【硬件与环境】NPU型号： 昇腾 910B深度学习框架： PyTorch 2.1.0 (import torch, import torch_npu)镜像信息： 甚至换用过最新的CANN和torch_npu。仍然不支持pytorch_2.6.0，cann8.2.rc1，python3.10-euler_2.10.7，aarch64-snt9b【问题描述】在模型推理过程中，，出现了以下警告信息：[W compiler_depend.ts:51] Warning: CAUTION: The operator 'aten::_linalg_solve_ex.result' is not currently supported on the NPU backend and will fall back to run on the CPU. This may have performance implications. (function npu_cpu_fallback) aten::_linalg_solve_ex.result 算子没有在NPU上得到支持，回退到了CPU上执行。严重影响了模型的推理效率。使用的模型是基于SDXL的diffusionlight。【问题】请问 aten::_linalg_solve_ex.result 这个算子不被支持的问题，是否有已知的解决方案？官方是否有计划在未来的 torch_npu 或 CANN 版本中增加对该算子的支持？如果有，大约会在哪个版本中实现？这个问题对我们项目的推进影响很大，恳请各位专家和工程师帮忙解答一下，非常感谢！

进入活动链接：https://pangu.huaweicloud.com/gallery/asset-detail.html?id=c1cf0774-59ce-44fc-a4a8-8fcf026d2fec1、切换规格为64GB的限时免费规格2、点击执行3、然后执行：4、继续执行5、切换python版本，这个很重要！！！！，6、安装和启动运行7、最后生成了一个链接：Running on public URL: https://0dfb450b322dd89a40.gradio.live8、点击该URL，就可以开始使用了角色：man  活动： play basketball，选择风格类型使用效果1，这个是“线条艺术”这个是“油画”效果这个是“日本动画”风格该模型部署起来很方便，模型很强大，伙伴们可以多多探索，多少挖掘

模型转换从onnx到om 使用atc转换。 python版本3.10.  cann 版本为8.0。芯片 ascend310p duo报如下错误。当前根据如下文档转换的，先把stable diffusion模型转到onnx, 然后onnx转到om模型。https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/blob/master/ACL_PyTorch/built-in/foundation_models/stable_diffusion/README.md安装路径