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如何优化EasyControl的批量处理效率？

2025-08-26

1.3 K

提升批处理效能的技术方案

针对需要批量转换的场景，建议采用以下优化手段：

1. 显存管理技术

实现自动缓存清理：

def batch_process():
    for img in image_list:
        result = pipe(...)
        clear_cache(pipe.transformer)

启用torch.cuda.empty_cache()

2. 流水线优化

预处理阶段：
- 使用多线程加载图像
- 提前生成所有control map
推理阶段：
- 设置torch.backends.cudnn.benchmark=True
- 禁用梯度计算(with torch.no_grad())

3. 分布式处理方案

使用Ray框架实现多GPU并行
将任务拆分为多个子进程
错误处理机制确保长时间运行稳定

基准数据::
RTX 3090上合理优化后可达8-12张/分钟（1024×1024）

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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