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當使用Lumion導入大型模型時，可能會遇到卡頓的問題。這種卡頓的原因可以歸結為以下幾個方面：
首先，大型模型通常具有復雜的幾何結構和高分辨率的紋理。當這些復雜模型被導入Lumion時，軟件需要花費更多的時間來處理和渲染這些模型。由于處理的數據量大，可能會導致Lumion的性能下降，從而導致卡頓。
其次，導入大型模型時，Lumion需要加載和儲存大量的數據。這些數據包括模型、紋理、光照等等。如果計算機的內存不足以容納這些數據，Lumion就會面臨著處理和渲染數據的困難。這也可能導致卡頓。
另外，導入大型模型時，Lumion還需要對模型進行優化和處理，以確保模型在渲染過程中的性能和效果都能達到最佳狀態。這個優化過程可能會耗費較長的時間，從而導致卡頓。
為了解決導入大型模型時的卡頓問題，可以嘗試以下幾種方法：
首先，優化模型。可以通過減少模型的多邊形數量、簡化模型的紋理等方式來減少模型的復雜度，從而減輕Lumion在處理和渲染模型時的負擔。
其次，增加計算機的內存。如果計算機的內存不足以容納大型模型導入Lumion所需的數據，可以考慮增加計算機的內存容量，以提升Lumion的性能。
另外，升級計算機硬件。如果計算機的處理器和顯卡性能較低，可能無法很好地支持Lumion對大型模型的處理和渲染。在這種情況下，可以考慮升級計算機的處理器和顯卡，以改善Lumion的性能。
總的來說，導入大型模型時出現卡頓問題是由于模型的復雜性、數據量的增加以及計算機硬件性能不足等原因造成的。通過優化模型、增加計算機內存和升級計算機硬件等方法，可以改善Lumion在導入大型模型時的性能和卡頓問題。
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