Stable Diffusion WebUI深度图脚本中Zoe Depth模型优化指南

在Stable Diffusion WebUI的深度图生成脚本中，Zoe Depth模型以其出色的深度图质量受到用户青睐，但处理高分辨率图像时存在性能瓶颈。本文将深入分析优化方案，帮助用户平衡质量与效率。

核心优化策略

1. 网络尺寸调整

   • Zoe Depth模型内置net_size参数控制处理分辨率
   • 适当降低该参数可显著提升处理速度（如4K图像可设为1024）
   • 原理：减少模型计算时的特征图尺寸

2. 性能模式配置

   • 务必禁用boost增强模式
   • 该模式会启用额外后处理，导致2-3倍耗时增加
   • 典型场景：批量处理时建议保持关闭

进阶优化建议

1. 硬件加速方案

   • 确保CUDA环境配置正确
   • 显存不足时可尝试启用梯度检查点
   • 考虑使用TensorRT加速（需额外配置）

2. 预处理技巧

   • 对超高分辨率图像先进行适当降采样
   • 建议保持长宽比为模型训练尺寸的整数倍
   • 输出阶段再通过超分模型恢复细节

技术原理剖析

Zoe Depth作为单目深度估计模型，其计算复杂度与输入分辨率呈平方关系。模型包含：

• 编码器（ViT骨干网络）
• 多尺度特征融合模块
• 深度回归头

优化本质是减少特征图的空间维度，通过牺牲局部细节换取整体效率。实际测试表明，将处理尺寸降低50%可带来约75%的速度提升，而深度图整体结构保持良好。

典型配置示例

# 优化后的参数配置示例
params = {
    'model': 'ZoeDepth',
    'net_size': 1024,  # 平衡速度与质量
    'boost': False,    # 关键加速选项
    'precision': 'fp16' # 半精度加速
}