硬件适配性能优化指南
针对不同硬件配置，可采用以下分级优化策略：
- 高端GPU方案（RTX 3080+）：
- 启用所有增强功能：
--enhancer face --use_DAIN - 在
inference.py中设置batch_size=8加速处理
- 启用所有增强功能：
- 中端GPU方案（GTX 1660级别）：
- 使用
--enhancer lip而非全脸增强 - 将
--time_step调至0.6减少插帧计算量
- 使用
- CPU-only环境：
- 安装CPU版PyTorch：
pip install torch==1.12.1+cpu - 禁用所有增强参数：
--enhancer none --no_DAIN - 修改
src/config.py中的workers=1
- 安装CPU版PyTorch：
对于笔记本用户，建议添加--preprocess crop参数只处理面部区域。在Colab环境下运行时，可通过!nvidia-smi监控显存占用，必要时降低输出分辨率。
本答案来源于文章《SVLS：SadTalker增强版，使用人像视频生成数字人》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在不同硬件环境下优化SVLS的运行效率？
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