硬件性能妥协方案
针对不同配置设备的优化策略：
- 基础版配置（4GB显存）
- 1. 添加—low_vram模式启动
2. 将—resolution调整为256×256
3. 使用—quick_inference快速推理 - 无GPU环境方案
- 通过ONNX Runtime进行CPU推理
- 调用Google Colab免费GPU资源
- 使用HuggingFace Inference API云端服务
- 内存优化技巧
关键参数调整：- —batch_size设为1减少显存占用
- —precision=fp16启用半精度计算
- —cache_dir指定SSD存储路径
实测在GTX1060上通过优化可实现5分钟/模型的速度。建议生成后立即使用—clean_memory释放显存，长期使用建议配置8GB+显存设备。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化PartCrafter在低配硬件上的运行效率？
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