Soluções práticas de otimização para ambientes de baixa configuração
Para usuários com recursos de hardware limitados, os métodos a seguir podem ser usados para garantir o bom funcionamento da ferramenta:
- Ajuste do parâmetro de imagemAdicionar o parâmetro -image_size=512 em requirements.txt para reduzir a resolução de saída (padrão 768px), o que pode reduzir o uso da memória de vídeo do 30%.
- Otimização do processamento em loteDivisão de histórias longas em pequenos segmentos e geração sequencial para evitar o processamento de mais de 4 panel_prompts em uma única passagem.
- Alternativas baseadas na nuvemExecute-o usando recursos gratuitos de GPU, como o Google Colab, passo a passo:
- Como fazer upload de repositórios para o Google Drive
- Monte o Drive no Colab e instale as dependências com o !pip
- Ative o modo de otimização adicionando o parâmetro -use_colab em tempo de execução
Sugestões adicionais: feche outros programas que sobrecarregam a GPU e instale a versão do PyTorch somente para CPU no ambiente conda (mais lento, porém mais estável). Para storyboards muito longos, você pode gerar quadros-chave primeiro e depois adicionar manualmente quadros intermediários.
Essa resposta foi extraída do artigoStory2Board: geração de scripts coerentes de tela dividida a partir de histórias em linguagem naturalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência do Story2Board em um PC sem placa de vídeo profissional?
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