Praktische Optimierungslösungen für Umgebungen mit geringer Konfiguration
Für Benutzer mit begrenzten Hardware-Ressourcen können die folgenden Methoden verwendet werden, um einen reibungslosen Betrieb des Tools zu gewährleisten:
- Anpassung der BildparameterFügen Sie den Parameter -image_size=512 in requirements.txt hinzu, um die Ausgabeauflösung zu reduzieren (Standard 768px), was den Speicherverbrauch des 30% Videos reduzieren kann.
- Optimierung der ChargenverarbeitungLange Geschichten in kleine Segmente aufteilen und diese nacheinander generieren, um zu vermeiden, dass mehr als 4 panel_prompts in einem einzigen Durchgang verarbeitet werden.
- Cloud-basierte AlternativenFühren Sie es mit kostenlosen GPU-Ressourcen wie Google Colab aus, Schritt für Schritt:
- Hochladen von Repositories auf Google Drive
- Laufwerk in Colab einhängen und Abhängigkeiten mit !pip installieren
- Aktivieren des Optimierungsmodus durch Hinzufügen des Parameters -use_colab zur Laufzeit
Weitere Vorschläge: Schließen Sie andere GPU-fressende Programme und installieren Sie die cpu-only-Version von PyTorch in der conda-Umgebung (langsamer, aber stabiler). Bei sehr langen Storyboards können Sie zunächst Keyframes erzeugen und dann manuell Zwischenbilder hinzufügen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelStory2Board: Generierung kohärenter Split-Screen-Skripte aus natürlichsprachlichen GeschichtenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Effizienz von Story2Board auf einem PC ohne professionelle Grafikkarte optimieren?
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