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顺便提一下，如果是关于 如何解决Stable Diffusion本地运行中的常见错误和性能优化？ 的话，我的经验是：要解决Stable Diffusion本地运行中的常见错误和提升性能，主要可以从以下几个方面入手： 1. **显存不足**：这是最常见问题。试试降低生成图片的分辨率，比如从512x512降到256x256，或者减少step数（如从50降到30）。另外，可以打开`--lowvram`模式或者使用`torch.cuda.empty_cache()`清理显存。 2. **环境依赖报错**：确保Python、PyTorch版本匹配，显卡驱动和CUDA版本符合要求。建议用Anaconda管理环境，按照官方教程一步步来，避免版本冲突。 3. **模型文件找不到或加载失败**：检查模型路径，确认.ckpt或.safetensors文件完整且路径正确。最好放在指定文件夹，避免特殊字符。 4. **性能优化**： - 使用GPU加速，确保显卡驱动和CUDA正确安装。 - 关闭不必要的后台程序，释放显存。 - 尝试半精度运行（fp16），显存占用更低。 - 升级显卡、内存如果条件允许，效果更好。 5. **日志和报错信息**：遇到问题先看报错日志，网上搜索具体错误，社区和GitHub都很热心。 总结就是：显存管理好，环境配置正确，合理调整参数，性能和稳定性都会提升。遇到问题先查文档，再查社区，逐步排查就行啦。