某些电脑Python应用在生成图片时发生错误，生成了纯黑图片，并输出报错信息如下：
site-packages\rembg\sessions\base.py:52: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
im_ary = im_ary / np.max(im_ary)
site-packages\rembg\sessions\u2net.py:44: RuntimeWarning: invalid value encountered in cast
mask = Image.fromarray((pred * 255).astype(“uint8″), mode=”L”)
有些情况是代码问题，有些情况是原始图像问题，上面提到两个问题，
1、rembg 库中的除零问题 (invalid value encountered in divide)：
提示图像数组中的最大值为零，导致出现无效除法操作。处理的图像数据中存在异常值，就是我们看到的结果全黑图像。
解决方案：可以在进行除法操作之前检查 np.max(im_ary) 是否为零，并在此情况下跳过除法操作，或确保输入图像数据的质量。
原始代码：
im_ary = np.array(im)
im_ary = im_ary / np.max(im_ary)修改后的代码：
im_ary = np.array(im)
# 检查 np.max(im_ary) 是否为零
max_val = np.max(im_ary)
if max_val > 0:
# 只有在最大值大于零时才进行归一化
im_ary = im_ary / max_val
else:
# 如果最大值为零，可以跳过归一化或者采取其他处理措施
im_ary = np.zeros_like(im_ary)2、rembg 库中的类型转换问题 (invalid value encountered in cast)：
提示在进行数组转换为 uint8 类型时遇到了无效值。这可能是因为模型输出的 pred 数组中包含了超出 0-1 范围的值，导致在转换时发生问题。
解决方案：在转换前处理无效值及对 pred 进行剪裁或归一化处理，以确保其数值在合理范围内（如 [0, 1] 之间）
原代码为：
pred = ort_outs[0][:, 0, :, :]
ma = np.max(pred)
mi = np.min(pred)
pred = (pred - mi) / (ma - mi)
pred = np.squeeze(pred)
mask = Image.fromarray((pred * 255).astype("uint8"), mode="L")修改后的代码：
pred = ort_outs[0][:, 0, :, :]
ma = np.max(pred)
mi = np.min(pred)
pred = (pred - mi) / (ma - mi)
# 使用 np.nan_to_num 替换 NaN 和无穷大的值
pred = np.nan_to_num(pred, nan=0.0, posinf=1.0, neginf=0.0)
# 将数值剪裁到 [0, 1] 范围
pred = np.clip(pred, 0, 1)
pred = np.squeeze(pred)
mask = Image.fromarray((pred * 255).astype("uint8"), mode="L")
