加速虚拟试穿生成的优化指南
针对AI-ClothingTryOn的性能瓶颈,可实施三级优化策略:
- 基础优化:
- 关闭其他占用GPU的进程(通过任务管理器结束NVIDIA Container相关进程)
- 将
config.ini
中的thread_count
参数调整为CPU物理核心数×2(如4核CPU设为8线程) - 使用SSD硬盘存储项目文件,避免磁盘IO延迟
- 网络优化:
- 修改
gemini_handler.py
中的API端点改为就近区域(如亚洲用户替换为asia-south1-generativenetwork.googleapis.com
) - 使用WireGuard建立专用VPN通道减少API响应时间
- 修改
- 进阶优化:技术用户可:
- 实现本地缓存机制,对相同图片hash值跳过重复处理
- 用
numba
加速图像预处理代码 - 将PyQt6的UI线程与AI处理线程分离
实测表明:实施全部优化后,单次生成时间可从平均2分18秒缩短至47秒(1080p素材测试数据)。
本答案来源于文章《AI-ClothingTryOn:基于 Gemini 的虚拟服装试穿工具》