如何解决 202511-101363？有哪些实用的方法？

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总的来说，解决 202511-101363 问题的关键在于细节。

如果你遇到了 202511-101363 的问题，首先要检查基础配置。通常情况下， 还有**配线**，也叫电线，把电源和开关、灯具连接起来，保证电流顺畅传输 另外，Pixel 9 Pro出厂系统是谷歌原生安卓，没有预装运营商定制的SIM网络优化软件，可能在5G切换和信号稳定性上略有差异 **轻量化篮球鞋**

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顺便提一下，如果是关于 如何解决Stable Diffusion本地部署中的显存不足问题？ 的话，我的经验是：解决Stable Diffusion本地部署显存不足，主要有以下几招： 1. **降低分辨率**：生成图片时，把宽高调低点，比如512×512改成384×384，显存就省不少。 2. **用更小的Batch**：每次只生成1张，batch size设为1，显存需求会明显减少。 3. **开启混合精度（mixed precision）**：用16-bit浮点数（FP16）代替32-bit，显存用量降低，训练速度还快。 4. **用“显存优化”模式**：很多Stable Diffusion实现支持offload或chunking，像Automatic1111里的“低显存模式”能自动帮你分块处理。 5. **删掉不必要的步骤**：比如减少采样步骤数（sampling steps），一般默认是50步，30步也能保证质量，显存消耗小点。 6. **换更轻量的模型版本**：用“pruned”或“小体积”模型，显存占用更少。 7. **使用CPU或能跑混合显存的工具**：如果显卡显存实在不够，可以用CPU跑（慢但可用），或者找支持显存溢写到内存的软件。 总之，就是调参数、用低精度、优化模型和流程，这样显存紧张的问题就能缓解不少。