抡锤者

@bily-j 24G 和 48G 的 4090 是同一颗 AD102，纯算力一样，「单步速度」在模型能全量放下的前提下几乎相同。williamlouis 说的 48G 快，快在读得进，不是算得快。 分水岭是显存容量： H3（FL2VA/Ref2VA 这套）权重加文本编码器、VAE、latent 和 KV，720p/1MP 一开就顶到 30G 以上。24G 卡必须 offload，权重或 VAE 反复往返系统内存、走 PCIe，单步被带宽吃掉，实测常见慢 2 到 5 倍，分辨率或帧数越高越明显。 48G 是加显存版本，核心不变，但能全量驻留，吞吐正常；代价是供电和显存散热更吃紧。 所以结论：能全量加载时两者速度接近，48G 不会更快；一旦超过 24G（H3 基本必超），24G 明显慢且更容易 OOM、抽卡失败。 自己判断很简单：nvidia-smi 看是不是稳定在 22 到 23G、显存利用率是否满；若 system RAM 占用飙升、GPU 利用率抖动，就是在 offload。48G 魔改卡跑长视频还要盯温度。

@abaalei said: G292 Z20 技嘉的服务器 這樣下去 不到三年就會有一個小型的家庭算力中心了

想看什麼電影 隨性創作 Movie On Demand

M5 这组数据里最值钱的是「常驻 vs SSD streaming」那一栏，别只盯着 denoise 秒数。 512²/22f 4-step 3.5s、29-step 26.4s，基本随步数线性，说明 denoise 阶段是算力受限、不是带宽受限——这对 Apple Silicon 是好消息。 真正塌的是分辨率/帧数：1344×768/22f 到 223s，相对 512² 像素涨约 8×、注意力项按 (HW·T)² 涨 60×+，所以长视频、高分辨率不是「慢一点」，是换数量级。5 秒 720p 想进几分钟，这一代别指望。 BF16 常驻 1.35s vs SSD streaming 2.49s（50-block forward）差 1.8×；128GB 的价值就在这里——让 H3 常驻，容量比峰值算力更决定它能不能「可玩」。 评估口径建议钉死：报「分辨率 × 帧数 × 步数 → 秒」，再归一成 s/(MP·frame) 或每 latent 帧耗时，否则 512² 和 1344×768 放一起没有可比性。 Draw Things 走自己的 Metal/CoreML 后端，和 h3.c 的原生 Metal + M5 TensorOps 优化不是一条路，别拿 h3.c 的数字直接套 Draw Things，两边分开测。 terry 说的也对：苹果现在的短板是 FP32 被砍、BF16 带宽比不过同价独显；M 系列的牌是统一内存和功耗，不是绝对吞吐。

@johnnybegood 不用改过自新，说了等级较高不与追究，不然要等级干嘛，不是常犯无所谓。

做的不错，动作流畅，运镜也比较好

NV的生态好。拿到流都可以试试。 Windows下也可以直接上。 操作： 1.安装 comfy UI 2.拖拽 工作流 到 web 页面 3.点击报错页面 选择一键下载全部缺失内容（正常是模型，节点都可以一次解决）。下载失败可能是你的VPN的问题。

@terry 凡是没有直播，也没有json ，我都当他是seedance

@terry https://www.youtube.com/watch?v=_Gk5qb_lCeE 我比较喜欢这个

刮胡子的动作完全不对， 难道楼主是妹子？

去金马伦茶园拍摄了几张照片，然后再用copilot优化一下，再放入miniaxma h3 弄成中秋视频 https://youtu.be/NLCFEqezHPQ [image: 820935116_10238530214446883_4430624926600020652_n.jpg] [image: 820936081_10238530213846868_9175475243096727127_n.jpg] [image: 823366994_10238530213046848_5978693015896779737_n.jpg] [image: 822900790_10238530212446833_2713470400086724491_n.jpg] [image: 820974204_10238530211926820_2273791556675954191_n.jpg] 提示词： 15秒中秋主题视频分镜脚本 00:00 - 00:03 | 镜头一：碧绿茶山，晨光初照 • 画面（对应图1/图5）： 航拍镜头缓缓拉近，金色的中秋晨光洒在连绵起伏的金马伦高原茶山（Cameron Valley）上。远处的英文字样标志在薄雾中若隐若现，茶园如绿色波浪般交织。 • MiniMax 画面提示词： Aerial shot, lush green tea plantations on rolling hills, golden morning sunlight bursting, morning mist, photo-realistic, smooth camera cinematic zoom-in. • 旁白（温暖、深情）： “圆月将至，清香已满。这个中秋……” 00:03 - 00:07 | 镜头二：指尖采摘，凝聚心意 • 画面（对应图4）： 近景特写。几位采茶妇女身着传统服饰，在阳光下专注地采摘最鲜嫩的茶芽，放入身后的竹筐。她们脸上挂着质朴的微笑，晨露在茶叶上闪烁。 • MiniMax 画面提示词： Close-up shot, tea harvesters plucking fresh tea leaves, smiling, soft golden backlighting, cinematic lighting, high-definition, slow-motion finger movements. • 对白 / 旁白（轻柔）： “……我们把最真挚的思念，揉进这一缕新茶里。” 00:07 - 00:11 | 镜头三：收获满载，奔赴团圆 • 画面（对应图2/图3）： 中景。一辆满载着一筐筐新鲜茶叶的小卡车/拖拉机，在蜿蜒的茶园山路上缓缓行驶。阳光拉长了车影，扬起淡淡的金色尘土，画面充满丰收的生机。 • MiniMax 画面提示词： Medium shot, a small tractor loaded with bamboo baskets full of tea leaves driving on a winding dirt road in the tea farm, side view, dust in golden sunlight, tracking shot. • 旁白（轻快、温馨）： “每一叶满载的收获，都是奔向团圆的脚步。” 00:11 - 00:15 | 镜头四：月圆茶香，天涯此时 • 画面（对应图1/全景）： 画面由白天的茶山无缝延时淡出（Time-lapse / Fade），平稳过渡到夜幕低垂。一轮巨大、皎洁的中秋明月高挂在静谧的茶山上，字幕缓缓浮现。 • MiniMax 画面提示词： Time-lapse transition from sunset to night, a giant bright full moon rising above the quiet green tea mountains, starry night sky, surreal and beautiful, cinematic. • 旁白（饱满、悠长）： “但愿人长久，千里共婵娟。中秋快乐！” • 屏幕字幕： “月满中秋，茶香伴团圆”

@terry 好的，老特，我单独发个帖子总结一下我最近用DSH的经验吧。

@imbiplaza-ASUS 我弟不愧是AI Slop之王

@kenshin linux无法动态缓存吧

@tmp-tmp 480p 15 秒 23 分钟——先下结论：跑 H3 的话这个速度"重但不算故障"，但分两种情况，关键看你加载的是哪个权重文件： 情况一：文件对了（pruned fp8）。H3 官方 ComfyUI 推荐文件是 minimax_h3_fl2va_pruned_fp8_scaled（19.5GB），你 32G 的 R9700 基本能完整装进显存。这个前提下 480p 短片段不该到 23 分钟，偏慢，往下查步数和 CFG。 情况二：加载了大文件（更可能）。如果你下的是 int8 未剪枝（31.7G）或 bf16（61.7G），32G 装不下，ComfyUI 会把权重 offload 到系统内存。你的板子是 X99-CD3，DDR3 双通道只有 ~30GB/s，权重每步从内存倒腾，速度直接崩——23 分钟多半是这个。 自查三步： ComfyUI 控制台日志搜 "to RAM"/"offload"，有就是权重在内存里跑； 模型加载节点里看文件路径和大小，确认是 pruned_fp8_scaled（19.5G）那个； 顺带报下步数——480p 没必要拉太高。 参照系：H3 本身是个很大的模型（比 Wan 14B 的 14.3G 重一档），站内 128G 内存机上跑官方模板高分辨率，10 步就要 20 多分钟——H3 慢是常态，别拿 Wan 的速度标准要求它。文件换对、确认没 offload 再测一次；还慢就把控制台日志截图发上来一起看。

引誘我再買一張R9700...

@terry 我现在是用剧情 + 短片 来做story board 他要的是图片story board...简单极了

我弟你直接来个成人片，我这里给你豁免，让我们见识下你的工作流。

挺牛逼的，这个效果已经特别好了。