低显存设备运行方案
DiffSynth-Engine特别考虑了低配设备的使用需求，主要通过以下技术实现：
- CPU-Offloading-Technologie：将部分计算任务转移到CPU，显存需求可从23GB降至4GB
- 量化模式：支持q8_0、q6_k等多种精度量化，显存需求可降至7-12GB
- Sequential CPU Offload：通过分阶段计算可让3.5GB显存的设备运行
Spezifische Arbeitsmethoden
在FLUX图像生成示例中，只需修改offload_mode参数：pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(config, offload_mode="sequential_cpu_offload").eval()
此外，可以选择q4_k_s等低精度量化模式进一步降低资源需求，虽生成质量略有下降，但仍能保持实用效果。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDiffSynth-Engine: Open-Source-Engine für den Einsatz von FLUX mit geringem Umfang, Wan 2.1Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在普通配置电脑上运行DiffSynth-Engine？
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