检查模型版本与兼容性

确保使用的ControlNet版本与Stable Diffusion主模型兼容。部分旧版ControlNet插件可能因API变更导致生成速度下降或报错。建议更新至官方最新版本，并查阅社区文档确认模型匹配性。

优化硬件资源配置

显存不足是卡顿的常见原因。若使用NVIDIA显卡，可通过nvidia-smi命令监控显存占用。低于8GB显存时，需降低生成分辨率（如512×512改为384×512）或关闭冗余预处理模块（如深度估计）。启用--medvram或--lowvram启动参数可缓解显存压力。

调整ControlNet参数

多重ControlNet单元叠加会显著增加计算负载。尝试减少同时启用的ControlNet数量（如从3个降至1个），优先保留关键控制条件（如边缘检测canny）。权重参数（Weight）过高（>1.5）可能导致梯度爆炸，建议控制在0.5~1.2范围。

预处理模块性能调优

部分预处理模块（如OpenPose或MLSD）存在CPU瓶颈。若观察到CPU占用率持续高于90%，可改用轻量级替代方案（如HED边缘检测替代canny），或在脚本中设置--disable-safe-unpickle跳过冗余安全检查。

排查数据管道阻塞

检查输入数据是否包含异常值（如空白图像或超规格分辨率）。对于批量生成任务，建议添加预处理脚本过滤无效数据，避免因单张图片错误中断整个队列。启用日志输出（如--debug模式）可定位具体阻塞环节。

代码示例：显存监控与释放

import torch
def clear_cache():
    if torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.empty_cache()
        print(f"当前显存占用: {torch.cuda.memory_allocated()/1024**2:.2f}MB")
# 在ControlNet推理循环中定期调用
clear_cache()

启用xFormers加速

安装xFormers库可优化Attention计算效率。在启动参数中添加--xformers，部分场景下速度提升可达30%。需注意与CUDA版本的兼容性，推荐搭配Torch 2.0+环境使用。

网络延迟问题处理

若使用在线API（如HuggingFace Spaces），网络延迟可能被误判为生成卡顿。本地部署时，关闭自动更新检查（--no-download）并禁用模型哈希验证（--no-hashing）可减少启动延迟。