低显存设备的长视频生成方案
Step-Video-T2V本身已通过深度压缩技术优化显存占用，但在低配设备上仍可采取以下策略：
- 启用模型量化：使用FP16或INT8量化版本，可减少40-60%显存消耗
- 分段生成技术：将204帧视频分为多个64帧片段生成，后期用FFmpeg拼接
- 使用Turbo版本：Step-Video-T2V-Turbo所需显存减少35%，infer_steps只需10-15步
- 显存优化设置：添加`–enable_xformers`参数启用内存高效注意力机制
具体操作流程：
- 修改generate_video.py脚本，添加`–chunk_size 64`参数
- 安装CUDA11.7及以上版本确保兼容性
- 设置环境变量：`export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512`
对于6GB以下显存设备，建议优先使用Modelscope的在线API服务。
本答案来源于文章《Step-Video-T2V：支持多语言输入和长视频生成的文生视频模型》
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