，查看是否有相同错误。
• 如果求助他人后仍未解决，请恢复备份或重新配置。

自检

在使用本程序之前，请确保您已经完成了以下自检工作：

• 确认文件路径中不包含空格。
• Python 版本需大于等于 3.10.6。请注意低版本 Python 可能会出现错误。
• 如果需要重新安装，请删除目录 venv 和 repositories。

安装网络问题/没有响应

如果您在安装时遇到网络问题或没有响应，请尝试以下解决方案：

• 如果 Git 报错，请设置 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 环境变量，或者使用 clash 的 tun 模式。另外，您也可以将 git clone 的仓库源换成 huggingface。
• 如果依赖报错，请设置代理或使用镜像，否则速度会特别慢。

安****装时间过长

如果您安装时花费的时间过长，请尝试以下解决方案：

1. 如果网络不好，可以设置镜像或挂代理。
2. 请注意，依赖项可能大于 2GB。另外，对于 Windows 操作系统，依赖默认安装在 C 盘上。

低显存显卡/CUDA 内存不足

如果您拥有少量 VRAM（<=4GB）的显卡，在运行程序时可能会出现内存不足的错误。为了支持低显存显卡，您可以牺牲一定的处理速度。

以下是解决方案：

• 确保您拥有可以运行的最新 CUDA 工具包和 GPU 驱动程序。
• 如果您想制作 512x512（或者可能高达 640x640）的图像，并且拥有 4GB VRAM，请使用 --medvram。
• 如果您想制作 512x512 的图像，但使用 --medvram 时遇到内存不足错误，请改用 --medvram --opt-split-attention。
• 如果您想制作 512x512 的图像，并且仍然出现内存不足错误，请改用 --lowvram --always-batch-cond-uncond --opt-split-attention。
• 如果您想制作比您可以使用的更大的图像（例如，–medvram），请使用 --lowvram --opt-split-attention。
• 如果您想制作比您通常制作的更大的图像（例如 1024x1024 而不是 512x512），请使用 --medvram --opt-split-attention。
• 您也可以使用 --lowvram，但请注意这会使处理运行速度慢约 10 倍。
• 如果上述解决方案仍不能解决问题，请考虑升级您的设备。

Python 版本

如果您的 Python 版本未在 PATH 中，请在文件夹中创建或修改 webui.settings.bat 并添加以下内容：

set PYTHON=python

请将 python 替换为您的 Python 可执行文件的完整路径。

ERROR:asyncio:Accept failed on a socket

如果出现这个错误，可能是端口冲突或者与其他软件发生了冲突。

此外，也可能是 Python38 的 asyncio 库在 Windows 上的兼容性问题。解决方式可以尝试以下几种：

1. 使用管理员身份运行 CMD，并执行命令 netsh winsock reset
2. 切换端口
3. 切换至 Python 的 3.10.6 版本，因为 WebUi 的开发环境为此版本

虚拟环境

如果使用 conda 可以不使用仓库提供的一键安装脚本，可以自己运行 launch.py 安装依赖。

注意，仓库给出的一键安装脚本会创建虚拟环境，然后启动 launch.py。

在运行时，一键安装程序会创建一个 Python 虚拟环境，因此如果在安装之前已经安装了某些模块，那么任何已安装的模块都不会引发冲突。

如果需要防止创建虚拟环境而使用系统 python，请编辑 webui.bat 替换 setVENV_DIR=venv 为 set VENV_DIR=。

api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll is missing

在 Windows 7 上运行时，可能会出现 api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll 缺失的错误。这是因为许多程序需要新版本的 Windows 的系统文件。

以下是解决方法：

1. 下载 api-ms-win-core-path-blender-0.3.1.zip
2. 解压缩，并将 x86.dll 复制到 C:\Windows\SysWOW64，将 x64.dll 复制到 C:\Windows\System32
3. 重启电脑

an illegal memory access was encountered …CUDA kernel errors…

通常情况下，这个错误表示显存溢出或者 GPU 硬件问题。

如果使用 deepdanbooru 时出现这个问题，可以尝试重新启动或安装 CPU 版本的 deepdanbooru。

有关此问题的更多信息请参见 Issue。

Caused by ProxyError-Cannot connect to proxy-RemoteDisconnected-Remote end closed connection without response

如果出现此错误，可能是代理设置问题。解决方法如下：

1. 检查全局变量是否有协议头（需要有）
2. 如果使用的是 Clash，请开启 TUN 模式
3. 如果没有开启代理，请尝试更新到最新版本

有关此问题的更多信息请参见 Issue。

Failed to establish a new connection

如果出现这个错误，可能是代理环境变量设置有误。解决方法如下：

可以在“我的电脑”中右键点击属性，进入环境变量，删除代理环境变量。但注意操作要小心。

Windows 编译错误自查

错误：Filename too long 和 fatal error C1083: Cannot open compiler generated file: ‘’: Invalid argument

说明你的路径太长了。

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

现在更多 GPU 架构是自动支持的，尝试重新安装并使用 --xformers 参数。

如果你移动了 Xformers，那么应该删除里面的 venv 目录

使用 CPU 进行绘画

根据此 pr

可以通过 --use-cpu all 尽可能的使用 CPU 进行生成，虽然慢 100 倍。

CLIP Interrogate

CLIP 可以从图像中提取令牌。

默认情况下，只有一个列表 - 艺术家列表（来自 artists.csv）。

不过你可以通过执行以下操作添加更多列表：* interrogate 在与 WebUI 相同的位置创建目录 * 将文本文件放入其中，每行都有相关描述

你可以在 这里 查看使用哪个文本文件的例子。实际上，你可以直接用这个例子中的文件 —— 除了 artists.txt ，你已经有一份艺术家列表在 artists.csv 中了不是吗。

每个文件都会使最后的描述增加一行字。如果你将 .top3. 放到文件名中，比如 flavors.top3.txt ，文件中相关度最高的三行将会被添加到提示词中（其他数量也行）。

图片信息 Png info

生成的图片文件自动内嵌提示词信息，拖放到 Png Info 页面即可查看。

4GB 显卡支持

针对具有低 VRAM 的 GPU 的优化。这应该可以在具有 4GB 内存的视频卡上生成 512x512 图像。

–lowvram 是 basujindal 对优化思想的重新实现。模型被分成模块，GPU 内存中只保存一个模块；当另一个模块需要运行时，前一个模块将从 GPU 内存中删除。这种优化的性质使处理速度变慢——与我的 RTX 3090 上的正常操作相比，速度慢了大约 10 倍。

–medvram 是另一个优化，通过不在同一批次中处理条件和无条件去噪，可以显著减少 VRAM 的使用。这种优化的实现不需要对原始的稳定扩散代码进行任何修改。

当然也可以减半精度，或者生成一张 64x64 清理 VRAM

WebUi 多 GPU 支持

最简单的模式就是实现一个多数据并行处理的方法，通过 --device-id 参数启动多个实例。每个 GPU 加载一个模型，然后给她们分配工作。

考虑到这个项目所提供的功能众多，（SDB的作者）认为可能需要一段时间才能在并行的情况下使用所有的功能。

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