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怎样避免视频生成过程中的内存溢出问题？

2025-09-09

1.5 K

内存溢出预防与处理方案

针对常见内存问题提供系统化解决方案：

硬件检测：运行前执行python check_memory.py脚本，自动评估系统剩余资源并推荐合适配置
分段生成：在Gradio高级选项中启用”Segmented Generation”，将长视频自动分割为多个15帧片段处理
监控机制：安装gpustat工具实时监控显存，设置--auto-restart 95%参数在临界值时自动重启
应急处理：出现OOM错误时，立即降低”Generation Resolution”到512×512，关闭其他Lora模型

预防性措施还包括：定期执行python clear_cache.py清理残留缓存，避免同时运行其他图形密集型应用。

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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