為了優化框架以支持實時視頻轉換，以下幾個方面可以被考慮：
模型壓縮和加速：通過模型壓縮技術（如剪枝、量化）來減少模型的計算量和內存需求，從而提高推理速度。此外，使用高效的推理引擎（如TensorRT或ONNX Runtime）可以進一步加速模型的運行。
並行處理：實施並行處理技術，將視頻幀的處理分配到多個GPU或CPU核心上，這樣可以顯著提高處理速度，特別是在處理高分辨率視頻時。
自適應幀率調整：根據當前的計算資源和網絡帶寬，自適應調整視頻的幀率和分辨率，以確保在不同的環境下都能保持流暢的視頻轉換。
邊緣計算：將計算任務分配到邊緣設備上，減少數據傳輸延遲，這對於直播和實時應用尤為重要。這樣可以在用戶端進行即時處理，減少對中央伺服器的依賴。
優化數據流：使用高效的數據流格式和編碼技術，減少數據傳輸的延遲，確保視頻流的即時性和穩定性。