提升批处理效能的技术方案
针对需要批量转换的场景，建议采用以下优化手段：
1. 显存管理技术
- 实现自动缓存清理：
def batch_process(): for img in image_list: result = pipe(...) clear_cache(pipe.transformer) - 启用torch.cuda.empty_cache()
2. 流水线优化
- 预处理阶段：
- 使用多线程加载图像
- 提前生成所有control map
- 推理阶段：
- 设置torch.backends.cudnn.benchmark=True
- 禁用梯度计算(with torch.no_grad())
3. 分布式处理方案
- 使用Ray框架实现多GPU并行
- 将任务拆分为多个子进程
- 错误处理机制确保长时间运行稳定
基准数据::
RTX 3090上合理优化后可达8-12张/分钟（1024×1024）
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEasyControl: ein kostenloses Tool, das Porträts in Bilder im Ghibli-Stil verwandeltDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何优化EasyControl的批量处理效率？
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