AIGC初体验：部署Stable Diffusion玩转AI绘画（CPU版）报错

可以先执行这段命令
env | grep http gitee sd仓库失效
export STABLE_DIFFUSION_REPO=https://gitee.com/llm_aigc/stablediffusion.git
export TAMING_TRANSFORMERS_REPO=https://gitee.com/llm_aigc/taming-transformers.git
export BLIP_REPO=https://gitee.com/llm_aigc/BLIP.git
export K_DIFFUSION_REPO=https://gitee.com/llm_aigc/k-diffusion.git
export CODEFORMER_REPO=https://gitee.com/llm_aigc/CodeFormer.git

我遇到了相同的问题，从头到尾再试一次仍然不行，参考了这两个攻略也不行。
https://blog.csdn.net/pursuit_zhangyu/article/details/88865259
https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/10882602.html
可能是依赖的版本，发生变化导致的。
由于只有三个小时体验，最后没体验到就关闭了。

很抱歉听到你在部署Stable Diffusion玩转AI绘画（CPU版）时遇到了错误。请提供更详细的错误信息，以便我能更好地帮助你解决问题。如果可能，请提供以下信息：

1. 错误消息或堆栈跟踪：将错误消息和任何相关的堆栈跟踪粘贴在这里。

2. 部署过程中的具体步骤：描述一下你是如何进行部署，包括使用的工具、命令或界面。

在等待你的补充信息期间，你可以尝试以下常见的故障排除步骤：

1. 检查环境依赖项： 确保在部署之前安装了必要的依赖项，并按照文档中的指示进行设置。例如，确认是否安装了所需版本的Python、TensorFlow等，并正确配置了运行环境。

2. 更新库和依赖项： 如果你已经安装了所需的库和依赖项，请确保它们是最新版本。使用相应的包管理器更新这些库，或者手动下载和安装最新版本。

3. 重启服务器或容器： 如果你在虚拟机、容器或远程服务器上运行部署，请尝试重新启动它们，有时这可以解决一些临时的问题。

4. 查看日志文件： 检查部署过程中生成的日志文件，以了解更具体的错误信息。如果有任何错误或警告，这些日志文件通常会提供有关导致问题的线索。

这个错误可能是由于您的环境或依赖库不兼容导致的。建议您尝试以下解决方法：

更新依赖库：您可以尝试更新依赖库，例如torch、torchaudio、numpy等，以确保它们与您的环境兼容。可以使用pip install --upgrade命令来更新依赖库。

检查环境变量：您需要确保环境变量设置正确，例如CUDA_HOME、LD_LIBRARY_PATH等。如果您使用的是CPU版，可以忽略CUDA_HOME环境变量。

重新安装环境：如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试重新安装环境。可以使用conda create命令创建一个新的conda环境，并重新安装所需的依赖库。

尝试使用GPU版：如果您的计算机具有GPU，并且您已经正确安装了CUDA和cuDNN，您可以尝试使用GPU版的Stable Diffusion，以提高运行效率和准确性。