硬件资源不足时的性能优化方案
针对文章提到的GPU推荐配置，CPU用户可采用以下方案：
- 降低处理精度：运行命令添加–half参数（如python inference.py –half），使用半精度浮点运算，可减少30%内存占用
- 缩小处理尺寸：编辑input/图片至1024px分辨率以下，系统会自动保持比例缩放
- 分批处理机制：修改inference.py中的chunk_size参数（建议设为2），避免单次加载全部数据
另推荐使用Google Colab免费GPU资源：将GitHub仓库拖入Colab，按文章安装流程操作，选择T4 GPU运行时，可获得接近本地RTX3060的性能表现。
This answer comes from the articlePhotoDoodle: AI tool for adding artistic doodles to photos with text commandsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在低配置电脑上优化PhotoDoodle的运行速度？
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