现代GPU的高吞吐量并行计算特性对深度学习任务的性能至关重要，SD-WebUI-Forge通过四个优化参数（cuda-stream、pin-shared-memory、cuda-malloc和max_split_size_mb）在PyTorch和CUDA内存分配技术上实现显著提升。cuda-stream通过同步流水线作业实现模型加载与张量计算的重叠，提升生成速度；pin-shared-memory优先利用显存扩展缓冲区，大幅加速低带宽显卡的计算；cuda-malloc通过预分配内存池减少内存分配开销；max_split_size_mb限制内存块分割尺寸，减少碎片。实验显示，这些参数可大幅缩短图像生成时间，但可能带来一定的程序崩溃风险，建议谨慎使用。

TIPO项目通过利用大型语言模型进行文本预采样，实现自动化提示优化，从而提升文本到图像生成模型的输出质量和可用性。该方法通过扩展用户提供的简单提示，生成更具体、内容丰富的提示，解决现有模型生成图像质量不一致、用户输入与结果脱节以及创造控制有限等问题。TIPO的多步骤生成过程包括输入隔离、提示生成和聚合，确保输出既符合用户意图又具有高质量和多样性。