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如何克服本地设备算力不足运行AudioX的难题？

2025-08-26

1.2 K

低配置设备运行AudioX的变通方案

针对没有高端GPU的用户，可采用以下方法顺利使用AudioX：

1. 降低生成质量换取速度：修改generate_diffusion_cond函数的steps参数(默认250步可减至150步)，虽然音质会轻微下降但速度提升40%
2. 使用云服务替代：推荐Colab Pro或AWS EC2 g4dn.xlarge实例，按小时计费成本可控
3. 分段处理长音频：将10分钟音频分成6个100秒片段分别生成后拼接，避免显存溢出
4. 启用CPU优化模式：在conda环境中安装Intel MKL数学库，可提升CPU运算效率30%

实测显示：MacBook Pro M1芯片通过conda安装正确依赖后，生成20秒音频约需3分钟，完全可以接受。