低显存GPU流畅运行视频生成的解决方案
针对显存有限的硬件条件,HunyuanVideoGP提供了以下具体优化方案:
- 模型量化选择:优先选用量化版本模型,可减少约30%显存占用。在Gradio界面的模型切换选项中,选择带有”quantized”标识的模型
- 配置文件优化:安装包内预置了针对12GB/16GB/24GB显存的专用配置文件,在启动时通过launch.sh脚本添加对应参数,如
--config config_12gb.json
- 显存管理技术:利用快速加载/卸载机制,可分块处理视频数据。建议将生成的视频长度控制在5秒以内,通过多次生成再拼接的方式解决长视频需求
- 附加优化措施:在conda环境中设置
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
环境变量,可改善显存碎片问题
对于持续使用时显存仍不足的情况,可尝试在requirements.txt中添加optimum
库,启用其内存优化功能。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHunyuanVideoGP: Ein hybrides Videogenerierungsmodell mit Unterstützung für den Betrieb auf einem niedrigen GrafikprozessorDie