在使用SDXL进行图像处理时，有用户报告在一块3090显卡上出现了一个问题，错误信息显示为"在Unet中产生了一个全NaN的张量"。这个问题可能导致图像处理失败，影响工作效率。本文将探讨这个问题的原因，并提供一些可能的解决方案，以帮助用户解决这个困扰。
问题描述
用户在3090显卡上运行SDXL时，遇到了以下错误信息：
modules.devices.NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or because your video card does not support half type. Try setting the "Upcast cross attention layer to float32" option in Settings > Stable Diffusion or using the --no-half commandline argument to fix this. Use --disable-nan-check commandline argument to disable this check.用户尝试了根据错误信息建议的几种解决方案，包括设置 "Upcast cross attention layer to float32" 选项和使用 --no-half 命令行参数，但这些尝试都没有解决问题。而使用 --no-half 参数后，渲染时间显著增加，导致性能下降。
社区回复与解决方案
在SDXL用户社区中，有一些用户分享了他们的尝试和解决方案，下面是一些关于如何解决这个问题的方法：
1. somerslot的建议
用户 somerslot 建议从.bat文件中删除 xformers 参数，或者尝试使用 --opt-sdp 优化器替代它。这种方法可能有助于解决问题。
2. LaughterOnWater的尝试
用户 LaughterOnWater 接受了 somerslot 的建议，选择了 --opt-sdp-attention。这样，SDXL在没有使用 --no-half 参数的情况下可以正常工作，尽管性能不如使用 xformers 那么快。但他在尝试批处理和计数大小超过1后，问题重新出现，导致出现大量NaN。因此，他决定暂时删除SDXL，等待其他人为内存问题找到解决方案。
3. exolon1的解决方案
用户 exolon1 分享了一个解决方法，他添加了一个微调的SDXL VAE，解决了NaN问题。用户可以在以下链接找到该解决方案：
https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main
将该解决方案移动到 models/Stable-diffusion 文件夹，并将其重命名为与 sdxl 基础.safetensors 文件名相同，但在末尾添加 .vae.safetensors 而不仅仅是 .safetensors。
4. zoupishness7的建议
用户 zoupishness7 建议尝试使用 --no-half-vae 参数。这个参数仅限于 VAE，对性能的影响最小。这可能有助于解决NaN问题。
结论
在SDXL使用过程中，用户可能会遇到在3090显卡上出现"全NaN的张量"问题的情况。虽然还没有确切的原因和解决方案，但社区中的一些用户提供了一些可能的解决方法。这包括删除 xformers 参数，尝试不同的优化器，以及使用微调的SDXL VAE。用户可以根据自己的情况尝试这些方法，以解决这个问题。至于该问题究竟是SDXL的问题还是其他因素引起的，目前尚不清楚，但希望这些解决方案能够帮助用户克服这一挑战，确保SDXL的正常运行。
