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在资源有限环境下如何优化Go-with-the-Flow的运行效率？

2025-09-10

1.7 K

硬件资源优化配置方案

针对GPU内存不足或算力有限的情况，可采用以下优化策略：

分块处理技术：添加–tile_size参数将视频分割为512×512小块处理，显著降低显存占用
精度调节方案：在requirements.txt中将torch改为fp16版本，运行命令添加–half_precision参数
缓存复用机制：对重复使用的噪声模式，通过–cache_noise参数建立本地缓存库，避免重复计算
云端协同方案：在本地完成GUI编辑后，使用AWS Lambda或Colab等云服务执行GPU密集型步骤

应急方案：当遇到显存溢出时，可依次尝试降低分辨率（–downsample 2）、减少推理步数（–num_inference_steps 3）或关闭实时预览（–no_preview）。

本答案来源于文章《Go-with-the-Flow：控制视频中物体的运动轨迹，视频中增减任何运动物体》

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