低配设备加速方案
没有NVIDIA显卡时可采用以下优化策略：
- 模型精简：使用fp16精度的SDXL-lite模型，体积缩小40%
- CPU优化：安装Intel的OpenVINO或Apple的ML Compute框架加速推理
- 云端方案：通过Google Colab免费GPU执行生成，本地仅保留零件管理功能
- Anpassung der Parameter:aufstellen
--steps 25 --resolution 512平衡质量速度
推荐工作流：1)白天收集/预处理零件 2)夜间批量执行生成任务 3)使用--preview模式快速查看布局后再生成高清版。对于固定项目，可将IP-Prior模型转换为ONNX格式提升30%推理速度。如果主要做二维设计，可改用轻量级的Stable Diffusion 1.5替代SDXL。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPiT: Werkzeug zum Zusammensetzen von kompletten Bildern aus Bildteilen (nicht geöffnet)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何克服无GPU环境下PiT运行缓慢的难题？
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