Programa de alocação ideal de recursos de hardware
As estratégias de otimização a seguir podem ser usadas nos casos em que a GPU tem memória insuficiente ou potência de computação limitada:
- Tecnologia de fragmentaçãoAdicionar o parâmetro -tile_size para dividir o vídeo em pedaços de 512×512 para reduzir significativamente o uso da memória de vídeo.
- Programa de ajuste de precisão: altere a versão da tocha para fp16 em requirements.txt, execute o comando para adicionar o parâmetro -half_precision
- Mecanismo de reutilização de cachePara padrões de ruído reutilizados, crie um repositório de cache local com o parâmetro -cache_noise para evitar cálculos repetidos
- Programa de colaboração na nuvemExecute etapas com uso intensivo de GPU usando um serviço de nuvem, como o AWS Lambda ou o Colab, depois de concluir a edição da GUI localmente
Plano de contingência: quando houver um estouro de memória de vídeo, tente reduzir a resolução (-downsample 2), reduzir o número de etapas de inferência (-num_inference_steps 3) ou desativar a visualização ao vivo (-no_preview), nessa ordem.
Essa resposta foi extraída do artigoGo-with-the-Flow: controla o movimento dos objetos no vídeo, adicionando ou subtraindo qualquer objeto em movimento no vídeo.O
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