CogVideoX1.5-5B模型显存优化实践指南

问题背景

在视频生成领域，CogVideoX1.5-5B作为一款强大的文本到视频生成模型，因其出色的生成质量而备受关注。然而，许多开发者在实际使用过程中遇到了显存不足（OOM）的问题，特别是在进行文本到视频（T2V）生成任务时。本文将深入分析这一问题，并提供多种有效的解决方案。

问题分析

CogVideoX1.5-5B模型在进行文本到视频生成时，默认配置会消耗大量显存。主要原因包括：

1. 模型默认分辨率设置较高
2. 视频帧数设置较多
3. 显存管理策略未优化
4. 浮点精度未合理配置

这些问题在40GB显存的A100显卡上也会出现，更不用说显存更小的消费级显卡了。

解决方案

方法一：修改配置文件

最直接的解决方案是修改模型配置文件中的分辨率参数。具体步骤如下：

1. 找到模型目录下的transformer/config.json文件
2. 修改其中的sample_height和sample_width参数
3. 建议将分辨率设置为原值的1/8左右，例如：

{
    "sample_height": 170,  // 对应1360/8
    "sample_width": 96     // 对应768/8
}

这种方法简单有效，适合通过命令行工具cli_demo.py直接运行的情况。

方法二：编程式配置

对于需要更灵活控制的场景，可以通过编程方式动态配置模型参数：

from diffusers import CogVideoXTransformer3DModel, CogVideoXPipeline
import torch

# 初始化模型
model_id = "THUDM/CogVideoX1.5-5B"
target_width = 1360 // 8
target_height = 768 // 8

# 动态配置transformer参数
transformer = CogVideoXTransformer3DModel.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder="transformer",
    sample_height=target_height,
    sample_width=target_width,
    torch_dtype=torch.bfloat16  # 使用bfloat16减少显存占用
)

# 创建pipeline
pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    transformer=transformer,
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

方法三：显存优化技术

除了调整分辨率外，还可以结合多种显存优化技术：

1. CPU卸载：将部分模型组件临时转移到CPU内存

pipe.enable_sequential_cpu_offload()

2. VAE切片：分块处理视频自动编码器

pipe.vae.enable_slicing()

3. VAE平铺：优化大分辨率处理

pipe.vae.enable_tiling()

4. 混合精度：使用bfloat16或fp16减少显存占用

torch_dtype=torch.bfloat16

最佳实践建议

1. 分辨率选择：建议从较低分辨率(如128x72)开始测试，逐步提高
2. 帧数控制：减少num_frames参数可以显著降低显存需求
3. 批处理大小：保持num_videos_per_prompt=1避免并行生成
4. 推理步数：适当减少num_inference_steps(如30-50步)
5. 引导比例：guidance_scale保持在6-8之间平衡质量与显存

完整示例代码

以下是一个经过优化的完整示例，适合在24GB显存显卡上运行：

import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline, CogVideoXTransformer3DModel
from diffusers.utils import export_to_video

# 配置参数
model_id = "THUDM/CogVideoX1.5-5B"
prompt = "两只小猫互相舔毛"
output_resolution = (640, 360)  # 输出分辨率
latent_resolution = (output_resolution[0]//8, output_resolution[1]//8)

# 初始化模型
transformer = CogVideoXTransformer3DModel.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder="transformer",
    sample_height=latent_resolution[1],
    sample_width=latent_resolution[0],
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    transformer=transformer,
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

# 应用显存优化
pipe.enable_sequential_cpu_offload()
pipe.vae.enable_slicing()
pipe.vae.enable_tiling()

# 生成视频
video = pipe(
    prompt=prompt,
    num_videos_per_prompt=1,
    num_inference_steps=40,
    num_frames=24,  # 2秒视频(按12fps计算)
    guidance_scale=7,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).frames[0]

# 导出视频
export_to_video(video, "output.mp4", fps=12)

总结

通过合理配置模型参数和应用显存优化技术，可以在有限显存的硬件上成功运行CogVideoX1.5-5B模型进行文本到视频生成。关键点在于找到分辨率、视频长度和生成质量之间的平衡。建议开发者根据自身硬件条件，从低配置开始逐步调整，直到找到最适合的参数组合。