Quando houver atraso de vídeo no processamento do Rembg-Fuse, considere as seguintes opções de otimização:
Nível de hardware:
- Para instalar a versão acelerada por GPU: execute
pip install rembg[gpu]Ativar a aceleração da placa gráfica - Certifique-se de usar uma placa de vídeo discreta e potente (a NVIDIA é a melhor opção)
- Aumentar a memória do sistema, o processamento do modelo de IA requer maior espaço de memória
Configurações do software:
- Ativação do cache de renderização no da Vinci
- Reduzir a resolução de visualização para testes (ajustável nas configurações do Fusion)
- Fechar outros aplicativos que consomem muitos recursos
Estratégias de manuseio:
- Os efeitos de quadro único podem ser copiados para fotos estáticas e aplicados a todo o clipe.
- Os quadros-chave são processados para fotos dinâmicas antes de aplicar quadros intermediários
- A prioridade é dada aos testes com modelos leves (por exemplo, u2netp)
Soluções de longo prazo:Se você precisa trabalhar com frequência com material de alta resolução, como 4K, é recomendável ter um dispositivo dedicado acelerado por IA, como uma placa de vídeo da série NVIDIA RTX, além de atualizar regularmente as versões de plug-in e modelo para obter as otimizações de desempenho mais recentes.
Lembre-se de que o AI keying é uma tarefa inerentemente intensiva em termos de computação, e a redução adequada dos requisitos de visualização em tempo real e a adoção de fluxos de trabalho como a edição proxy também podem melhorar significativamente a experiência.
Essa resposta foi extraída do artigoRembg-Fuse: Plug-in de remoção de plano de fundo de vídeo para o software de edição de vídeo Da VinciO
