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3Dマネキン生成における高ビデオメモリ・グラフィックス・カード依存の問題を解決するには？

2025-08-28
AIアンサー
1.4 K

ハードウェア要件削減のためのソリューション

ビデオメモリ不足の問題に対処するには、以下の方法でリソースの使用を最適化できます：

  • 軽量モデルを選ぶLHM-0.5Bは、LHM-1Bよりも必要メモリ量が少ないことが公式データで示されているため、優先的に使用されています。
  • 画像の前処理背景のトリミング、解像度の低減（アスペクト比の維持）により、入力データ量を削減。
  • 一歩一歩ベースモデルは誠さんで、すべての機能モジュールを一度に読み込まないように、アクションを個別に追加しています。
  • クラウド・サービスのリプレースColabなどのプラットフォームを利用した高性能GPUリソースへの一時的なアクセス

それでもメモリー・エラーが発生する場合は、configsファイルのbatch_sizeパラメーターを変更して4または2に減らすことができるが、処理時間が若干長くなる。

この答えは記事から得たものである。LHM：1枚の画像から動き対応の3D人体モデルを生成するについて

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