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LoRA配错基础模型致视频生成慢280倍
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AI 综述
2026年10月2日报道，一名 Reddit 用户在 H3 视频生成中实测发现，用 fl2va 训练的 LoRA 搭配 ref2va 推理时，显存被占满并溢出约 20GB 到系统内存，运行 7 小时后报错；把同一个 LoRA 配回其训练时对应的基础模型，同一任务约 90 秒完成。报道称这一前后差距约为 280 倍，并称该用户准备用同一数据集再训练一个 ref2va 的 LoRA 来验证结论。报道据此提示，本地视频生成玩家排查莫名巨慢或爆内存时，应先确认 LoRA 与基础模型版本一一对应。
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最新进展10月2日 00:06
用户实测 LoRA 配错基础模型，H3 视频生成爆内存且慢约280倍，配回后约90秒完成。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AGI HuntLoRA 配错基础模型拖慢 280 倍：Reddit 用户在 H3 视频生成中实测内存爆掉的真因
Reddit 用户在 H3 视频生成中发现，用 fl2va 训练的 LoRA 去配 ref2va 推理会占满显存、向系统内存溢出约 20GB，运行 7 小时后报错；把同一个 LoRA 配回训练对应的基础模型，同一任务约 90 秒完成。作者准备用同一数据集再训一个 ref2va 的 LoRA 验证这一结论。本地视频生成玩家排查莫名巨慢或爆内存时，应先确认 LoRA 与基础模型版本一一对应。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。