硬件不足时的实用优化方案
针对6GB以下显存设备，可通过以下方式实现稳定运行：
- 显存优化模式：在inference_midi.py中添加–low-vram参数，自动启用梯度检查和模型分片技术
- 分辨率分级：输入图片缩放至512×512像素（保持aspect ratio），处理完成后再用–super-resolution参数提升
- 分批处理：复杂场景先生成基础网格，后用–instance-refine参数逐个优化物体细节
- 云部署方案：通过Docker容器打包环境，推送到VAST-AI等GPU租赁平台处理
技术层面可修改configs/base.yaml中的batch_size和num_workers值（建议分别设为1和2）。团队测试显示，启用–fp16混合精度后，显存占用可降低40%而质量损失＜15%。另可通过Hugging Face提供的API接口（huggingface.co/spaces/VAST-AI/MIDI-3D）完全规避本地硬件限制。
本答案来源于文章《MIDI-3D：从单张图片快速生成多物体3D场景的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何克服低显存GPU运行MIDI-3D时的性能限制？
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