使用stable diffusion（sdxl-turbo）时遇到报错

Question

使用stable diffusion（sdxl-turbo）时遇到报错

具体报错如下：
root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/diffusers/image_processor.py:111: RuntimeWarning: invalid value encountered in cast images = (images * 255).round().astype("uint8")
输出是全黑的图

这是代码：

sdpath = '/root/autodl-tmp/cache/sdxl-turbo'
#尝试的办法一：使用修补的vae
vae = diffusers.AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix",torch_dtype=torch.float16)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(sdpath, vae=vae,torch_dtype=torch.float16, variant="fp32")#办法二：将fp16变成fp32
pipe.scheduler = diffusers.DDIMScheduler(rescale_betas_zero_snr=True)#办法三：设置了rescale_betas_zero_snr
        
pipe.to(device)
pipe.generate_ip_adapter_embeds = generate_ip_adapter_embeds.__get__(pipe)
# load ip adapter
ipadaperpath = "/root/autodl-tmp/cache/IP-Adapter"
pipe.load_ip_adapter(
ipadaperpath, subfolder="sdxl_models",
weight_name="ip-adapter_sdxl_vit-h.safetensors",torch_dtype=torch.float16)
# set ip_adapter scale (defauld is 1)
 pipe.set_ip_adapter_scale(1)

可以看到，我尝试了常用的两个办法，还是不行，而且奇怪的是，这套代码在另一个设备上能跑出结果（一模一样的代码）。

Answer 1

本答案参考 多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢

根据你的描述，报错提示 "invalid value encountered in cast images = (images * 255).round().astype("uint8")"，并且输出是全黑的图像，这可能是由于以下几个原因导致的：

可能原因和解决方法：

1. 模型推理输出问题：

   • 输出全黑图像通常是由于生成的图像像素值为零或接近零，可能是生成过程中的数值范围不正常，尤其在float16精度下有可能丢失了一些信息，导致图像被映射为黑色。
   • 解决方法：尝试切换为 float32 精度，看看是否能够解决问题。你在代码中已经尝试了这个办法：

     pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(sdpath, vae=vae,torch_dtype=torch.float32, variant="fp32")
     

     确保在其他相关的部分（如模型的每个组件）都使用了 float32。

2. VAE（变分自编码器）加载问题：

   • 你使用了一个修补后的VAE模型，vae = diffusers.AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix",torch_dtype=torch.float16)，这可能导致与主模型不兼容或有精度问题，尤其是在FP16下。
   • 解决方法：试着加载一个标准的VAE模型，或者确保你的VAE版本和主模型兼容，尤其是检查是否应该使用FP16还是FP32。

3. 设备兼容性问题：

   • 如果这段代码在另一个设备上能正常运行，问题可能出在当前设备的硬件或环境配置上。比如设备的CUDA版本、显卡驱动程序或者库版本可能不兼容。
   • 解决方法：确保当前设备的CUDA、PyTorch和显卡驱动程序与模型要求兼容。可以尝试更新这些驱动或环境，或者调试设备是否能够正常支持FP16计算。

4. IP适配器加载问题：

   • 你的代码中加载了一个IP适配器，并设置了 pipe.set_ip_adapter_scale(1)，但是如果适配器本身的问题，或者与当前的模型不匹配，可能会导致生成过程中的图像质量问题。
   • 解决方法：暂时禁用或替换IP适配器，看看问题是否消失。

5. 调试输出：

   • 在代码中加入调试输出，检查每个生成步骤的数据，看看图像是否在某个环节被意外地修改为零或接近零的值。
   • 示例：

     print(images.max(), images.min())  # 输出图像像素的最大值和最小值，确保数据正常
     

总结：

1. 尝试将所有组件（包括模型、VAE、IP适配器等）统一为 float32 精度。
2. 确保硬件和环境配置正确。
3. 禁用或调整IP适配器，查看是否有改善。

这些方法可以帮助你定位和解决问题。如果问题仍然存在，提供更多的错误日志和设备信息可能有助于进一步分析。