Qwen-Image 2.1 四步生成加速，但複雜編輯仍未完善

2026 年 9 月 24 日 Share to X Facebook Copy link

Viggle 將 Qwen-Image 2.1 蒸餾至四步生成，換來速度提升，同時保留編輯能力上的取捨。

面對需要較快出圖、又要按文字指示修改圖片的場景，Qwen-Image-2.1-viggle-turbo 把原始 Qwen/Qwen-Image-2.1 由 40 次 Transformer passes 壓縮至 4 次，支援 text-to-image 及 image-to-image 編輯，亦可配合 1 至 3 張參考圖。模型屬於基於 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 adapter 項目，由 Viggle 使用 Distribution Matching Distillation（DMD）訓練，並取消 classifier-free guidance。

項目提供兩個學生模型，取捨集中在下載體積與編輯精準度：

• transformer/：完整微調的 bf16 Transformer，約 14.2 GB，會取代基礎 Transformer；頁面目前推薦這個版本，質性比較中編輯更忠實。
• Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-4step-lora-r64.safetensors：rank 64、約 340 MB 的 LoRA adapter，載入基礎 Transformer 後運行，下載較快但效果稍弱。
• peft/：同一 LoRA 的 PEFT key format、F32 權重；LoRA 不會合併入 Transformer，運行時載入可避免 bf16 合併造成的損失。
• text encoder、VAE 及 processor 沒有隨項目重新發布，會從基礎模型儲存庫載入。

完整微調版本的 DMD objective 加入 low-frequency teacher anchor，兩個版本都是各自訓練流程的 step-400 EMA checkpoint。Text-to-image 在四步下已具可用性，但 v0.1 仍是 preview；多參考圖合成、換臉、保留身份，以及同時包含多項限制的指令，明顯不及原本 40 步的 base model，因此不能視為完整替代品。

因為 QwenImage21Pipeline 尚未納入已發布的 diffusers；同時要安裝 peft、PyTorch、Transformers、Accelerate、Safetensors 及 Pillow。提供內容沒有 GGUF 檔案、GGUF 檔案大小、量化級別、mmproj、上下文長度、Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 支援資料，亦沒有 MTP draft speculation 或正式 benchmark 數字；硬件需求只能按完整 Transformer 約 14.2 GB bf16 權重另行規劃。

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Meridian 讓 MiniMax H3 將時間與鏡頭重新編排 – Bullet time

2026 年 9 月 23 日 Share to X Facebook Copy link

Meridian 可從影片或單張圖片重新設計鏡頭路徑，重訪同一事件的不同視角。

想將一段已拍攝的動作改成全新鏡頭，甚至暫停某個瞬間再繞行拍攝，Meridian提供了影片到影片（video-to-video）的處理方式。它基於 MiniMaxAI/MiniMax-H3，以 adapter 形式加入幾何控制能力，並結合 VGGT-Omega 幾何資訊，亦支援由單張圖片建立鏡頭移動。

Meridian 處理的是空間與時間的共同編排：鏡頭可沿指定路徑移動，原有動作則可繼續、放慢或暫停。Bullet time 只是其中一種時間與鏡頭組合，並非模型的邊界；要加快或放慢動作，應先重新調整輸入影片的時間，再按該時間軸設計 camera path。

頁面提供的例子包括以原片重新觀看 NBA 灌籃、在草莓片段中暫停動作並移動鏡頭，以及以芭蕾單張相片產生鏡頭運動。這種做法適合重構已有事件的觀察角度，但生成畫面與原片如何銜接、遮擋區域能否保持一致，仍取決於輸入內容與指定路徑。

• 基礎模型：MiniMaxAI/MiniMax-H3；模型關係標示為 adapter
• 幾何元件：VGGT-Omega
• 任務標籤：video-to-video、novel-view-synthesis、camera-control、re-camera
• 提供 installation.md 連結

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ImIR 免提示詞處理六類影像修復，

2026 年 9 月 23 日 Share to X Facebook Copy link

ImIR 讓同一個影像修復模型自行判斷輸入問題，毋須提示詞或降級標籤，涵蓋六種常見修復工作。

遇到低光、雨痕、霧化或 JPEG 壓縮痕跡時，ImIR 會只從輸入影像推算修復指令，不要求使用者先判斷問題類型。這個項目屬於影像修復模型與推理工具，實際處理的是一個模型難以同時應付多種退化、又依賴文字提示詞的工作流程。

ImIR 把影像分成兩條路徑送入 Qwen-Image-Edit-2511：VAE 保留空間結構，Qwen2.5-VL 配合輕量 token mapper 產生接近乾淨影像的語義指令；主幹模型保持凍結，只訓練一個共享 LoRA adapter。指令強度可以調節，低光增強等答案不唯一的任務，因而能在不同修復程度之間取捨。

項目提供 CLI 和 Python API，使用 Python 3.10 或更新版本、具 CUDA 能力的 NVIDIA GPU，並可從 Hugging Face 自動下載 checkpoint。顯存不足時可啟用 CPU offload，但需要足夠系統記憶體。

• 一個 adapter 覆蓋除雨、低光增強、去霧、去模糊、去噪及 JPEG 瑕疵移除
• 不需要文字提示詞，也不需要 degradation label
• 單一 adapter 約三小時、以一張 GPU 完成訓練
• 匹配比較中，影像指令優於文字 conditioning

對研究人員而言，這種做法適合測試 task-agnostic restoration；影像處理團隊則可用它簡化多任務推理流程。不過項目需要 NVIDIA CUDA 硬件。

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Taste-Bench ：避免把時間和計算資源花在錯路上

2026 年 9 月 23 日 Share to X Facebook Copy link

AI Agent 要做的選擇，當下往往看似合理，代價卻可能在很久之後才浮現。Taste-Bench 把這類決策分岔整理成測試，檢查模型能否及早選對方向。

AI Agent 做長任務時，選錯方向可能要到多個步驟之後才看得出代價。Taste-Bench 是一套評測資料集，讓模型閱讀任務背景、分岔前的操作紀錄，以及兩個候選下一步，再判斷哪個選擇較好；它測試的不是單步答題，而是能否避免把時間和計算資源花在錯路上。

資料集有 502 題，從軟件工程與機器學習研究任務的操作軌跡中整理而成，沒有逐題由專家標註。題目分為兩類：不同嘗試在同一位置分岔，最後結果提供判斷依據；或同一次執行中，Agent 遇到失敗後放棄原路並恢復。研究團隊從 4,657 個候選分岔中剔除過於簡單或無法判定的題目，並以後續結果標示較佳方向。

測試時可從 Hugging Face 取得資料集，按題目提供的紀錄比較模型選擇；程式碼庫亦提供 Python 3.11 以上的快速開始方式。評分要求模型在兩種選項排列順序下都答對，減低單靠固定選位置取得高分的可能。較貼近方向判斷能力，但題目仍集中於 SWE-bench、SWE-bench Pro，以及 METR 的 MALT 研究軌跡，未必涵蓋所有長任務場景。

14 個前沿模型中，最高平均正確率為 59.7%，仍有約四成題目判斷錯誤；當關鍵證據要到更後段才出現，準確率會由 62.3% 降至 21.0%，增加推理預算亦未能改善結果。研究亦報告，透過事後答案蒸餾訓練的 Qwen3.6-27B，在未見任務上的正確率由 30.0% 升至 47.9%；用它提供建議後，SWE-bench Pro 成功率由 14.6% 升至 33.7%。這些結果顯示評測不只用來比較模型，也提供了改善 Agent 決策的訓練方向。

• 評測核心：在結果尚未揭曉時，從兩個下一步中選出較佳方向。
• 題目來源：軟件工程與機器學習研究任務的真實操作軌跡。
• 主要限制：目前 502 題的領域與任務來源有限，不能代表所有 Agent 工作。
• 適合對象：研究長任務 Agent、比較模型決策能力，或訓練工具使用策略的團隊。

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Calliope：由故事到成片 : ComfyUI 本地工作流

2026 年 9 月 23 日 Share to X Facebook Copy link

Calliope 將故事拆成劇本、鏡頭片段，再交由本機 ComfyUI 生成影片，兼顧創作流程與資料私隱。

由一個故事構想開始，Calliope 會整理情節節拍、角色與場景，再按場景寫出貼近劇本的內容，拆成多個鏡頭片段交給 ComfyUI 生成影片。它屬於本地優先的 story-to-video 工具，處理的是文字創作與影片生成之間需要反覆整理、分鏡和合成的工作。

LLM 負責故事結構及逐場景腳本，ComfyUI 則按既有 workflow 和模型逐個產生片段，兩者分工清楚；完成後再由 ffmpeg 加入 crossfade、匹配音量並串成完整影片。項目資料放在 SQLite，媒體保存在本機資料夾，只有你指定的 LLM endpoint 可以是雲端服務，因此私隱程度和可控性較依賴本身的模型及 ComfyUI 配置。

Make AI Micro Dramas From Script to Video Locally Using Calliope 1.5

使用前需要 Python 3.11+、Node.js 18+、已安裝模型的 ComfyUI、OpenAI-compatible LLM endpoint，以及可從 PATH 呼叫的 ffmpeg。前端是 SvelteKit，後端採用 FastAPI；啟動兩者後，在 Settings 設定 LLM、ComfyUI URL 及可選的 agent 分工，亦可調整並行工作數、輪詢間隔和等待上限，長時間影片工作可把預設 30 分鐘 timeout 延長，或設為無限等待。

適合需要保留素材在本機的個人創作者、小型製作團隊，以及已經建立 ComfyUI workflow、想加入故事編排層的使用者。Dry-run 只會產生佔位結果，不能用來判斷真正的影片效果。

• 流程完整：由故事、劇本、分鏡到片段合成集中處理
• 本機優先：項目資料與媒體不必上載到雲端
• 依賴明確：需要自行管理 ComfyUI、模型、LLM endpoint 和 ffmpeg
• 可調整佇列：支援並行數、輪詢設定及長任務 timeout

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RefineEdit : 免訓練 Prompt-to-Prompt 編修

2026 年 9 月 22 日 Share to X Facebook Copy link

RefineEdit 以文字提示生成來源與編輯結果，毋須額外訓練或遮罩，但未能直接處理任意真實照片。

由 source prompt 改成 editing prompt 時，RefineEdit 會先生成來源圖，再重用中間 refinement state，讓 1024 × 1024 編輯結果較容易保留原有內容。這個項目屬於免訓練的 prompt-to-prompt 影像編輯方法，實際處理的是文字驅動編輯中「改變指定內容」與「維持畫面穩定」之間的取捨。

GRN 負責生成流程，HBQ tokenizer 和 UMT5 encoder 會一同載入；RefineEdit 本身沒有額外 checkpoint。source-anchored bit routing 先選出可編輯座標，再配合 adaptive spatial freezing（AdaSF）及 finite bit locking（FBL）限制後續變化，毋須外部 editing mask。

RefineEdit 需要 Linux、支援 BF16 的 CUDA GPU，以及官方 GRN 預訓練權重；A100 80 GB 是參考配置，項目並不適合低記憶體 GPU 或 CPU 推理。FlashAttention 2 可加速原始流程，未能安裝時可改用 PyTorch scaled dot-product attention，但速度、記憶體消耗和數值結果都可能不同。

• 不需額外訓練、RefineEdit checkpoint 或外部遮罩
• 只支援由提示詞內部生成的來源 refinement trajectory
• 不直接編輯任意真實圖片，應用範圍比一般照片編輯流程窄
• 附有 mask summary/step PNG 及 adaptive bit lock stats.csv，方便檢查座標選擇和鎖定狀態

它適合研究文字生成影像編輯、需要可重現實驗的團隊，以及已有 GRN 推理環境的開發者。儲存庫未提供統一 benchmark 數字，不能單靠 1024 × 1024 輸出判斷畫質；不同 attention backend 即使使用相同 seed，也不保證產生逐像素一致的結果。

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HyperFlow 自蒸餾影片生成省六成推論成本 – MiniMax-H3 八步出片

2026 年 9 月 20 日 Share to X Facebook Copy link

Video Rebirth 推出嘅 HyperFlow 係一個針對 MiniMax-H3 嘅 8 步 LoRA 適配器，透過 data-free flow self-distillation 將 50 步推論壓到 8 步，仲行得喺官方 diffusers Modular Pipeline 之上。

影片生成模型一直面對一個現實樽頸：想要更高品質，就要更多 sampling steps，亦意味住更長嘅等待同更高嘅運算成本。Video Rebirth 推出嘅 HyperFlow 就直接針對呢個取捨落手，喺 MiniMax-H3 官方權重之上加一個 8 步 LoRA（PEFT，rank/alpha 256，覆蓋 attention、feed-forward 同兩組 time embedder），將官方 50 點 sigma schedule 嘅 49 次前向推論壓到 8 次，而且唔需要額外訓練資料。

你可以把它理解成一個「加速層」：base weights、VAE、conditioner 同 t2va、fl2va、ref2va 三種 workflow（全部對應影片加音訊）都維持官方版本，呢個項目只負責載入 LoRA、兩個 time embedder 同固定嘅 8 步 sigma grid。官方修訂號、權重路徑、適用範圍等資料都收錄喺 hyperflow.json manifest 入面。LoRA 喺 Hugging Face 開源，授權沿用 MiniMax H3 Community License，呢個倉庫就提供 loader 同 example scripts，透過 hyperflow_blocks("fl2va") 等 API 直接接入 diffusers Modular Pipeline。

HyperFlow 嘅特點係 data-free：模型自己產生候選影片、篩走不合格嘅、然後用通過嘅樣本做 self-distillation，屬於佢哋 RSI（Recursive Self-Improvement）訓練範式嘅 self-distillation 部分。對比一般影片生成流程，呢種做法唔需要額外收集標註資料，亦唔需要人手標籤。實際運行時仲可以選擇加裝 NVIDIA Sol-Attn sparse attention（PyTorch ≥ 2.10、CUDA ≥ 12.8、Triton ≥ 3.6，支援 SM80–SM120），官方聲稱喺 H200 上比 dense attention 快約 13%，並可透過 Ulysses context parallel 擴展至最多 4 張 GPU。

對想用 MiniMax-H3 出片、又希望壓低推論時間嘅團隊或獨立開發者嚟講，HyperFlow 提供咗一個直接掛載嘅方案；對研究自蒸餾或自改進路線嘅從業者嚟講，佢亦係一個具體嘅開源參考。需要注意嘅係 num_inference_steps 唔應該手動指定，步數同 sigma grid 都由權重檔案內置決定。

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lanshu-create-ai-presenter-video：數字人影片 Skill：一張圖＋文案自動生成完整講解影片

2026 年 9 月 19 日 Share to X Facebook Copy link

一個針對通用數字人影片製作 Skill。你輸入主題或文案，再加一張授權人物圖，它就會按完整配音時間軸組織生成、剪輯同驗收，輸出一條可發佈嘅講解片。

做數字人講解片最麻煩嘅地方，往往唔係生成人物，而係口型、文字同聲音對唔齊，最後剪埋一齊就甩拍。lanshu-create-ai-presenter-video 嘅切入點正正喺呢度：佢將「完整配音」鎖定為全片時間基準，人物主素材、字幕、關鍵詞動效同鏡頭轉場都跟住呢條音頻排，從而減少口型漂移同片段接駁嘅問題。整個項目屬於 Agent Skill 工具，由 Codex 或其他兼容本地 Skill 嘅 Agent 環境直接調用，源碼本身唔綁定任何特定服務商、模型或私有接口，可以按當前環境可調用嘅能力動態選擇配音、人物生成同口型同步工具。

最低門檻只需要一份主題或文案，再加一張已授權、包含清晰成年人物嘅參考圖。聲音樣本、屏幕錄影、B-roll、品牌素材、目標平台、時長、橫豎屏同風格等都係可選輸入，畀進階用戶調整。Skill 目錄會隨階段讀取對應參考文檔：generation.md 處理文案、聲音、能力選型同人物提示詞；editing.md 負責時間軸、字幕預設、封面同導出；qa-recovery.md 處理技術驗收、人工驗收同常見故障修復，避免一次過佔用過多上下文。

key	名称	the look · 画面	best for · 适合	3D
v1-editorial	V1 设计师「留白」	warm paper, ink, one vermilion accent, data blocks, page turns · 暖白纸、墨色、一抹朱红，大留白	serious, premium explainers; business and product topics · 严肃、高级感、商业与产品	no
v2-signal	V2 科技感「信号」	dark HUD, acid-lime accent, labels decode in, packets on wires, glitch cuts · 暗色仪表盘、荧光绿、数据包流动	AI / infra / networking, anything “system-like” · AI、基础设施、网络、系统类	no
v3-notebook	V3 手写衬线「手帐」	grid paper, a live pen writes every word, sticky notes, eraser · 方格纸上真笔书写、便利贴、橡皮擦	teaching step by step, derivations, study notes · 一步步推导、学习笔记、教学	no
v4-paper	V4 纸艺「立体书」	kraft pop-up book, pieces fold up with soft shadows, parallax · 牛皮纸立体书、折起的纸片、视差	warm stories, processes, consumer topics · 有温度的故事、流程、大众话题	no
v5-comic	V5 波普漫画「爆款」	halftone comic page, stickers slam on, bursts and sound words · 半调网点漫画、贴纸拍入、爆炸字	punchy short videos, hot takes, myth vs fact · 节奏快的短视频、观点、辟谣	no
v6-cinematic	V6 电影感 3D「一镜到底」	Three.js one-take in a graphite studio, porcelain props, bloom · 一镜到底的 3D 影棚、瓷质道具、辉光	flagship pieces, launches, big-picture concepts · 旗舰内容、发布、宏观概念	yes
v7-drafting	V7 图纸与注脚	one black drawing sheet, leader lines, ghost-letter karaoke, true footnotes · 黑色图纸、引线、注脚、卡拉OK式大字	technical deep dives for practitioners · 面向从业者的技术深挖	no
v8-chalkboard	V8 黑板报	a wooden blackboard written live in chalk, felt eraser, chalk mind map · 木框黑板、粉笔现写、板擦、粉笔脑图复习	classroom feel, beginners, memory-friendly recaps · 课堂感、入门、便于记忆	no
v9-clay	V9 黏土小城「一仓」	an isometric plasticine town, every analogy labelled with its real term · 等距黏土小城，比喻 + 真实术语标签	analogies for non-experts, cute and friendly · 用比喻讲给外行、可爱亲和	yes

預設輸出係 9:16、1080×1920、30fps 豎屏，時長 45 至 75 秒，發佈響度目標約 -16 LUFS。初始化可透過 init_job.py 自動建立標準任務目錄同 job.json，preflight.py 會做前期檢查，最後由 finalize_delivery.sh 收尾輸出，同時產出 QA 報告。環境要求 Python 3.9+、FFmpeg／ffprobe、Bash、jq、awk、sed，以及至少一種可調用嘅影片生成、語音生成同口型同步能力。

佢唔係一個獨立嘅模型，而係一套組織數字人影片工序嘅 Skill 框架，價值在於把配音、人物、字幕、剪輯、驗收等步驟統一在同一條音頻時間軸上，避免最常見嘅口型錯位同片段斷裂。內容創作者、行銷團隊、課程錄製同需要快速產出講解影片嘅場景會較受惠，特別係想喺不同 AI 服務商之間靈活切換、又唔想被單一平台鎖死嘅人。

• 以完整配音為全片時間基準，減少口型漂移同片段接駁問題
• 源碼不綁定服務商或模型，可按環境動態選擇配音、人物、口型工具
• 三份參考文檔按階段讀取，控制上下文用量
• 預設 9:16 豎屏、1080×1920、30fps、主題片長 45–75 秒
• 支援聲音樣本、B-roll、品牌素材、平台、橫豎屏等可選參數

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ComfyUI-FL-YuE2：ComfyUI 內砌歌：FL YuE2 把樂譜編輯、AI 作曲、LoRA 訓練三件事接起來

2026 年 9 月 16 日 Share to X Facebook Copy link

ComfyUI-FL-YuE2 是一組節點，把 YuE2-3B 音樂模型包進 ComfyUI 工作流，讓你用鋼琴卷軸寫樂譜、灌歌詞，最後輸出 48 kHz 立體聲成品，亦支援 AR LoRA 訓練。

以往想在 ComfyUI 玩音樂生成，往往要面對幾個卡位：要自行接 YuE2 的推理指令、要另外找譜面編輯工具、想做 LoRA 微調更要跳出 ComfyUI 自己搞訓練腳本。FL YuE2 嘗試一次解決這三件事，把樂譜編輯、AI 作曲、AR LoRA 訓練全部接成節點流程，對熟悉 ComfyUI 圖形化工作流的用家算是頗順手的整合。

項目核心是一個可視化鋼琴卷軸編輯器，支援點擊加音、Shift 框選、箭頭鍵移動、Undo/Redo 等基本操作，並提供 Instrumental 或 Sung 旋律模式。和弦面板可摺疊，匯入的 ABC 樂譜會保留 slash chord 等進階標記。換 Key 時同時處理旋律與和弦根音，最短轉調、超出音域會直接拒絕而非裁切音高，設計上偏向「樂理正確」多於「暴力生成」。

音訊輸出走 YuE2-3B 加獨立 VAE 解碼器，產出 48 kHz 立體聲，內建瀏覽器合成器可預覽節段節拍，但並非最終成品音色。LoRA 訓練流程則提供數據集檢視與 checkpoint 預覽，方便用家挑選權重繼續微調。

重點摘要
– 屬於 ComfyUI 自訂節點套件，整合 YuE2-3B 音樂生成與樂譜編輯
– 鋼琴卷軸支援框選、群組移動、Undo/Redo，轉調按樂理而非裁切處理
– 推理與 AR LoRA 訓練共用同一組節點，方便迭代
– 需 NVIDIA GPU 支援 BF16，已驗證 RTX PRO 6000 Blackwell，其餘 24 GB 配置未經驗證
– 首次執行約下載 7.8 GB 模型權重，支援中斷續傳與離線模式

適合已有 ComfyUI 基礎，又想嘗試可控音樂生成或自訓風格 LoRA 的用家。注意目前僅在 Windows + Python 3.12 + Torch 2.11 環境驗證，跨平台或較舊 GPU 仍需自行測試。

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ComfyUI-DLSS5-Enhancer：強化影片材質細節

2026 年 9 月 13 日 Share to X Facebook Copy link

直接調用原生 D3D12 渲染管線，把遊戲級嘅 DLSS 5 Neural Rendering 套到影片幀上面，重建皮膚、頭髮同布料嘅材質反應。

一般後製銳化或 AI upscale 工具處理嘅多數係邊緣同紋理，皮膚嘅次表面散射、頭髮嘅光線穿透呢類材質反應好難靠濾鏡模擬。Blueforcer/ComfyUI-DLSS5-Enhancer 選擇咗另一條路：將 ComfyUI 內部嘅 RGBA8 幀傳去一個原生 D3D12 worker，由 ReShade 載體配合 RenoDX DLSS 5 add-on 觸發 NGX feature 18，重建完再送返 ComfyUI，仲支援 1.5x 到 3x 升頻。影片本身冇 motion vectors，佢哋用 OpenCV DIS 做稠密光流逐幀估算，並喺場景切換時自動重置 history，等渲染器唔會將錯誤嘅時序資料傳入去。

呢個項目嘅類型係工具 / 節點包，定位好明確：畀 ComfyUI 用戶喺影像同影片工作流直接用 DLSS 5 嘅神經渲染器。佢唔係一個自帶模型嘅外掛，神經組件係 NVIDIA、ReShade、RenoDX 嘅原生 binary，呢個 repo 只負責實作 client side 嘅二進制協議，包括 session 建立、解像度協商、幀序、取消同診斷。

NVIDIA DLSS 5 In ComfyUI Changes EVERYTHING! Full Setup Guide

硬件要求 NVIDIA RTX 50 系列原生支援，透過社區 runtime 可以喺 RTX 40 同 30 上面跑，RTX 20 或更早直接拒絕。ComfyUI 需要 V3 node API（comfy_api.latest），Python 依賴 numpy、av 同 OpenCV，ComfyUI portable 通常已經內建。

幾個重要限制：nr intensity 鎖死喺 1.0，1.0、1.5、2.0 嘅輸出 bit identical；skin structure strength 必須開啟 automatic mask 先有效，閂咗之後所有皮膚參數都唔再產生變化；nr preset 喺任何數值下都係 bit identical。只有 local structure strength 同 local tone strength 係全程範圍真正可調。預設、J、K 幾個 dlss model preset 嘅源幀 detail energy 大約喺 0.56x 左右，呢個唔係銳化工具想要嘅走向，反映嘅係材質重建比邊緣強化重要嘅設計取向。

適合已經用 ComfyUI 做影片後製、CG 合成、AI 動畫修復或者數字人相關工作嘅團隊同個人創作，尤其係想處理 skin、hair、fabric 呢類容易被傳統濾鏡抹平嘅材質細節嘅場景。留意到嘅限制係 GPU 受限於 NVIDIA，而且沒有 Python API，調用方式只能透過 ComfyUI 節點流程。

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