提高WMG-Diff模型的計算效率可以通過幾種策略來實現。首先，可以考慮使用更高效的模型架構，例如減少卷積層的數量或使用輕量級的神經網絡架構，這樣可以減少計算資源的需求。其次，通過模型壓縮技術，如知識蒸餾或參數剪枝，可以進一步減少模型的大小和計算負擔。第三，利用GPU加速和分佈式計算可以顯著提高訓練和推理的速度。此外，對於大規模數據集，可以考慮使用小批量訓練和增量學習的方法，以便在不影響模型性能的情況下，逐步處理數據。最後，優化數據預處理和加載過程，確保數據能夠快速且高效地進入模型，這也將有助於提高整體的計算效率。