Сама по себе ошибка, довольно известная, и происходит она на уровне numpy. При работе с массивами данных, есть такой важный термин, как
broadcasting - это то как numpy осуществляет арифметические операции с массивами
разной размерности.
Например
import numpy as np
arr1 = np.ones(9).reshape(3,3)
arr2 = np.ones(8).reshape(2,4)
arr1 + arr2
Выдаст по смыслу такую же ошибку, как у вас, размерности разные и он не в состоянии произвести оперцию.
А вот в этом примере
import numpy as np
arr1 = np.ones(27).reshape(3,3,3)
arr2 = np.ones(9).reshape(3,3)
arr1 + arr2
Не смотря на то что размерности разные у нас двумерный массив складывается с трехмерным, ошибки не будет все сработает.
Потому что согласно правилам broadcatsting'a, данная арифметическая операция возможна.
Так и у вас, numpy не в состоянии выполнить broadcasting. Как поправить, по скольку вы напрямую не работаете с массивами, а используете интерфейс stable diffusion, то все ответы надо искать там. Либо вы передаете массив с данными, не в той размерности, либо что то в параметрах stable diffusion не то. Ищите рабочий пример и повторяйте. Так поправьте здесь что то или там что то, здесь сказать не возможно. Что из себя представляет проблема я обрисовал.