在 ComfyUI 使用 MiniMax FastH3｜Text to Video 與 Image to Video（第 35 集）
🏦 台灣Pay 銀行轉帳 💙 PayPal
在 ComfyUI 本機跑 Fast H3 的三個工作流：文生影片、首幀、首尾幀，另介紹雲端版
- 00:00 Fast H3 是 MiniMax H3 的較快版本，可在本機執行，速度變快但不會犧牲太多品質
- 08:38 這次品質較好，但仍取決於風格和 prompt；接著改試非奇幻題材，想得到更寫實的結果
- 15:20 本機一次只能跑一個工作流，雲端方便同時測更多；用的是和本機相同的模型，結果應相近，也適合 VRAM 較低的人
💡 你可以怎麼用：先到 RunningHub 用每天的免費點數，選小尺寸、5 秒跑一次文字生影片試試。prompt 交給作者的 Gem 或貼公式給 Claude 寫，記得台詞加引號、註明秒數。確定喜歡、顯卡也夠力，再下載到自己電腦跑。
看全部 57 條重點
🧑🏫 這支教你在 ComfyUI（一套把功能方塊「節點」串起來、在自己電腦跑 AI 生成的免費工具）裡，用 Fast H3 模型做影片。影片示範三種做法：只打文字生影片、給一張開頭圖、給開頭和結尾兩張圖。作者附上免費工作流和幫忙寫 prompt 的小助手，也示範雲端版，所以沒有好顯卡的人也能試。
- 00:00 Fast H3 是 MiniMax H3 的較快版本，可在本機執行，速度變快但不會犧牲太多品質↳ Fast H3 是 MiniMax H3 影片模型的加速版，可以在自己電腦上跑。它讓等待時間變短，畫質只掉一點，不必在速度和品質之間硬選一個。
- 01:25 開頭的範例都是用 text-to-video 做的↳ 影片開頭展示的範例，全部都是用 text-to-video 做的。text-to-video 就是只打文字描述、不給圖片，直接生出影片。
- 01:25 有 Easy Installer（第 1 集介紹過）的話：打開 launcher、更新 Easy Install，就會同時拿到最新的 pixorama nodes；再把 ComfyUI 更新到 stable 版本即可↳ Easy Installer 是作者做的一鍵安裝包。裝過的人打開它的啟動程式（launcher）按更新，作者的 pixorama 節點會一起更新。接著把 ComfyUI 升到 stable（穩定正式版）就完成了。
- 01:55 沒有 Easy Installer：要到 custom_nodes 資料夾用 Git pull 手動更新 pixorama nodes，細節可看 pixorama 網站的 help 區↳ 沒裝 Easy Installer 的人要自己更新。custom_nodes 是放外掛節點的資料夾，在裡面執行 Git pull（從網路抓最新版程式碼的指令）就能更新 pixorama 節點，詳細步驟看作者網站的 help 區。
- 01:55 ComfyUI 要用一般模式啟動、不開任何 attention，也不要用 kitchen attention 啟動，因為工作流裡已經用節點處理；瀏覽器或 desktop 模式都可以↳ attention 是啟動時可以開的加速設定。這次的工作流裡已經有節點負責加速，啟動時再開一次會重複，所以用一般模式開就好。網頁版或桌面程式版都可以。
- 01:55 ComfyUI 開啟後可以加一個 version check node，確認你的 ComfyUI 與 pixorama nodes 版本跟作者相同↳ version check node 是檢查版本的節點。放進工作流後，你就能看到自己的 ComfyUI 和 pixorama 節點是不是跟作者同版本。先把版本對齊，出錯時比較好排查。
- 02:25 工作流可免費下載，這次共三個，作者測了好幾天；花最多時間的是為 prompt 建立公式（formulas），經過大量測試↳ 工作流（workflow）是一整組串好的節點，這次三個都免費。作者花最多力氣的是 prompt（給 AI 的文字指令）的公式（formulas），也就是固定的寫法範本，經過大量測試才定下來。
- 02:25 先從最簡單的 text-to-video 工作流開始：最上方三個節點用 Kitchen Attention 和 Sparse Attention 來加速，所以啟動時才不開 attention↳ 建議從最單純的文字生影片開始。工作流最上面三個節點用了 Kitchen Attention 和 Sparse Attention 兩種加速技術，這就是第 5 點說啟動時別開 attention 的原因。
- 02:55 左側列出所有需要的模型；主模型叫 Fast H3，在 KSampler 裡使用 8 steps；旁邊有更多版本與授權（license）資訊↳ 工作流左側列出所有要下載的模型。主模型叫 Fast H3，在 KSampler（一步步算出畫面的節點）裡只跑 8 steps（運算步數，步數少就快）。旁邊也附了其他版本和授權資訊。
- 02:55 部分地區必須先向對方申請 license 才能使用這個模型，詳情看第 29 集↳ license 就是使用授權。有些地區要先向模型方申請授權，才能使用這個模型。申請方式作者在第 29 集講過，使用前先確認你所在的地區需不需要。
- 03:26 按下載按鈕，把模型放到 diffusion 資料夾裡的 H3 資料夾；以前用過 MiniMax 的話，其他模型應該都已經有了↳ 按下載鈕，把主模型放進 diffusion 資料夾（放主模型的地方）裡的 H3 資料夾。之前跑過 MiniMax 相關工作流的人，其他配套模型多半已經有了，不用重下。
- 03:26 作者做了一個免費的 Google Gemini Gem 來寫 prompt；工作流壓縮檔裡也附上所用的公式，可以搭配 Gemini 或 Claude 使用↳ 作者做了一個免費的 Gemini Gem（在 Google Gemini 裡自訂的專用小助手）幫你寫 prompt。壓縮檔裡也附了公式，貼給 Gemini 或 Claude（另一款 AI 聊天工具）都能照著寫。
- 03:56 custom nodes 只用到 pixorama nodes 和 comfy_ui nodes；工作流裡有說明每個節點作用的 note，讀完可以收合或刪除↳ 外掛節點只用到 pixorama 和 comfy_ui 兩套，要裝的東西不多。工作流裡有 note（像便利貼的說明框）解釋每個節點的作用，看懂後收起來或刪掉都不影響運作。
- 03:56 模型下載完後按 R 重新整理 node definitions，橘色節點就會抓到模型；若用不同資料夾或不同版本，也可以手動選模型↳ 模型下載好後按鍵盤 R，重新整理節點資料（refresh node definitions），橘色的模型節點就會抓到檔案。如果你放在別的資料夾或用了其他版本，就自己從選單挑。
- 04:28 操作只要三步。第一步選方向：portrait 或 landscape，並有建議尺寸；作者多半用有星號的尺寸，因為比較快，VRAM 很多的話可以開到 Full HD↳ 操作只有三步。第一步選直式（portrait）或橫式（landscape），旁邊有建議尺寸。作者多半選有星號的尺寸，因為比較快。顯卡記憶體（VRAM）夠大的人，可以開到 Full HD。
- 04:28 第二步選影片長度，可生成 4 到 15 秒↳ 第二步是選影片長度，可以設 4 到 15 秒。
- 04:58 Gemini 有時很固執，如果沒講清楚只要 prompt，它會嘗試直接生成影片；遇到這種狀況就停下來，重新要求只給 prompt↳ Gemini 有時很固執，你沒講清楚「只要 prompt」，它會直接幫你生影片。遇到這種情況就停下來，重新講明你只要文字 prompt。
- 04:58 也可以把工作流壓縮檔裡的公式拿給 Claude 用；範例是 Halloween 黑貓 prompt，複製後到 ComfyUI 點一下就能取代原本的 prompt↳ 也可以把壓縮檔裡的公式交給 Claude 用。範例是請它寫萬聖節黑貓的 prompt。複製結果回到 ComfyUI，點一下就能取代原本的 prompt。
- 05:32 產出的 prompt 有完整描述，也包含音效與音樂；作者說如果要 prompt 時沒特別要求，有時不會有這兩項↳ 產出的 prompt 會完整描述畫面，也寫進音效和配樂。不過作者提醒，要 prompt 時沒特別要求的話，偶爾會少掉這兩項，最好主動講。
- 05:32 先確認方向和尺寸，用小尺寸、5 秒測試並按 Run；作者列出他在 24GB VRAM 顯卡上各種測試的耗時，最快的是小解析度 5 秒↳ 先確認方向和尺寸，再用小尺寸、5 秒試跑，按 Run 開始生成。作者列出他在 24GB VRAM 顯卡上各種組合的耗時，其中小解析度 5 秒最快，適合先試水溫。
- 06:05 尺寸越大越耗時；秒數越多通常越久，但影響速度最大的是解析度，尺寸一增加生成時間就大幅上升↳ 尺寸越大越慢，秒數越長通常也越慢，但最拖時間的是解析度，畫面一放大，生成時間就大幅上升。想省時間，先降解析度會比縮短秒數有效。
- 06:05 第一次執行像暖身（warm-up），速度較慢，之後會變快；這次結果花了 44 秒↳ 第一次執行像 warm-up（暖身），會比較慢，之後就會變快，所以第一次慢不用緊張。這次示範花了 44 秒。
- 07:19 這組 prompt 加 seed 得到低品質結果，偶爾會發生；作者認為可能跟模型對某些風格的訓練方式有關，但很少見↳ seed 是隨機種子，決定這次生成的隨機起點。同一個 prompt 換個 seed，結果就會不同。這組 prompt 配這個 seed 剛好出來很糟，作者猜可能跟模型對某些風格的訓練方式有關，但很少發生。
- 07:19 遇到低品質時可以換 seed、換 prompt，或提高解析度↳ 遇到品質很差的結果，可以試三個方法：換一個 seed 重跑、改寫 prompt，或把解析度調高。
- 07:19 改用夠大、又不會跑太多分鐘的尺寸，這次不到 2 分鐘；作者說同時在錄影會占用記憶體，否則應該更快↳ 接著換成夠大、又不會跑好幾分鐘的尺寸，這次不到 2 分鐘。作者說他同時在錄影，錄影會占用記憶體，平常應該會更快。
- 08:38 這次品質較好，但仍取決於風格和 prompt；接著改試非奇幻題材，想得到更寫實的結果↳ 這次畫質好很多，但好壞仍取決於風格和 prompt 的寫法。接下來作者改試非奇幻題材，看能不能做出更寫實的畫面。
- 08:38 寫 prompt 技巧：註明這是 video prompt，避免 AI 直接去生成影片；描述主體與環境，提到的東西越多，AI 自己亂編的機會越少↳ 寫 prompt 時先註明「這是影片用的 prompt」，免得 AI 直接去生影片。主角和場景都要描述清楚，你交代得越多，AI 自己腦補、亂加東西的空間就越小。
- 09:08 想出現的文字和想讓角色說的台詞都用引號標出，AI 比較清楚；也註明秒數，讓它知道場景大約多長、能放幾個動作↳ 畫面上要出現的字和角色要說的台詞，都用引號標出來，AI 才知道哪些要照原樣放。也要寫明影片秒數，讓它估算這段長度放得下幾個動作。
- 09:08 prompt 結構：有語言欄位（支援多語言，這裡設 English）；S1 代表 Speaker 1，因為可以有多個說話者↳ prompt 裡有一個語言欄位，支援多種語言，這裡設成英文。台詞前的 S1 代表 Speaker 1（第一位說話者），因為一支影片可以有好幾個人講話，要用編號區分。
- 09:43 只要模型夠好，例如 Claude、Gemini、ChatGPT，用 AI 寫 prompt 很容易↳ 寫 prompt 不必自己苦想，只要用夠強的 AI，例如 Claude、Gemini、ChatGPT，照公式請它寫就很容易。
- 09:43 用小尺寸測試，看小尺寸是否也能有不錯的結果；作者提到有幾次花的時間比預期久↳ 先用小尺寸測試，看看小畫面是否也能有不錯的效果。作者也提到，有幾次實際花的時間比預期久，耗時不一定每次都一樣。
- 10:16 小解析度的結果還不錯（角色台詞：I am Pixagirl），接著試著提高品質↳ 小解析度的結果其實還不錯，角色也照 prompt 說出「I am Pixagirl」。確認方向沒問題後，作者再把尺寸加大，追求更好的畫質。
- 10:16 第二個工作流是 first frame to video，用來控制畫面中實際出現的主體；模型相同，差別在要載入一張圖（範例是兔子），可用 upload 按鈕上傳↳ 第二個工作流是 first frame to video，也就是給一張圖當影片的第一格，用來控制畫面主角的長相。模型一樣，只是要多載入一張圖，範例是兔子，按 upload 就能上傳。
- 10:48 有個節點設定影片的最長邊，不論圖片比例為何，都會用 32 的倍數讓尺寸相容；可在畫面上看到最終尺寸與影片尺寸↳ 有一個節點只要設定影片的最長邊，不管圖片是什麼比例，都會自動調成 32 的倍數，讓尺寸跟模型相容。畫面上會顯示最後算出來的影片尺寸。
- 10:48 作者預先放了幾個最長邊尺寸可試，需要其他尺寸就到 Settings 換成自己的數字↳ 作者預先放了幾個最長邊的數值讓你直接挑。需要別的尺寸，就到 Settings（設定）改成你要的數字。
- 10:48 想裁成特定比例也可以，但作者偏好直接載入正確比例的圖片，再用 keep ratio↳ 要裁成特定比例也可以，但作者建議直接準備比例正確的圖，再選 keep ratio（維持原比例），這樣畫面不會被切掉。
- 11:21 這個工作流的 prompt 寫法不同，Google Gem 裡也有對應公式；它會保留原圖並讓圖動起來↳ 這個工作流的 prompt 寫法跟文字生影片不同，Gem 裡有專用的公式。它會保留原圖的樣子，只讓圖動起來，不會把主角換掉。
- 11:21 MiniMax H3 節點在第一個工作流沒有接 frame，這裡接上 first frame，讓模型知道要用哪張圖；之後的工作流還會接 last frame↳ 第一個工作流的 MiniMax H3 節點沒有接圖。這裡把圖接到 first frame 輸入口，模型才知道要從哪張圖開始。下一個工作流還會再接 last frame（最後一格）。
- 11:21 另外放了 free VRAM 節點，不想用可以右鍵選 bypass；這次花 47 秒↳ 工作流裡另外放了 free VRAM 節點，用來釋放顯卡記憶體。不想用的話，右鍵選 bypass（略過，讓節點暫時不作用）就好。這次生成花了 47 秒。
- 11:53 結果不錯（角色台詞：I am Pixabunny. Welcome to PixAroma!），耗時可能比 text to video 多幾秒↳ 結果不錯，兔子說出「I am Pixabunny. Welcome to PixAroma!」。耗時可能比純文字生影片多幾秒。
- 11:53 第三個是 first frame and last frame 工作流：兩張圖都接上，第一張是影片開頭，最後一張是影片結尾；prompt 也會同時描述兩張圖↳ 第三個工作流是 first frame and last frame：開頭和結尾各給一張圖，兩張都接上節點，由模型補出中間的過程。prompt 也要同時描述這兩張圖。
- 12:29 為最後一張圖加了一個節點，會裁切並對齊 first frame，以防兩張圖不一樣↳ 最後一張圖另外加了一個節點，會把它裁切並對齊到跟第一張一致，以防兩張圖的尺寸或比例不同。
- 12:29 first frame to video 的 note 裡有該工作流專用的 gem 連結，跟 text to video 的不同，可以把圖貼上或上傳後要 prompt↳ 首幀工作流的 note 裡有它專用的 Gem 連結，跟文字生影片用的不是同一個。打開後把圖貼上或上傳，再請它寫 prompt。
- 12:29 first frame and last frame 用的是另一套公式，懂得如何收在最後一幀，所以也是另一個 Google Gem↳ 首尾幀工作流用另一套公式，懂得怎麼把影片收在最後一格，所以也有獨立的 Gem。三個工作流各配一個 Gem，不要用錯。
- 13:04 這次 50 秒生成完成（台詞：I am the Pixabunny. Do you like my outfit?）↳ 這次花 50 秒生成完成，兔子說「I am the Pixabunny. Do you like my outfit?」。
- 13:04 作者把 last frame 換成不同的卡通兔圖片，測試能否從第一張轉場過去↳ 作者把結尾圖換成另一張不同的卡通兔，測試模型能不能從第一張圖轉換到完全不同的第二張。
- 13:04 可以把兩張圖都上傳到 Google Gemini，或截一張同時包含兩張圖的畫面貼上，再描述想發生的事，請它給 prompt↳ 要寫首尾幀的 prompt，可以把兩張圖都上傳給 Gemini，或截一張兩圖並排的畫面貼上。接著說明中間想發生什麼，請它寫 prompt。
- 13:39 prompt 描述看起來沒問題，真正的考驗是轉場效果；作者認為這個工作流在很多情況下都很實用↳ prompt 寫得沒問題，真正的考驗是轉場順不順。作者認為這個工作流在很多情況下都很實用，因為開頭和結尾都能自己決定。
- 13:39 PixAroma 網站除了 ComfyUI 工作流，還有 cloud workflows 和 Google Gems，會不定期更新↳ PixAroma 網站除了本機用的 ComfyUI 工作流，還有雲端版工作流（cloud workflows）和各種 Gem，會不定期更新。
- 14:14 三個工作流可以在 RunningHub 網站的雲端測試：可依 text to video 或 image to video 排序，點按鈕開啟，但必須登入↳ 三個工作流也能在 RunningHub（線上跑 ComfyUI 的雲端平台）直接試用。可以依文字生影片或圖片生影片（image to video）排序，點按鈕開啟，但要先登入。
- 14:14 每天有一些免費 credits，訂閱價格跟很多平台比算便宜；按 Launch on Cloud 等它載入，不必擔心模型載入或 dependencies，專心創作即可↳ 平台每天送一些免費 credits（使用點數），訂閱價比很多平台便宜。按 Launch on Cloud 等它載入，模型和 dependencies（程式需要的配套套件）都不用自己處理。
- 14:47 記得選方向與尺寸；預設 run 選項用 24 GB VRAM 顯卡、最便宜；作者只用 5 秒影片測過 full HD，不確定能否跑 full HD 15 秒↳ 在雲端一樣要選方向和尺寸。預設的 run 選項用 24GB VRAM 顯卡，最便宜。作者只用 5 秒影片測過 Full HD，15 秒的 Full HD 跑不跑得動他也不確定。
- 14:47 其他 run 選項花較多 credits、用較多 VRAM；選好長度、貼上用 Google Gemini 寫的長 prompt，按 run↳ 其他 run 選項用更大的 VRAM，也扣更多點數。選好長度、貼上 Gemini 寫的長 prompt，就可以按 run。
- 14:47 按 run 後會開啟 task list；依訂閱方案，可同時平行跑 3 到 5 個工作流↳ 按下 run 會打開 task list（工作清單）。依訂閱方案不同，可以同時跑 3 到 5 個工作流。
- 15:20 本機一次只能跑一個工作流，雲端方便同時測更多；用的是和本機相同的模型，結果應相近，也適合 VRAM 較低的人↳ 自己電腦一次只能跑一個工作流，雲端可以同時測好幾組。雲端用的模型跟本機相同，結果應該差不多，顯卡記憶體不夠的人也能用。
- 15:20 作者說明沒有收錢推廣，但別人執行他的工作流時，他會拿到一些額外 credits↳ 作者聲明他沒有收錢推廣，但別人在 RunningHub 執行他的工作流時，他會拿到一些額外點數。
- 15:20 gems 頁面未來會加入更多針對不同模型的 gem↳ Gem 頁面之後會陸續加入更多針對不同模型的 Gem。
📘 術語
Text to Video / Image to Video（文字轉影片／圖片轉影片）：字幕未定義；text-to-video 是最簡單的工作流，image to video 可用來排序雲端工作流
Fast H3（Fast H3 模型）：MiniMax H3 的較快版本，可在本機跑，KSampler 用 8 steps
Easy Installer（Easy Installer 安裝器）：第 1 集介紹過；在 launcher 更新 Easy Install，就能順便拿到最新 pixorama nodes
custom nodes（自訂節點）：這次只用 pixorama nodes 和 comfy_ui nodes；沒有 Easy Installer 要在 custom_nodes 資料夾 Git pull
Git pull（Git 拉取更新）：在 custom_nodes 資料夾手動更新 pixorama nodes 的方法
Kitchen Attention / Sparse Attention（加速用的 attention）：工作流最上方三個節點用它們加速，所以 ComfyUI 啟動時不開 attention
version check node（版本檢查節點）：用來確認 ComfyUI 與 pixorama nodes 版本跟作者相同
KSampler / steps（取樣器／步數）：Fast H3 在 KSampler 裡使用 8 steps
license（授權）：部分地區必須先向對方申請授權才能使用模型，見第 29 集
refresh node definitions（重新整理節點定義）：下載模型後按 R，橘色節點就會抓到模型
VRAM（顯示記憶體）：VRAM 多可開到 Full HD；作者用 24GB VRAM 顯卡；雲端也適合 VRAM 較低的人
Google Gemini Gem（Gemini 自訂助手）：作者做的免費 Gem，依公式產生 prompt；三個工作流各有不同的 Gem
formulas（prompt 公式）：作者寫 prompt 用的公式，附在工作流壓縮檔，可搭配 Gemini 或 Claude
seed（種子）：某組 prompt 加 seed 可能出現低品質結果，可以換一個 seed 再試
warm-up（暖身執行）：第一次執行像暖身，比較慢，之後會變快
S1 (Speaker 1)（說話者 1）：prompt 裡的 S1 代表 Speaker 1，因為可以有多個說話者
first frame / last frame（首幀／尾幀）：first frame 是影片開頭的圖，last frame 是影片結尾的圖，都接在 MiniMax H3 節點上
multiple of 32（32 的倍數）：設定最長邊的節點用 32 的倍數，讓任何比例的圖片都相容
keep ratio（保持比例）：作者偏好載入正確比例的圖片，再用 keep ratio，而不是裁切
free VRAM node（釋放 VRAM 節點）：工作流中附的節點，不想用可以右鍵選 bypass
bypass（略過節點）：右鍵選 bypass，就能不使用該節點
credits（點數）：RunningHub 每天給一些免費點數，較高規格的 run 選項會花較多點數
dependencies（相依套件）：在雲端跑就不用擔心模型載入和 dependencies
Fast H3（Fast H3 模型）：MiniMax H3 的較快版本，可在本機跑，KSampler 用 8 steps
Easy Installer（Easy Installer 安裝器）：第 1 集介紹過；在 launcher 更新 Easy Install，就能順便拿到最新 pixorama nodes
custom nodes（自訂節點）：這次只用 pixorama nodes 和 comfy_ui nodes；沒有 Easy Installer 要在 custom_nodes 資料夾 Git pull
Git pull（Git 拉取更新）：在 custom_nodes 資料夾手動更新 pixorama nodes 的方法
Kitchen Attention / Sparse Attention（加速用的 attention）：工作流最上方三個節點用它們加速，所以 ComfyUI 啟動時不開 attention
version check node（版本檢查節點）：用來確認 ComfyUI 與 pixorama nodes 版本跟作者相同
KSampler / steps（取樣器／步數）：Fast H3 在 KSampler 裡使用 8 steps
license（授權）：部分地區必須先向對方申請授權才能使用模型，見第 29 集
refresh node definitions（重新整理節點定義）：下載模型後按 R，橘色節點就會抓到模型
VRAM（顯示記憶體）：VRAM 多可開到 Full HD；作者用 24GB VRAM 顯卡；雲端也適合 VRAM 較低的人
Google Gemini Gem（Gemini 自訂助手）：作者做的免費 Gem，依公式產生 prompt；三個工作流各有不同的 Gem
formulas（prompt 公式）：作者寫 prompt 用的公式，附在工作流壓縮檔，可搭配 Gemini 或 Claude
seed（種子）：某組 prompt 加 seed 可能出現低品質結果，可以換一個 seed 再試
warm-up（暖身執行）：第一次執行像暖身，比較慢，之後會變快
S1 (Speaker 1)（說話者 1）：prompt 裡的 S1 代表 Speaker 1，因為可以有多個說話者
first frame / last frame（首幀／尾幀）：first frame 是影片開頭的圖，last frame 是影片結尾的圖，都接在 MiniMax H3 節點上
multiple of 32（32 的倍數）：設定最長邊的節點用 32 的倍數，讓任何比例的圖片都相容
keep ratio（保持比例）：作者偏好載入正確比例的圖片，再用 keep ratio，而不是裁切
free VRAM node（釋放 VRAM 節點）：工作流中附的節點，不想用可以右鍵選 bypass
bypass（略過節點）：右鍵選 bypass，就能不使用該節點
credits（點數）：RunningHub 每天給一些免費點數，較高規格的 run 選項會花較多點數
dependencies（相依套件）：在雲端跑就不用擔心模型載入和 dependencies
✏️ 小考一題
影片中提到，Fast H3 模型在 KSampler 裡使用幾個 steps？
A. 32 stepsB. 15 stepsC. 4 stepsD. 8 steps看答案
答案：D。[02:55] 字幕說 Fast H3「uses eight steps in the KSampler」；4 和 15 是影片長度的秒數範圍，32 是尺寸的倍數，都不是 steps
💛 覺得有幫助？支持一下
課本免費、沒有廣告，支持與否都能照常讀 🐰