GeneFace Plus Plus显存稳定性怎样

GeneFace++ 显存稳定性评估
总体结论
在匹配推荐硬件与合理批参的条件下，GeneFace++ 的显存占用较为可控，推理阶段可实现稳定实时；在桌面级 NVIDIA RTX 3090 上报告为约 23.55 FPS。社区与评测反馈显示，使用 RTX 3060 Ti 级别显卡通常能流畅运行，显存占用“合理”；而 RTX 3060 12GB 也被认为可满足正常安装与运行。相较之下，笔记本 RTX 3060 6GB 更容易在训练/高分辨率下触发显存不足，需要降参或改用更小分辨率与批量。综合来看，显存稳定性“良好但强依赖显卡容量与参数设置”。
不同场景的稳定性表现

• 推理（Inference）
• 关键点：分辨率、是否开启超分（SR）、是否同时加载头/躯干模型（head/torso）。
• 现象：分辨率越高、开启 SR、同时加载多模块，显存占用越高；反之更稳定。
• 建议：优先使用官方预处理（如将视频裁到 512×512），必要时先关闭 SR 验证流程，再逐步开启。
• 训练（Training）
• 关键点：批量大小（batch size）、渲染分辨率、是否启用 SR、是否训练躯干。
• 现象：训练期占用显著高于推理；社区实践建议 RTX 4060 16GB 或更高更稳，桌面 12GB 需明显降参；笔记本 6GB 级别不建议训练，可仅用于推理或做超分。
• 建议：从较小分辨率与批量起步，逐步调大；必要时关闭 SR 或改为低分辨率 SR，分步训练头/躯干。

显存占用与硬件建议

• 典型配置与稳定性概览

上述建议来自项目社区与测评反馈：推荐 RTX 3060 Ti 及以上用于运行，训练更推荐 RTX 4060 16GB 或更高；笔记本 RTX 3060 6GB 更适合推理或轻量任务。
提升显存稳定性的实用做法

• 控制分辨率与批量：优先使用官方流程的 512×512 预处理；推理从较小批量/单模块开始，确认稳定后再逐步放大。
• 分步与开关策略：训练时先关闭 SR、仅训练头模型，稳定后再启用 SR 与躯干模块；推理阶段可按需关闭 SR 验证端到端流程。
• 环境与驱动：使用 Python 3.9、匹配 CUDA 11.7 与对应 PyTorch 版本，保持显卡驱动与依赖库为较新稳定版，减少因环境不一致导致的异常。
• 资源隔离：推理时通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定单卡，避免多进程/多卡意外抢占显存。