【Stable Diffusion SDXL】NansExceptionエラーの解決法

はじめに

Stable Diffusion XL（SDXL）1.0をAutomatic1111のWeb UIで使用している方で、画像を生成しようとした際に「NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet」というエラーに遭遇方も多いのではないでしょうか。このエラーは、VAE（Variational Autoencoder）の処理過程でNaN（Not a Number）が発生することで起きる問題です。SDXLでは従来のSD 1.5とは異なる設定が必要となり、特にVAEの処理方法を正しく指定しないとこのエラーが発生しやすくなります。

結論

SDXL使用時にNansExceptionエラーが発生する際は、起動オプションに「–no-half-vae」フラグを追加することで解決できます。これはSDXLのVAEが16ビット浮動小数点（half precision）をサポートしていないための対処療法です。

具体的な解決手順

Step 1: Web UIの起動スクリプトを編集

Automatic1111 Web UIを使用している場合、起動用バッチファイル（webui-user.bat）をテキストエディタで開きます。Windowsの場合、インストールフォルダ内にあるはずです。

Step 2: COMMANDLINE_ARGSに設定を追加

set COMMANDLINE_ARGS=の行を見つけ、以下のように編集します：

set COMMANDLINE_ARGS=--no-half-vae --xformers

もしVRAMが少ない環境（8GB以下）の場合は、代わりに以下のように設定してください：

set COMMANDLINE_ARGS=--no-half-vae --xformers --lowvram

Step 3: Web UIを再起動

設定を保存したら、Web UIを再起動します。コマンドプロンプトまたはPowerShellでバッチファイルを実行し直してください。

Step 4: モデルの再読み込み

Web UIが起動したら、左上のモデル選択ドロップダウンからSDXLモデルを再選択してください。これで新しい設定でモデルが読み込まれます。

補足・注意点

–no-half-vaeフラグについて

このフラグはVAEの計算に完全な32ビット浮動小数点を使用することを指定します。SDXLのVAEはhalf precision（16ビット）に対応していないため、この設定が必須となります。

SDXL使用時：必ず–no-half-vaeを使用
SD 1.5使用時：VAEエラーが発生しない限り、使用不必要的

xformersの併用

–xformersフラグはVRAM使用量を削減し、高速化する役割を果たします。NVIDIA GPUユーザーは導入を検討してください。インストールされていない場合は、以下のコマンドでインストール可能です：

pip install xformers

VRAM容量による推奨設定

12GB以上：–no-half-vae –xformers
8GB程度：–no-half-vae –xformers –medvram
6GB以下：–no-half-vae –xformers –lowvram

その他の確認事項

もし上記の方法で解決しない場合は、以下の点を確認してください：

Web UIが最新バージョン（1.6.0以上）であること
GPUドライバが最新であること
достаточноеディスク空き容量があること（SDXLは大きなモデルなので少なくとも20GB以上の空き容量をお勧めします）