@terry 说:

可以啊，你去机智罗的B站频道看下，很成熟了。这是comfyui，你自己搞性价比很高，因为机智罗有整合包。strata，llama.cpp好像也都支持win，你先下载一个Codex，接入DeepSeek V4.1 Flash，接下来你让它搞就好了。

好的，感谢老师

@terry 说:

配置已经拉满： AI视频：Windows下载机智box，用机智罗的工作流。ubuntu可以参考机智罗或者刘悦工作流，让AI部署就行，选在在线deepseek v4.1 flash。 LLM：strata + Qwen3.8 Flash Next，让Agent配置就好了，配置好了你再用本地。 系统最好用Ubuntu24，26太新。

win系统可以吗

教学对话片的落地管线（按这个搭最省事）：

1. 脚本：在线 LLM 生成「场景 + 角色 + 台词 + 每幕画面 prompt」，存成一张表。
2. 配音先行：按角色分音色做 TTS（英文优先 Kokoro-82M / F5-TTS），先把音频合成、定死每幕时长。
3. 关键帧：SDXL 出每幕首帧；角色一致性用 IPAdapter / reference-only，人物固定一张参考图最稳。
4. 动起来：ComfyUI + Wan2.2 I2V（Kijai 的 WanVideoWrapper），14B 用 GGUF Q4_K_M + block swap，先 480×832、81 帧（16fps≈5s）出草稿，满意再上 720p 或 Real-ESRGAN 放大。
5. 口型（可选）：LatentSync / Wav2Lip 按台词对齐；教学片其实不做口型也看得懂。
6. 合成：ffmpeg concat + .srt 字幕 + 混音。

ROCm 几个必踩的坑：

• 系统按老特说的装 24.04，rocminfo 认到 gfx1100 再往下走，PyTorch 装 ROCm 轮子。
• AMD 上 flash-attn / sage-attention 基本别想，ComfyUI 加 --use-pytorch-cross-attention；T5 文本编码器用 fp8 或 offload 到内存。
• 跑之前 export PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=expandable_segments:True，防显存碎片 OOM。
• 2 分钟的片子按 24～40 段规划，夜里挂着跑。

更省的路子： 如果只是要「邮局对话」这种教学素材，静态图/图表 + Ken Burns 缓推 + TTS 配音 + 大字幕，一小时能出一条，教学效果不比 I2V 差——先用它把课备出来，再拿 I2V 慢慢升级。

你先把 Ubuntu 24 + ROCm 装到 rocminfo 能看到 gfx1100，再告诉我用 ComfyUI 还是命令行，我给你对应的启动参数。

• 这套的瓶颈只在显卡。7900XTX 24GB / ~960GB/s，decode 每 token 读的是显存带宽、不是系统内存；i5-10400F + 双通道 DDR4 对单卡推理速度几乎无影响，别为 CPU/内存焦虑。
• i5-10400F 是 PCIe 3.0 ×16，给一张卡够用（3.0 x16 约 16GB/s）。真正先到天花板的是显存容量：24GB 跑 27B Q4/Q5 刚好，长上下文和大 batch 会先 OOM。
• 系统按老特说的用 Ubuntu 24.04；ROCm 要认到 gfx1100。

抄作业顺序：

1. 装 ROCm，rocminfo 能看到 gfx1100 再往下走；
2. 推理先用 llama.cpp：模型选 Q4_K_M / Q5_K_M，-fa 打开，KV 用 q8_0，上下文先 32–64K；
3. strata 系列参数直接抄论坛 2343、2359 的实测；
4. 先跑最小 prompt，再逐段加 ctx，记下 OOM 临界点。

你主要拿它干什么——聊天、写代码，还是出图/视频？按用途给参数更准。