Stable Diffusion WebUI Stable diffusion model failed to load

### 解决方案 在运行 `stable-diffusion-webui` 时遇到模型加载失败的问题，通常是由以下几个原因引起的： #### 原因分析 1. **文件路径错误** 如果 `.ckpt` 文件不存在于指定的路径下，则会触发 `FileNotFoundError` 错误。这通常是由于下载过程中断或未正确放置模型文件造成的[^1]。 2. **磁盘空间不足** 加载大型模型（如某些高分辨率版本）可能会占用大量存储资源。如果硬盘剩余容量不足以支持这些操作，也会导致加载失败[^2]。 3. **内存限制** GPU 或 CPU 的可用显存/物理内存可能不足以容纳所选模型。特别是当尝试加载较大的 `.ckpt` 文件时，这种情况尤为常见。 4. **配置不匹配** 模型文件与当前环境设置可能存在冲突。例如，选择了不适合硬件条件的预训练权重文件[^3]。 --- #### 针对性解决方法 ##### 方法一：验证并修复模型文件路径 确认目标 `.ckpt` 文件已存在于默认目录中 (`models/Stable-diffusion`) 并且命名无误。可以通过以下命令重新定位模型位置： ```bash ls models/Stable-diffusion/ ``` 如果没有找到对应的 `.ckpt` 文件，请从官方仓库或其他可信来源重新下载所需模型，并将其放入上述目录内。 ##### 方法二：清理多余的大体积模型 检查是否存在多个不必要的 `.ckpt` 文件占据过多空间。可以考虑移除部分较少使用的旧版模型来释放更多存储区域。具体做法如下所示： ```python import os model_dir = 'stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion' for file_name in os.listdir(model_dir): if '.ckpt' in file_name and 'v2-1_768-ema-pruned' not in file_name: # 排除非必需项 os.remove(os.path.join(model_dir, file_name)) ``` ##### 方法三：调整设备参数分配策略 对于低配机器而言，适当降低推理精度或者切换到更适合的小规模变体能够有效缓解压力。修改启动脚本中的相关选项即可实现这一目的： ```yaml # webui-user.bat or equivalent configuration files --precision full --no-half-vae --lowvram ``` 以上指令有助于优化有限计算能力下的表现效果[^4]。 ##### 方法四：更新至最新稳定版本 有时问题根源在于软件本身存在缺陷尚未被修正。因此建议定期访问项目主页获取最新的发行说明文档，按照指引完成升级流程以获得更好的兼容性和稳定性改进措施。 --- ### 示例代码片段 以下是用于检测和处理潜在异常状况的一段 Python 脚本示例： ```python try: from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path="path/to/local/model", revision=None, torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else None ) except FileNotFoundError as e: print(f"Model file missing! Error details:{e}") finally: del pipe ``` ---