网上找不到信息，问了ChatGPT,我该不该信它的回答？

longling79 · 发表于 2024-9-8 09:43:41

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想买张显卡学学换脸直播，没打算用来炼丹，只是直播，打算买张4070tiS,也不知道行不行，网上搜了很久也没有答案。

只有问CHATGPT了：

使用DEEPFACELIVE ,512*512模型，1080p， 4070ti super 16g能否应对？

4070 Ti Super 处理 1080p 直播的能力

显卡性能:
- 计算能力: RTX 4070 Ti Super 具备强大的计算能力，特别是它的 CUDA Cores 和 Tensor Cores 的数量能够支持复杂的深度学习模型实时推理。
- 显存容量: 16GB 显存对于处理 512x512 模型的推理任务是足够的，能够容纳模型的所有计算需求，同时支持高分辨率输入（1080p）。
512x512 分辨率的模型在 1080p 直播中的表现:
- 模型分辨率与输入分辨率: 使用 512x512 的模型推理面部特征，然后将结果叠加到 1080p 的直播视频中。这种方式不会明显增加额外的计算负担，因为实际推理时处理的面部区域分辨率是 512x512，而不是整帧 1080p。
- 帧率表现: 在优化的情况下，4070 Ti Super 应该能够维持接近或达到 30 FPS 的帧率。如果设置合理，不会出现明显卡顿。
系统和软件配置优化建议:
- 使用 NVENC 硬件编码: 确保 OBS 使用 NVIDIA 的 NVENC 编码器来处理视频输出，这样可以大大减轻显卡计算核心的负担，使其专注于 DeepFaceLive 的推理任务。
- 调整 DeepFaceLive 设置:
  - 降低 Batch Size: 如果帧率不稳定，可以尝试降低 Batch Size 或减少实时处理的复杂度。
  - 推理精度: 如果 30 FPS 难以达到，可以考虑切换到 FP16（半精度浮点）推理模式来提升性能。
- 优先分配资源: 确保 DeepFaceLive 和 OBS 的进程优先级被合理分配，不要让其他后台应用影响显卡性能。
测试和调试:
- 性能监控: 使用 MSI Afterburner 或类似工具实时监控显卡的利用率和温度，确保显卡没有遇到功耗或温度限制。
- 优化直播设置: 测试不同的直播码率和编码设置，以找到不影响画质的最优性能配置。

总结在 1080p 分辨率下使用 DeepFaceLive 和 OBS 进行实时换脸直播，RTX 4070 Ti Super 16GB 可以处理 512x512 分辨率的模型并维持 30 FPS 或接近的帧率。确保软件配置和系统资源得到优化，能够最大化显卡的性能，为你提供流畅的直播体验。

970977470 · 发表于 2024-9-8 10:48:28

本帖最后由 970977470 于 2024-9-10 19:51 编辑

1080分辨率的情况下，，4070 s 勉强，用224分辨率还是有点卡的，512就不要想了，，4090 用512分辨率的都卡，1080分辨率下 4090用 224分辨率可以流畅的直播

longling79 · 发表于 2024-9-8 11:04:40

970977470 发表于 2024-9-8 10:48
1080分辨率的情况下，，4070 s 勉强，用224分辨率还是比较卡的，512就不要想了，，4090 用512分辨率的都卡 ...

4090才224，那么就可以理解为没必要搞了。有点想不通为什么美颜也几乎变个人，怎么对硬件没啥要求。

longling79 · 发表于 2024-9-8 12:53:12

使用 NVIDIA RTX 3090 显卡在 1080p 分辨率下运行 DeepFaceLive 使用 512x512 或 360x360 模型进行换脸直播的案例是有的，并且 3090 的性能足以支持这些场景，能够实现流畅的实时效果。以下是一些相关的信息和案例总结：

RTX 3090 深度学习和直播性能
RTX 3090 性能:

RTX 3090 配备了大量的 CUDA Cores 和 Tensor Cores，专为深度学习推理优化，拥有 24GB 的显存，这使得它非常适合运行高分辨率模型。
对于 512x512 或 360x360 分辨率的模型，3090 可以提供足够的计算能力和显存空间，通常能够在 1080p 下维持较高的帧率（如 30 FPS 甚至更高）。
实际案例:

512x512 模型: 一些用户报告在 512x512 分辨率下，RTX 3090 能够实现接近 30 FPS 的帧率，特别是在经过优化和调整的情况下，如降低推理精度（FP16 模式）或调整模型的 Batch Size。
360x360 模型: 该分辨率的模型要求相对较低，对 3090 来说更容易维持较高的帧率（30 FPS 或更高），这是因为计算复杂度相对更低。
用户和社区反馈:

在相关的论坛和社区（如 DeepFaceLive 的 Discord 服务器、Reddit 等），有用户反馈使用 RTX 3090 进行高分辨率（如 512x512）的实时换脸直播是可行的，并且大多数用户报告帧率可以稳定在 30 FPS 左右。
一些用户还分享了自己的优化经验，如使用硬件编码器（NVENC）来减轻 GPU 的计算负担，确保 DeepFaceLive 的推理有优先的计算资源。
优化建议:

降低 Batch Size: 在使用高分辨率模型时，降低 Batch Size 可以减少计算负载，提升帧率。
调整精度: 使用半精度（FP16）可以提高推理速度，同时降低显卡的计算和显存负担。
显卡监控: 使用 NVIDIA Nsight Systems 或其他显卡监控工具实时查看显卡的负载情况，以进行更精细的优化。
总结
根据已有的实际案例和用户反馈，RTX 3090 确实能够在 1080p 下使用 512x512 或 360x360 模型进行 DeepFaceLive 的换脸直播，并维持高帧率。通过适当的优化和配置，RTX 3090 可以实现非常流畅的直播体验。如果你有这款显卡，可以进行实际测试以验证你的特定设置和环境下的性能。