世代の効率を上げるために、どうすればプログラムのスピードを最適化できますか？

2025-08-28

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仮想試着世代を加速するための最適化ガイドライン

AI-ClothingTryOnのパフォーマンスのボトルネックに対処するために、3段階の最適化戦略を実施することができる：

基本的な最適化::
1. 他のGPU占有プロセスを閉じる(タスクマネージャでNVIDIAコンテナ関連プロセスを終了させる)
2. そうしれいかんconfig.ini正鵠を得るthread_count物理的なCPUコア数×2にパラメータを調整（例：4コアCPUを8スレッドに設定）
3. プロジェクトファイルの保存にSSDドライブを使用し、ディスクIOレイテンシを回避
ネットワーク最適化::
1. 修正gemini_handler.pyのAPIエンドポイントはasia-south1-generativenetwork.googleapis.com)
2. WireGuardで専用VPNトンネルを作成してAPIの応答時間を短縮
高度な最適化テクニカルユーザーの方は
1. 同じ画像ハッシュ値に対する重複処理をスキップするローカル・キャッシュ・メカニズムを実装する。
2. 支出numba高速化された画像前処理コード
3. PyQt6のUIスレッドとAI処理スレッドを分離する

測定によると、すべての最適化を実施した後、1回の生成時間は平均2分18秒から47秒に短縮された（1080p映像のテストデータ）。