グラフィックスメモリ最適化のためのトータルソリューション
さまざまなハードウェア環境に対応する推奨ソリューション
- 蒸留加速技術使用
anisoraV2_npu推論中に追加する必要がある40%のビデオメモリフットプリントを削減した小型化モデルのバージョン。--lite_modeパラメトリック - ファーウェイNPU独自ソリューションライズ910Bが合格
--device npuパラメータを有効にし、チップレベルのメモリ圧縮を利用 - チャンキング戦略修正
inference.py正鵠を得るchunk_sizeパラメータ（8～16に設定することを推奨）を使用して、長いビデオを分割して生成します。
一般的な最適化のヒント：1）出力解像度を下げる（デフォルトの768×432を512×288に下げることができる）。--disable_guided.もしビデオメモリを消費し続けるようであれば、クラウドサービスに切り替えるか、Bステーションが提供する演算サポートを申し込むことをお勧めする。
この答えは記事から得たものである。インデックス-アニソラ：Bilibiliオープンソースアニメビデオ生成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " アニメビデオ世代のビデオメモリ不足を克服するには？
