yueool

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How to achieve it under 8G VRAM?

reference: https://www.bilibili.com/video/BV1by411h7Vg/?vd_source=a25b27836b1cea089a7471b5f6f899cd at 42s edit gradio_demo/app.py add code after line 130 (130 : pipe.unet_encoder.to(device)) pipe.enable_sequential_cpu_offload() only need 8G

训练时 raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format 求指导

十分感谢，谢谢你，我这就去试试，你真棒

training dataset issue 训练集的问题

@alphonz 好像只有前10s有效，我看了代码 at: data_gen/utils/process_video/fit_3dmm_landmark.py line:417 for i in tqdm.trange(**min(250, len(frames)**), desc=f'rendering debug video to {debug_name}..'): 这是制作数据集中的代码：min(250, len(frames)) 因此我猜测只有前10秒有效，但是我并确定是这样，因为我的代码能力很差，更多是猜测

当执行 fit_3dmm_landmark.py 时，每次都是进行到52%就失败了，换了素材同样是52%失败？请好心人解答下

自己解决了，编辑文件： Solved it on my own, edit the file: utils/visualization/vis_cam3d/camera_pose_visualizer.py line:13 is self.fig = plt.figure(figsize=(5.12, 5.12)) 在其后增加一行 Add a line after it **plt.close('all')** 就好了 It's easy to use 顺便提一下，我的版本是这样的： By...

经验分享：Windows下安装报错的解决方法

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