降低显存占用的实践方法
针对中端显卡用户，可通过以下组合策略实现流畅运行：
- 使用梯度检查点：在代码中设置
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()激活内存优化 - 量化加载：修改模型加载语句为
pipe = InstantCharacterFluxPipeline.from_pretrained(base_model, torch_dtype=torch.float16) - 分块渲染：将1024px图像拆分为两个512px区域分别生成后拼接
- 限制并发：设置环境变量
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
进阶优化方案：
- 使用–medvram参数启动Gradio界面
- 替换VAE为tiny版：
pipe.vae = AutoencoderTiny.from_pretrained("madebyollin/taesd") - 降低CLIP切词长度：修改nb_token=768（原1024）
Essa resposta foi extraída do artigoInstantCharacter: uma ferramenta de código aberto para gerar caracteres consistentes a partir de uma única imagemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样优化InstantCharacter的显存占用以在24GB GPU上运行？
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