如何解决 post-174978？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 Stable Diffusion本地部署后如何进行快速推理和优化？ 的话，我的经验是：Stable Diffusion本地部署后，想快速推理和优化，可以从这几个方面入手： 1. **使用ONNX或TensorRT加速** 把模型转换成ONNX或TensorRT格式，利用NVIDIA GPU的加速能力，大幅提升推理速度。 2. **减少采样步数** 默认采样步数通常在50左右，尝试把步数降到20-30，速度快了，图像质量也不会大幅下降。 3. **利用混合精度（FP16）** 开启半精度计算（FP16），降低显存占用，同时保证推理速度和效果，很多显卡都支持。 4. **开启缓存和预热** 推理前做一次预热，加载权重和相关缓存，后续推理响应更快。 5. **使用高效实现版本** 找一些社区优化版本，比如以Diffusers为基础的加速库，或者lite模型，体积小推理快。 6. **多线程或异步处理** 合理利用CPU多线程或异步调用，提升整体吞吐。 总结就是，把模型转成支持硬件加速的格式，使用半精度，少采样步数，还有利用社区优化方案，整体推理速度能稳步提升。

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之前我也在研究 post-174978，踩了很多坑。这里分享一个实用的技巧： - 图标要清晰，不能模糊或拉伸变形 首先，确定派对主题和预算，知道整体方向和钱花到哪儿 做2025年跨境电商，主要准备这几个资质和技能： 卧室讲求舒适和温馨，柔和色调的壁纸或者哑光乳胶漆最合适，让人放松

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