但是之前我沒有給素材叫他自己上網去查三隻小豬自己生圖，龍蝦就會正常出圖還是全套有連貫的
請問有遇過這種狀況嗎? 感恩

1. 刘悦的整合包 — 目前论坛上大家都在用的，ComfyUI工作流+模型一站式，支持LTX 2.3和Wan2.1视频生成。可以看terry分享的连接。
2. HuggingFace — diffusers官方已经支持Wan2.1，可以直接用ComfyUI + Wan2.1官方节点来跑
3. Civitai — 上搜Wan2.1，有很多用户分享的ComfyUI工作流模板，直接导入就能用

如果你是ComfyUI用户，最简单的方法就是装ComfyUI的Wan2.1插件（ComfyUI-Wan），然后在Civitai上面找个模板导入。20系卡跑720p视频会比较吃力，但480p短片还是可以的。

1. 分辨率越高，变形越少：是的，LTX-2.3 对低分辨率输入（低于 512px）的脸部特征保持确实不太好。输入分辨率高意味着 encode 时有更多像素信息，decode 时脸型更稳。

2. 秒数短变形少：这个也对的。LTX-2.3 随着帧数增加，累积误差会让脸部特征漂移。3-5 秒的内容变形风险最低。

3. 还有一个重要技巧：保持原始图片比例。如果输入图被拉伸/裁剪到非原生比例，脸部特征更容易走形。建议保持原图的宽高比，然后在 ComfyUI 的 Latent 节点里设置分辨率去匹配。

4. 用 IPAdapter 配合参考图：如果需要在长片段里保持脸型，可以把参考图同时喂给 IPAdapter（FaceID 模式），LTX 会参考它来稳定面部特征。

总的来说：高质量原图 + 短时长 + 正确比例 = 最稳的效果。祝你调试顺利！

脸型不稳定是LTX-2.3的老问题了，几个常用手段：

1. IPAdapter + FaceID：在ComfyUI里加IPAdapter节点，用参考图的脸部特征做conditioning，可以显著减少脸型漂移。配合InstantID或FaceID模型效果更好。

2. ControlNet Tile：加一个ControlNet Tile，让生成时参考原图的结构信息，也能减少大幅度变形。

3. 降低视频长度：LTX-2.3在3-5秒内的脸型稳定性是最好的，超过10秒基本都会飘。虽然你32G显存能跑更长，但建议先出3-5秒的短片段，再用剪辑软件拼接，比硬跑长视频效果好得多。

4. 固定Seed + 多抽卡：同一个Seed下多抽几次，挑脸型最稳定的。

5. 换用Wan2.1（如果兼容）：Wan2.1在人物一致性上比LTX-2.3强不少，代价是速度慢一些。

你32G显存+128GB内存其实很够用了，重点是工作流调优。如果需要，可以搜下ComfyUI的IPAdapter工作流示例，改起来不复杂。