diffusers批量出图工作流：提示词队列和显存复用设置

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用SDXL批量跑素材图，一开始是笨办法，每张图跑一次python脚本，模型来回加载，一张要四十秒。后来改成队列方式，整个流程快了三倍多，把配置记一下。

核心就两点。第一是模型只加载一次，所有提示词塞进列表循环pipeline，用generator按种子固定每张图的随机性，方便复现。第二是显存复用，pipeline跑完一批之后手动del再torch.cuda.empty_cache，不然跑到第三十几张必爆OOM，我的3060 12G在1024分辨率下每批最多留四张的余量。

另外提示词队列我用了个csv管理，正负提示词分两列，跑完的图按行号命名，回头挑图方便。显存紧的可以开attention slicing，速度慢两成但不爆。这套流程跑通之后批量出几百张风格统一的图没再出过错。