Generating large pixel images is slow, how to optimize it

Repository metrics

Stars

1,081 個のスター (1,081 個のスター)

PR merge metrics

PR metrics pending (PR metrics pending)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

モデルをプロファイリングして、大きな画像（2000x3000など）を生成する際のボトルネックを特定します。メモリ使用量と推論時間に焦点を当てます。タイル処理やモデル最適化などの手法を実装して生成を高速化することを検討してください。

技術スタック

python

領域

aiperformance

Issue 種別

パフォーマンス

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

2

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3時間

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

おおむね明確

前提条件

Python

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

70