本地部署EasyControl项目对运行环境有明确的技术要求，适合具有一定技术基础的研究者和开发者。首要条件是具备CUDA支持的NVIDIA GPU环境，系统需要安装Python 3.10和PyTorch GPU版本。根据项目文档，高分辨率图像生成（1024×1024）至少需要12GB GPU内存，这对硬件配置提出了较高要求。
安装过程包括多个步骤：通过conda创建专门的Python环境、克隆项目仓库、安装依赖库（包括huggingface_hub等）、下载预训练模型等。其中，Ghibli LoRA模型可从Hugging Face Hub获取，若访问受限还可使用镜像站。完成安装后，用户需要通过运行demo.py脚本验证安装是否成功。
项目还提供了专业技术支持提示，如KV缓存的清理方法。开发者需要注意，每次生成图像后应清理注意力模块的KV缓存，以确保后续生成的稳定性。这些要求使EasyControl更适合研究用途，而非面向普通用户的即插即用工具。
この答えは記事から得たものである。EasyControl：ポートレートをジブリ風に変身させる無料ツールについて
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