这个错误信息 NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet 指出在U-Net模型处理过程中产生了一个全部由NaN（非数字）值组成的张量。NaN值通常表示在数学运算中无法定义或表示的结果，例如0除以0或者无穷大减去无穷大。
错误信息还提供了几个可能的原因和解决方案：
没有足够的精度来表示图片：这可能是因为模型在处理图像数据时遇到了数值不稳定的问题，导致产生了NaN值。
视频卡不支持half类型：half类型通常指的是半精度浮点数（float16），这是为了加速计算而使用的一种较低精度的数值表示。如果你的GPU不支持这种类型，或者驱动/库没有正确配置以使用它，那么这也可能导致NaN的产生。
解决方案：
设置“Upcast cross attention layer to float32”：在Stable Diffusion的设置中，你可以尝试将交叉注意力层上采样为float32类型，即使用单精度浮点数来替代半精度浮点数。这通常可以提供更多的数值稳定性。
使用命令行参数--no-half：在运行你的程序时，可以通过这个参数来禁止使用half类型，确保所有计算都在单精度或双精度下进行。
使用命令行参数--disable-nan-check：如果你确定NaN的产生不会对你的结果造成重大影响，你可以使用这个参数来禁用NaN的检查。但是请注意，这样做可能会导致其他问题或错误的输出。
除了上述的解决方法，你还需要确保以下几点：
你的模型、代码以及所有依赖的库都更新到最新版本，因为有时候NaN的产生是由于软件中的bug导致的。
检查你的输入数据，确保没有包含无效或异常的值，这些值可能会导致NaN的产生。
如果你的模型在训练过程中出现NaN，请考虑降低学习率或者采取其他正则化技术来提高训练的稳定性。
最后，错误消息中还提供了系统资源的占用信息，表明系统中有足够的显存来运行你的程序，所以资源不足不太可能是导致NaN的原因。但如果你在运行大型模型或处理高分辨率图像时遇到性能问题，可能需要考虑升级硬件或优化代码。

请关闭这个。大概还有可能就是你的显卡不支持这个精度。那什么样的精度我忘了，反正就是精度上的问题。

这问题解决了吗，遇到同样问题，蹲一个

你们用的是秋叶的整合包吗？这几个参数应该是默认的。要是自己安装的看下边步骤
打开根目录stable-diffusion-webui，找到webui.bat右击打开编辑
在set ERROR_REPORTING=FALSE 下面加入以下一行保存重启
set COMMANDLINE_ARGS=--no-half --disable-nan-check