@a-mirror #11 应该问题不大，blendmodes应该是管理背景图片的库，gradio是你现在在用的这个web图形界面。应该这两个库都是在现在的python环境里面有的，但是版本不一样。这个报错只是因为你更新库的时候，有些库的依赖要求blendmods 2022还有gradio 3.41.2这两个版本，但是这两个版本太旧了，和你现在的numpy版本不兼容。 你可以pip list，然后找找结果里面有没有gradio和blendmods这两个库，其实只要有就可以。当然也可以试试安装最新版的blendmods 2025和gradio 5.49.0，这个应该和你的numpy是兼容的。不过原则是能跑就别折腾，不兼容的库很多时候可能只是很小的功能不兼容，大部分功能都是能用的。尤其这两个库感觉不是很重要。 反而我觉得那个no modules 'xformers'的warning更需要处理一点。这个是深度学习的加速库，没有安装这个会让生成速度下降一大截。建议用下面的命令安装一下 pip install --force-reinstall --no-deps xformers python的依赖管理还是太地狱了，真的要完美兼容，需要花大量时间一个版本一个版本去调整。50系列显卡其实对开源社区来说非常新，很多开源项目并没有完全调整好去兼容，所以这些调整工作都要自己去完成。 我也是今年买完50系显卡用了一段时间就后悔了，感觉要玩深度学习相关的应用，感觉最合适的还是用上一代旗舰，因为开源社区的适配工作需要1-2年，买上一代旗舰价格还会便宜很多。不过这两年是个例外，算力太紧缺了，高端显卡不管是40系显卡还是50系，要么买不到，要么价格巨贵。普通玩家真的伤不起。
@a-mirror #15 试试下指定xformers的cuda版本来确保它和torch的cuda一致: pip install --force-reinstall --no-deps xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129 还不行的话试试在webui-user.bat文件里面COMMANDLINE_ARGS=后面加入--xformers, 如果还不行就试试--reinstall-xformers --xformers，开源社区好像提到这么做： https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/5303?sort=top#discussioncomment-4751796 不过反正现在也没有error了，其实不管也可以，生图就算慢一点也不会区别太大。不管也可以。
cuda 的版本不够，看看 nvcc 的版本呢？ Pytorch 老早应该就支持了，我们在 B200 上已经跑了小半年了 建议直接用 Docker 去跑模型，机器上就装 12.8 以上的 Cuda 和 580 以上的驱动 其他的东西都在 Docker 里面，也不会污染机器的环境
@dozentea #16 虽然我在发帖之后的几个小时内就已经解决问题了，不过还是感谢您的回复。xformers感觉是以空间换时间的方式，生成1024*1024的图片，16g显存能基本全用完。以后得先生成小图，再用extra功能扩展尺寸了
@dozentea #7
谢谢老哥，又报了2个库版本不匹配的error，但是还能跑，有点犹豫要不要动
@Polaris02 #10 对
@a-mirror #11 应该问题不大，blendmodes应该是管理背景图片的库，gradio是你现在在用的这个web图形界面。应该这两个库都是在现在的python环境里面有的，但是版本不一样。这个报错只是因为你更新库的时候，有些库的依赖要求blendmods 2022还有gradio 3.41.2这两个版本，但是这两个版本太旧了，和你现在的numpy版本不兼容。
你可以pip list，然后找找结果里面有没有gradio和blendmods这两个库，其实只要有就可以。当然也可以试试安装最新版的blendmods 2025和gradio 5.49.0，这个应该和你的numpy是兼容的。不过原则是能跑就别折腾，不兼容的库很多时候可能只是很小的功能不兼容，大部分功能都是能用的。尤其这两个库感觉不是很重要。
反而我觉得那个no modules 'xformers'的warning更需要处理一点。这个是深度学习的加速库，没有安装这个会让生成速度下降一大截。建议用下面的命令安装一下
python的依赖管理还是太地狱了，真的要完美兼容，需要花大量时间一个版本一个版本去调整。50系列显卡其实对开源社区来说非常新，很多开源项目并没有完全调整好去兼容，所以这些调整工作都要自己去完成。
@dozentea #13 其实说实话，高考完买电脑考虑的需求，除了想尝试跑ai图，就是剪视频，游戏需求也不高，这些买60本都够。上了个80就是看上16g显存，不折腾就纯浪费了
我试试去
@dozentea #13
xformers还是不行
然后升级blemdmodes gradio不行，我把numpy pillow这两个库的版本降级了就正常了
@a-mirror #15 试试下指定xformers的cuda版本来确保它和torch的cuda一致:
还不行的话试试在webui-user.bat文件里面COMMANDLINE_ARGS=后面加入--xformers, 如果还不行就试试--reinstall-xformers --xformers，开源社区好像提到这么做： https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/5303?sort=top#discussioncomment-4751796
不过反正现在也没有error了，其实不管也可以，生图就算慢一点也不会区别太大。不管也可以。
cuda 的版本不够，看看 nvcc 的版本呢？
Pytorch 老早应该就支持了，我们在 B200 上已经跑了小半年了
建议直接用 Docker 去跑模型，机器上就装 12.8 以上的 Cuda 和 580 以上的驱动
其他的东西都在 Docker 里面，也不会污染机器的环境
@dozentea #16 虽然我在发帖之后的几个小时内就已经解决问题了，不过还是感谢您的回复。xformers感觉是以空间换时间的方式，生成1024*1024的图片，16g显存能基本全用完。以后得先生成小图，再用extra功能扩展尺寸了