资源优化方案
针对显存不足的三大解决路径：
- 显存卸载技术：启用–offload_model参数可将ViT视觉编码器等组件动态转移到CPU内存
- distributed computing
- Cloud Service Solutions：推荐使用AWS p4d.24xlarge实例（8×A100）或Lambda Labs的GPU集群服务
：对于多GPU环境（如2×A100），使用torchrun命令配合–ulysses_size参数实现模型并行
Tuning Tips
- 分辨率妥协：将–size参数降至640*480可减少约40%显存占用
- Segment generation：通过–num_clip 2将长音频拆分为两个片段分别处理
- Precision Adjustment：添加–fp16参数改用混合精度计算（需RTX 30系以上显卡）
This answer comes from the articleWan2.2-S2V-14B: Video Generation Model for Speech-Driven Character Mouth SynchronizationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服硬件不足导致的生成失败问题？
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