硬件适配性能优化指南
针对不同硬件配置，可采用以下分级优化策略：
- 高端GPU方案（RTX 3080+）：
- 启用所有增强功能：
--enhancer face --use_DAIN - exist
inference.pyset up inbatch_size=8accelerated processing
- 启用所有增强功能：
- 中端GPU方案（GTX 1660级别）：
- utilization
--enhancer lip而非全脸增强 - commander-in-chief (military)
--time_step调至0.6减少插帧计算量
- utilization
- CPU-only环境::
- 安装CPU版PyTorch：
pip install torch==1.12.1+cpu - 禁用所有增强参数：
--enhancer none --no_DAIN - modifications
src/config.pyhit the nail on the headworkers=1
- 安装CPU版PyTorch：
对于笔记本用户，建议添加--preprocess crop参数只处理面部区域。在Colab环境下运行时，可通过!nvidia-smi监控显存占用，必要时降低输出分辨率。
This answer comes from the articleSVLS: SadTalker Enhanced to Generate Digital People Using Portrait VideoThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在不同硬件环境下优化SVLS的运行效率？
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