Stable Diffusion WebUI DirectML 模型加载失败问题分析与解决
2025-07-04 22:48:33作者:郜逊炳
问题现象
在使用 Stable Diffusion WebUI DirectML 项目时,部分用户遇到了模型无法加载的问题。主要症状表现为:
- 启动 WebUI 后无法显示任何模型
- 控制台报错显示 "No checkpoints found"
- 设置无法保存,所有设置项显示错误
- 刷新模型列表功能失效
错误分析
从错误日志中可以观察到几个关键信息:
-
系统在以下路径查找模型文件失败:
- 项目根目录下的 model.ckpt 文件
- models/Stable-diffusion 目录
-
核心错误信息为:
FileNotFoundError: No checkpoints found. When searching for checkpoints, looked at: - file C:\stabledf\stable-diffusion-webui-directml\model.ckpt - directory C:\stabledf\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion -
后续还出现了 AttributeError,表明在模型加载失败后,程序尝试访问不存在的模型属性
问题原因
经过分析,该问题主要由以下几个因素导致:
-
模型文件缺失:系统无法在指定路径找到任何 .ckpt 或 .safetensors 格式的模型文件
-
路径配置问题:部分情况下,模型搜索路径可能被错误配置
-
初始化顺序问题:在最新修复前,程序可能在模型下载完成前就尝试加载模型
解决方案
基本解决方法
-
确保模型文件存在:
- 将模型文件(.ckpt 或 .safetensors)放置在正确目录:
- 项目根目录
- 或 models/Stable-diffusion 子目录
- 将模型文件(.ckpt 或 .safetensors)放置在正确目录:
-
使用最新版本:
- 更新到最新版本的 Stable Diffusion WebUI DirectML
- 最新版本已修复了模型下载和初始化的顺序问题
-
重新初始化:
- 删除 venv 文件夹后重新初始化环境
- 最新版本会在首次运行时自动下载 v1-5-pruned-emaonly.safetensors 模型
高级排查步骤
如果问题仍然存在,可以尝试:
-
检查目录权限,确保程序有权限访问模型目录
-
验证模型文件完整性,损坏的模型文件可能导致加载失败
-
检查环境变量,确保没有冲突的路径设置
技术背景
Stable Diffusion WebUI DirectML 是专为 AMD 显卡优化的 Stable Diffusion 实现版本。它使用 DirectML 作为计算后端,而不是传统的 CUDA。在模型加载机制上:
- 程序会按照预设路径搜索模型文件
- 如果找不到模型,会尝试从默认源下载
- 模型加载失败会导致后续所有依赖模型的功能无法工作
最佳实践建议
-
始终使用最新版本的项目代码
-
将模型文件统一存放在 models/Stable-diffusion 目录下
-
首次运行时耐心等待自动下载完成
-
定期清理不再使用的模型以节省空间
总结
模型加载失败问题在最新版本的 Stable Diffusion WebUI DirectML 中已得到修复。用户只需确保使用最新代码,并按照标准方式存放模型文件即可避免此类问题。对于 AMD 显卡用户,DirectML 版本提供了良好的性能支持,是运行 Stable Diffusion 的优秀选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879