Traceback (most recent call last): File "D:\pythpnlocation\TestModel\test\Image.py", line 6, in <module> pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythpnlocation\TestModel\.venv\Lib\site-packages\modelscope\pipelines\builder.py", line 218, in pipeline return build_pipeline(cfg, task_name=task) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythpnlocation\TestModel\.venv\Lib\site-packages\modelscope\pipelines\builder.py", line 68, in build_pipeline return build_from_cfg( ^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythpnlocation\TestModel\.venv\Lib\site-packages\modelscope\utils\registry.py", line 214, in build_from_cfg raise type(e)(f'{obj_cls.__name__}: {e}') from e MemoryError: StableDiffusionPipeline:
时间: 2025-07-01 10:00:18 浏览: 8
在使用 ModelScope 的 `StableDiffusionPipeline` 时,出现 **MemoryError** 是由于模型在推理过程中消耗了大量内存,超过了系统或 GPU 显存的可用容量。这种情况在生成高分辨率图像、批量处理或多任务并行时尤为常见。
### 内存占用原因分析
- **模型规模大**:Stable Diffusion 模型通常包含数亿参数,加载模型本身就需要较大内存。
- **图像分辨率高**:生成高分辨率图像会显著增加中间张量的大小,从而提升内存需求。
- **批量生成**:一次性生成多张图像会导致内存线性增长。
- **序列长度与迭代次数**:文本到图像生成中,文本编码和采样步骤也会增加计算图复杂度[^1]。
### 解决方案
#### 1. 降低图像分辨率
尝试将输出图像的尺寸设置为较小值(如 256x256 或 512x512),可以有效减少显存和内存的占用。
```python
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
text_to_image_pipeline = pipeline(task=Tasks.text_to_image, model='./stable-diffusion-v1-4')
result = text_to_image_pipeline({
'text': 'A futuristic city skyline at night',
'num_images': 4,
'image_size': (256, 256) # 设置较低的图像尺寸
})
```
#### 2. 控制生成数量
减少每次调用生成的图像数量,避免一次性分配过多内存资源。
```python
result = text_to_image_pipeline({
'text': 'A beautiful sunset over the ocean',
'num_images': 1 # 每次只生成一张图像
})
```
#### 3. 使用低精度推理
启用 FP16 或混合精度推理可以显著减少内存消耗,并加快推理速度。
```python
text_to_image_pipeline.model.half() # 启用半精度浮点运算
result = text_to_image_pipeline({
'text': 'A fantasy castle in the clouds',
'image_size': (512, 512)
})
```
#### 4. 清理缓存与释放资源
在生成图像前后,手动清理 PyTorch 缓存和临时张量以释放内存。
```python
import torch
# 在生成前清空缓存
torch.cuda.empty_cache()
result = text_to_image_pipeline({
'text': 'An abstract art piece with vibrant colors'
})
# 在生成后再次清空缓存
torch.cuda.empty_cache()
```
#### 5. 使用 CPU 推理(牺牲速度)
如果 GPU 显存不足,可以考虑切换至 CPU 进行推理,虽然速度较慢但内存压力更小。
```python
text_to_image_pipeline.device = 'cpu'
result = text_to_image_pipeline({
'text': 'A peaceful forest landscape'
})
```
#### 6. 分批处理请求
对于需要生成大量图像的场景,建议采用分批次处理方式,每批生成有限数量的图像,并在每批完成后释放内存。
```python
texts = ["sunny beach", "snowy mountain", "cyberpunk city", ...] # 假设有多个文本输入
for i in range(0, len(texts), 2): # 每次处理两个文本
batch = texts[i:i+2]
for text in batch:
result = text_to_image_pipeline({'text': text})
torch.cuda.empty_cache() # 每个批次结束后释放内存
```
#### 7. 升级硬件配置
若条件允许,可升级更高容量的 GPU 显存或使用分布式推理框架(如 DeepSpeed)来扩展内存能力。
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