ハードウェア性能妥協プログラム
構成が異なるデバイスに対する最適化戦略：
- 基本構成（4GBビデオメモリ）
- 1.起動時に-low_vramモードを追加する。
2.解像度を256×256に調整する。
3. -quick_inferenceを使った素早い推論 - GPUフリー環境プログラム
- ONNXランタイムによるCPU推論
- Google Colabの無料GPUリソースを呼び出す
- HuggingFace推論APIクラウドサービスの利用
- メモリ最適化のヒント
主要パラメータの調整：- メモリの使用量を減らすため、-batch_sizeは1に設定される。
- -precision=fp16半精度計算を有効にする。
- -cache_dirはSSDストレージのパスを指定します。
GTX1060で最適化を行い、5分/モデルを達成するために測定。生成直後に -clean_memory を使用してビデオメモリを解放することをお勧めします。また、長期的に使用する場合は、8GB 以上のビデオメモリデバイスを構成することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。PartCrafter：1枚の画像から編集可能な3D部品モデルを生成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ローエンドのハードウェアでPartCrafterのパフォーマンスを最適化するには？
