要解决Airflow Kubernetes执行器中任务排队状态和Pod显示无效图像的问题，并使用本地执行器，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经正确配置好Kubernetes执行器和本地执行器。可以参考Airflow官方文档进行配置。

2. 确保Kubernetes集群正常运行，并且可以正确创建和管理Pod。

3. 检查Airflow的DAG定义，确保任务被正确定义和设置了依赖关系。

4. 检查Airflow的任务调度器配置，确保任务调度器设置正确。

5. 检查Airflow的任务队列配置，确保任务队列设置正确。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Airflow Kubernetes执行器和本地执行器来解决这个问题：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.contrib.operators import kubernetes_pod_operator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime.datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': datetime.timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

start = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)

task1 = kubernetes_pod_operator.KubernetesPodOperator(
    task_id='task1',
    name='task1',
    image='your-docker-image',
    dag=dag,
    in_cluster=True,
    config_file='your-kube-config',
    namespace='your-namespace',
    executor_config={
        "KubernetesExecutor": {
            "image": "your-kubernetes-executor-image",
            "request_memory": "128Mi",
            "limit_memory": "256Mi",
            "cpu_request": "200m",
            "cpu_limit": "500m",
        }
    }
)

task2 = kubernetes_pod_operator.KubernetesPodOperator(
    task_id='task2',
    name='task2',
    image='your-docker-image',
    dag=dag,
    in_cluster=True,
    config_file='your-kube-config',
    namespace='your-namespace',
    executor_config={
        "KubernetesExecutor": {
            "image": "your-kubernetes-executor-image",
            "request_memory": "128Mi",
            "limit_memory": "256Mi",
            "cpu_request": "200m",
            "cpu_limit": "500m",
        }
    }
)

start >> task1 >> task2 >> end

在上述代码中，我们使用了kubernetes_pod_operator.KubernetesPodOperator来定义任务。请确保替换your-docker-image为您的Docker镜像名称，your-kube-config为您的Kubernetes配置文件路径，your-namespace为您的Kubernetes命名空间，your-kubernetes-executor-image为您的Kubernetes执行器镜像名称。

这样，您就可以使用Airflow Kubernetes执行器和本地执行器来解决任务排队状态和Pod显示无效图像的问题。