大规模图生图 AIGC 渲染链路的分布式并发优化实践 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊大规模图生图 AIGC 渲染链路的分布式并发优化实践。随着 AIGC 技术的快速发展，对图像生成的需求也日益增长。特别是图生图（Image-to-Image）技术，在艺术创作、游戏开发、设计等领域展现了巨大的潜力。然而，大规模的图生图渲染任务，往往计算密集型，单机处理能力有限，需要借助分布式并发技术来加速渲染过程。 本次分享将深入探讨如何利用分布式系统和并发编程模型，优化图生图 AIGC 渲染链路，提升整体性能和吞吐量。我们将从渲染链路的分析、分布式架构的选择、并发模型的应用、以及性能优化的策略等方面，结合实际代码示例进行讲解。 一、图生图 AIGC 渲染链路分析 首先，我们需要了解图生图 AIGC 渲染链路的基本组成部分。一个典型的图生图流程通常包含以下几个关键步骤： 输入图像预处理（Preprocessing）： 包括图像尺寸调整、格式转换、色彩空间转换等，目的是为了更好地适应后续的模型处理。 特征提取（Feature Extraction）： 使用预训练的深度学习模型（例如 VGG、ResNet …