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怎样优化4o-ghibli-at-home的图像转换速度？

2025-08-21

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提升图像处理效率的实用方法

针对不同硬件配置，可通过以下方式优化转换速度：

硬件加速配置：
确认CUDA环境已正确安装（NVIDIA显卡）：
nvidia-smi
通过.env文件启用GPU加速：
DEVICE_TYPE=cuda
Abstimmung der Parameter:
修改config.yml中的关键参数：
resolution: 512×512（降低分辨率）
steps: 20（减少迭代次数）
batch_size: 1（降低显存占用）
模型缓存：
首次运行后模型会自动缓存，建议将$HOME/.cache/huggingface目录挂载到SSD存储
后台处理：
通过nohup保持服务运行避免重复加载模型：
nohup python3.12 app.py &
资源监控：
使用htop和nvtop工具监控CPU/GPU负载，根据实际情况调整并发任务数

对于低配设备，可尝试开发者提供的轻量级DFloat11-Micro模型分支，虽然会牺牲部分画质但显著提升速度。