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如何克服无GPU环境下PiT运行缓慢的难题？

2025-08-28

1.4 K

低配设备加速方案

没有NVIDIA显卡时可采用以下优化策略：

模型精简：使用fp16精度的SDXL-lite模型，体积缩小40%
CPU优化：安装Intel的OpenVINO或Apple的ML Compute框架加速推理
云端方案：通过Google Colab免费GPU执行生成，本地仅保留零件管理功能
パラメータ調整：セットアップ--steps 25 --resolution 512平衡质量速度

推荐工作流：1)白天收集/预处理零件 2)夜间批量执行生成任务 3)使用--preview模式快速查看布局后再生成高清版。对于固定项目，可将IP-Prior模型转换为ONNX格式提升30%推理速度。如果主要做二维设计，可改用轻量级的Stable Diffusion 1.5替代SDXL。

この答えは記事から得たものである。PiT：画像パーツから完全な画像をつなぎ合わせるツール（未開封）について

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