低显存GPU流畅运行视频生成的解决方案
针对显存有限的硬件条件，HunyuanVideoGP提供了以下具体优化方案：
- 模型量化选择：优先选用量化版本模型，可减少约30%显存占用。在Gradio界面的模型切换选项中，选择带有”quantized”标识的模型
- 配置文件优化：安装包内预置了针对12GB/16GB/24GB显存的专用配置文件，在启动时通过launch.sh脚本添加对应参数，如
--config config_12gb.json - 显存管理技术：利用快速加载/卸载机制，可分块处理视频数据。建议将生成的视频长度控制在5秒以内，通过多次生成再拼接的方式解决长视频需求
- 附加优化措施：在conda环境中设置
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128环境变量，可改善显存碎片问题
对于持续使用时显存仍不足的情况，可尝试在requirements.txt中添加optimum库，启用其内存优化功能。
本答案来源于文章《HunyuanVideoGP：支持低端GPU运行的混元视频生成模型》
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