多维度资源优化方案
针对12GB以下显存设备的性能瓶颈问题,可采用以下分级优化策略:
- 基本的な最適化:安装xformers库(
pip install xformers==0.0.27
)启用内存高效注意力机制,可减少20%显存占用 - 中间方案::
- 降低处理分辨率(添加
--resolution 512
(パラメータ) - 利用する
--chunk_size 8
分块处理长视频 - 关闭非必要ControlNet模块(如DW-Pose)
- 降低处理分辨率(添加
- 上級プログラム修正
models/modules.py
中的Gradient Checkpointing参数,启用梯度检查点技术可进一步节省30%内存
替代方案:对于极低配置设备,可以使用Colab免费GPU资源运行,需修改configs/base.yaml
正鵠を得るdevice: cuda
というのもdevice: cpu
但会损失约70%速度。
この答えは記事から得たものである。VideoGrain: 動画のローカル編集用テキストプロンプト オープンソースプロジェクトについて