本地 AI 漫剧流水线模型缓存与特征向量持久化:IPAdapter 预编码、特征池复用与内存池管理实战在 AI 漫剧本地批量渲染流程中,角色参考图的重复编码是流水线性能瓶颈之一。每次切换分镜时反复加载 IPAdapter 编码器、对参考人物图像重新提取特征向量,不仅占用大量 GPU 显存,还会带来数十秒的额外推理延迟,频繁加载卸载模型还会加剧显存碎片,极易触发 OOM。本文针对该痛点,设计一套角色特征向量持久化缓存池,一次性提取 IPAdapter embedding 并序列化保存至本地磁盘,后续所有同角色分镜直接加载预计算特征,跳过重复编码过程;配套实现内存池管理机制,动态控制常驻 GPU 模型集合,按