显存优化的全方位解决方案
针对不同硬件环境推荐对应方案：
- 蒸馏加速技术: Use
anisoraV2_npu版本的小型化模型，显存占用降低40%，需在推理时添加--lite_modeparameters - 华为NPU专属方案：昇腾910B通过
--device npu参数启用，利用芯片级内存压缩技术 - 分块渲染策略: Modification
inference.pyhit the nail on the headchunk_size参数（建议设为8-16），将长视频分片段生成
通用优化技巧：1）降低输出分辨率（默认768×432可降至512×288）；2）减少文本提示长度（控制在20字内）；3）关闭不必要的模块如--disable_guided。若持续爆显存，建议改用云服务或申请B站提供的算力支持。
This answer comes from the articleIndex-AniSora: Bilibili open source anime video generation toolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服动漫视频生成中的显存不足问题？
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