Ошибки при запуске
Почти всё, что ломается на старте, сводится к четырём причинам: не тот Python, не найден путь, не хватило видеопамяти, файл лежит не в той папке.
Ошибка 9009 и «python.exe не найден»
Самая частая. Окно консоли открывается, тут же закрывается, а в тексте мелькает 9009 или сообщение, что python не является внутренней или внешней командой.
Смысл ошибки один: Windows не знает, где лежит Python. Обычно потому, что при установке не была отмечена галочка Add Python to PATH.
Что делать. Переустановить Python 3.10, отметив эту галочку, либо прописать путь к интерпретатору вручную в файле webui-user.bat в строке set PYTHON=. Проверить, что всё встало, можно командой python --version в новом окне консоли — она должна ответить версией.
Ставить нужно именно ветку 3.10. На свежих версиях Python сборка падает на несовместимых зависимостях, и это отдельный источник ошибок, которые выглядят совсем иначе.
CUDA out of memory
Генерация обрывается сообщением о нехватке памяти. Речь о видеопамяти, а не об оперативной: модель не поместилась в карту.
Что делать, по возрастанию радикальности. Уменьшить разрешение кадра — память расходуется примерно квадратично, и 512×512 вместо 1024×1024 экономит вчетверо. Убрать пакетную генерацию, оставив один кадр за раз. Добавить в COMMANDLINE_ARGS ключ --medvram, а если не помогло — --lowvram. Закрыть браузер и другие программы, которые тоже занимают видеопамять. Наконец, перейти на более лёгкую модель: SD 3.5 Medium вместо Large или версию 1.5.
Список моделей пустой
Интерфейс запустился, открылся в браузере, но выбирать нечего. Значит, файл весов лежит не там, где программа его ищет: для сборок семейства AUTOMATIC1111 это models\Stable-diffusion. Положите файл туда и нажмите кнопку обновления списка рядом с выбором модели — перезапускать сборку не нужно.
Второй вариант той же истории: файл скачался не полностью. Модель весит гигабайты, и оборванная загрузка даёт файл, который выглядит на месте, но не читается. Сверьте размер с указанным на странице загрузки.
Torch is not able to use GPU
Сборка сообщает, что не видит видеокарту. Причины по частоте: не установлен или сильно устарел драйвер NVIDIA; видеокарта AMD, а сборка поставлена в обычной редакции под CUDA; на ноутбуке приложение запускается на встроенной графике вместо дискретной.
Первое, что стоит проверить, — команду nvidia-smi в консоли: если она не отвечает, проблема в драйвере, а не в сборке. Для ноутбуков помогает принудительное назначение дискретной карты в панели управления NVIDIA.
Чёрные картинки на выходе
Генерация проходит, но результат — чистый чёрный кадр. Обычно это срыв вычислений в половинной точности на некоторых картах. Лечится ключом --no-half-vae, реже --no-half. Иногда причина проще: подключён неподходящий VAE — попробуйте отключить его в настройках.
Долгий первый запуск — это не ошибка
При самом первом старте сборка скачивает окружение и зависимости: несколько гигабайт, десятки минут на небыстром канале. Консоль в это время может подолгу молчать. Закрывать окно нельзя — процесс просто оборвётся, и в следующий раз всё начнётся заново.
Генерация идёт очень медленно
Если кадр считается минутами, а видеокарта подходящая, вероятны три вещи: включён режим экономии памяти (--lowvram радикально замедляет работу), выставлено слишком большое число шагов, либо расчёт вообще идёт на процессоре — что видно по сообщению о недоступности GPU при старте.
Если ничего не помогло
Полезная привычка: читать первую строку ошибки, а не последнюю. Питоновская трассировка длинная, и настоящая причина обычно в её начале, тогда как в конце стоит обобщённое сообщение. По первой строке и стоит искать решение.
Второе: сборки обновляются часто, и часть проблем чинится обычным обновлением через git pull в папке сборки.