别让卡顿拖慢你的修图效率
很多人在用Photoshop或Lightroom处理高清照片时，都会遇到操作卡顿、导出缓慢的问题。其实很多时候不是软件不行，也不是电脑太差，而是运行环境没调好。合理的性能优化能让老机器跑出新速度，尤其是在处理大尺寸图像或批量任务时效果更明显。
关闭不必要的后台程序
你在修图的时候，微信、浏览器、音乐软件全开着？这些看似无害的应用其实占用了不少内存和CPU资源。尤其是浏览器，一个标签页可能就吃掉几百MB内存。关掉不用的程序，给图像处理软件腾出更多系统资源，操作流畅度立马提升。
合理配置Python图像脚本的执行环境
如果你常用OpenCV或Pillow写脚本处理图片，别直接在默认环境下跑。比如在虚拟环境中使用NumPy时，可以启用MKL（Math Kernel Library）加速数学运算：
pip install intel-openmp numpy --force-reinstall这样能显著加快图像矩阵运算的速度，特别是做滤镜、缩放、旋转这类操作时，原来要10秒的任务，现在可能4秒就完成了。
调整图像缓存设置
以Photoshop为例，默认缓存级别可能只设为4级。如果你有16GB以上内存，完全可以把“首选项-性能”里的内存使用量调到70%左右，并将历史记录状态从默认的20降到5~10。同时把缓存拼贴大小设为“1024K”，这对编辑PSD大文件特别有用。
使用SSD并规划临时目录
机械硬盘是图像处理的瓶颈之一。把系统盘换成SSD后，打开50MB的RAW照片时间能从8秒缩短到2秒。另外记得把临时文件夹（如Photoshop的暂存盘）指向SSD分区。Linux用户可以在运行Python脚本前指定TMPDIR：
export TMPDIR=/ssd/tmp
python batch_resize.py避免I/O卡在慢速磁盘上。
利用GPU加速选项
现在的图像软件大多支持GPU加速渲染。确保显卡驱动更新到最新，在软件设置里开启“使用图形处理器”。像DaVinci Resolve做色彩分级时，开启CUDA后预览帧率能从15fps提到60fps。即使你用的是中端显卡，也比纯CPU快得多。
控制并发任务数量
有人喜欢同时跑好几个批量处理任务，觉得能省时间。实际上这容易导致内存溢出或CPU过热降频。建议根据核心数来安排：4核CPU最多同时处理两个图像批任务。可以用top或任务管理器监控负载，保持CPU温度在80℃以下。
运行环境调得好，同样的硬件也能多干不少活。与其急着换设备，不如先花半小时优化一下当前的配置。