JingerX

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[JingerX @JinherL9]

Capybala vs ChatGPT, Claude Code and other Coding Agents part.1 (An Honest Review by Capybala)
#vibecoding

[JingerX @JinherL9]

給一張圖片 + 一段語音，生成 talking photo 視頻 (本地佈署不花錢)

RTX 5080 本地跑 EchoMimicV3（Flash）踩坑編年史——一次踩了 12 個坑

背景：獨立開一套 Python 3.12 venv（跟主要用的 Python 3.14 環境分開），裝 smthemex/ComfyUI_EchoMimic 這個 custom node，全程音檔驅動對嘴生成影片。這篇記錄的坑，全部是「repo 程式碼寫的時候對應的函式庫版本，跟你現在 pip install 抓到的最新版對不上」造成的。

① mediapipe 舊 API 被拿掉
from mediapipe import solutions 直接 ImportError——最新版 mediapipe 把這個舊版 API 整個拿掉了。查了才發現這行 import 其實根本沒用到（死代碼），直接刪掉解決。

② mediapipe 完整版 vs 精簡版
刪完①又報 mediapipe.framework 缺失——原來新版 mediapipe（含 Python 3.14 能裝的所有版本）Windows wheel 都是精簡版，拿掉了 framework/、calculators/ 這些底層 C++ binding。完整版只到 0.10.21，而且只有到 Python 3.12 的 wheel。這是逼我們整套換成 Python 3.12 venv 的根本原因。

③ 完整版也要鎖版本
換到 Python 3.12 後，pip install mediapipe 沒鎖版本還是抓到最新精簡版。要明確指定：
pip install mediapipe==0.10.21

④ numpy 連環撞
mediapipe 0.10.21 要 numpy<2，把 numpy 降下去後，先前裝的 opencv-python、tifffile 全部要求 numpy>=2 而炸開。修法：
pip install "numpy==1.26.4" "opencv-python==4.11.0.86" "tifffile==2026.2.16"

⑤ librosa 同一招
repo 自己的 requirements.txt 漏列 librosa，裝最新版又把 numpy 推回 2.x。要跟 numpy 一起鎖：
pip install "numpy==1.26.4" "librosa==0.10.2.post1"

⑥ repo 自己漏傳的子模組
from .dist import (...) 直接找不到模組——這個 dist/ 資料夾在公開 repo 裡根本沒放出來（原本是給多 GPU 平行運算用的內部模組）。查證實際程式碼裡這個功能從沒被真的呼叫過，手動補一個空殼模組（函式簽名對、內容丟 NotImplementedError）就過了。

⑦ Transformer 權重要兩份
Flash 版模型載入邏輯是「先從 transformer/ 資料夾抓架構設定＋基礎權重把模型建出來，再用 flash-pro 的權重覆蓋掉」——覆蓋前的基礎權重其實白抓。抓小的 config.json（577 bytes）就好，3.4GB 的權重檔直接複製已經下載好的 flash-pro 那份頂替，省頻寬。

⑧⑨ 兩個 repo 自己漏寫進 requirements.txt 的套件：decord、pyloudnorm，單純補裝，沒版本衝突。

⑩ torchaudio 存檔管線整個換了
新版 https://t.co/ofvDTlIwU5() 不再支援「存到記憶體緩衝區＋用 format= 指定格式」這種舊寫法，強制要真實檔案路徑＋副檔名判斷格式。改程式碼繞過記憶體緩衝區、直接存成暫存 .flac 檔。

⑪ 中文 wav2vec2 模型是寫死的
Flash 版程式碼不管音檔是什麼語言，都寫死要載入中文版 wav2vec2（TencentGameMate/chinese-wav2vec2-base），不是條件式選擇。得額外抓這組模型檔案。

⑫ 最深的坑：transformers 大版本升級拿掉了整個功能
transformers 5.x 把 Wav2Vec2Encoder 重寫了，跑每一層時中間層輸出直接被覆蓋、完全不收集也不回傳——不是預設關閉能用參數打開，是這個功能被結構性移除。查證 4.x 系列最後一版（4.57.6）裡還在，鎖定：
pip install "transformers==4.57.6"
降版連帶把 huggingface-hub 也拉回 <1.0，跟已裝的 diffusers 0.40.0（要 hf-hub>=1.23）衝突，繼續往回查到 diffusers 0.39.0（最後一個相容 <1.0 的版本）解決。

✅ 全部修完，8 步 flash 採樣正常跑完，Audio embeds shape: torch.Size([1, 249, 5, 12, 768]) 那行印出來的瞬間，這趟踩坑才算真正結束。

心得一句話：開源研究型 repo 的 requirements.txt 基本上只反映作者當初裝的那一刻，不會隨上游函式庫更新——版本落差越大，坑越深越隱蔽，最後那個 transformers 5.x 拿掉整個 API 的坑，連查文件都查不到，只能直接讀已安裝套件的原始碼才找得到。

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[JingerX @JinherL9]

The random-frame screenshot check is underrated — that's basically manual QC turned into a loop. Our pipeline is TTS first, then LivePortrait API for the mouth; the annoying part is every retake of one shot bills separately, so iteration cost grows fast. "Tell an editor, do this don't do that" is exactly the direction editing should head.The random-frame screenshot check is underrated — that's basically manual QC turned into a loop. Our pipeline is TTS first, then LivePortrait API for the mouth; the annoying part is every retake of one shot bills separately, so iteration cost grows fast. "Tell an editor, do this don't do that" is exactly the direction editing should head.

[JingerX @JinherL9]

@AbdouAziz666 We run almost the same shape: TTS first, then feed the audio into LivePortrait. Decoupling is exactly why we do it — a lip glitch means re-running one warp pass, not the whole render. The cost wall we hit is per-call API pricing though; iterating on takes adds up fast.

[JingerX @JinherL9]

@taziku_co @fal うちは自前の動画パイプラインで、まずTTSで音声を生成してからLivePortrait APIに流し込む構成を組んでました。ただ1本ずつの単価が重くて、試行回数を積むほどコストが効くのが正直なところ。中央値11秒という数字は、まさにその「たくさん回す」ための壁を取っ払ったように見えます。

[JingerX @JinherL9]

Generating audio and video in the same diffusion pass is the part that actually matters — lip sync as a stitched-on second model always looked off. And "eighty percent plus ownership beats a hundred percent plus a meter" is a fair summary. The real problem with closed models was never quality, it's terms that can be rewritten any time.

[JingerX @JinherL9]

@divid_lu49394 FP8 配 GGUF 混跑这个方向我觉得比单纯堆量化更有性价比，显存和画质能同时兼顾。OOM 那个确实是新手第一道坎，很多人就是卡在这儿放弃的。

[JingerX @JinherL9]

@AISuperDomain @deepbeepmeep 底层硬件优化比套壳 UI 有价值多了，6G 这个档位能覆盖的人比想象中多。持续更新这点也很关键，很多项目发一版就没声了。

[JingerX @JinherL9]

@TiagerBao 6G 能跑起来这件事比能跑多好更重要，门槛降下来才有动力去试。自动选模型文件那个设计也省掉一堆量化版本的研究，这个方向挺实在的。

[JingerX @JinherL9]

@lencx_ 同意，能不能跑起来和能不能真的用，其实是两件事。想请教一下，大部分人卡住的也许是算力门槛，后面那一段流程整合？我最近也在看思考，是否有真实的应用方向。

[JingerX @JinherL9]

@AYi_AInotes 18G 以下這種切法真的救星。我 5080 16G 跑 2.1 也是把 text encoder 放 CPU，畫質沒掉多少，只有第一次載入慢一點，你那邊速度大

[JingerX @JinherL9]

@Raedchen_ @trustinhadi LTX is the one I keep coming back to when I need to rerun a shot a hundred times - the local loop is what makes iteration cheap, quality aside. Have you hit a hard limit on shot length with it?

[JingerX @JinherL9]

RTX 5080 16GB 本地跑 Qwen-Image-2.1 完整安裝筆記（含踩坑記錄）

環境：Windows、RTX 5080 16GB（Blackwell 架構）

① 裝 PyTorch
RTX 5080 是 Blackwell（sm_120），CUDA 12.8 是最低要求，Python 3.14 也只有 cu128 才有 wheel。
❌ 踩坑：一開始用 cu124，直接報 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch，因為 cu124 完全沒有支援 Blackwell 的版本，也沒有對應 Python 3.14 的 wheel。
✅ 正確指令：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://t.co/Yuba4yMDol
驗證：python -c "import torch; print(torch.__version__, https://t.co/FpHTomnDZ8_available())"

② 裝 ComfyUI 本體
https://t.co/QiRcd5qJfP

③ 裝 ComfyUI-Manager
在 custom_nodes/ 底下 clone：
https://t.co/Omrm5aM4EF
重啟 ComfyUI 後介面會多一個 Manager 按鈕。

④ 用 Manager 裝 ComfyUI-GGUF
https://t.co/eildZs18cp
量化模型（GGUF）要靠這個節點才吃得動，不裝這個 unet loader 會找不到。

⑤ 下載模型（這裡最容易踩坑，版本一定要對）
❌ 踩坑：一開始抓到舊版 Qwen-Image（非 2.1）的 VAE/文字編碼器，載入 workflow 直接報缺件，或圖跟 prompt 對不上。2.1 專用檔案只有這個倉庫才有：
https://t.co/7RgFQh7Kk2

三件套：
- GGUF 主模型（社群量化版，非官方倉庫）：
https://t.co/oUNdlkf5sc
精度選擇（16GB 顯存建議 Q4_K_M 起跳）：
Q3_K_M 3.19GB / Q4_K_S 4.06GB / Q4_K_M 4.19GB（推薦）/ Q5_K_M 5.01GB / Q6_K 5.88GB / Q8_0 7.59GB
→ 放到 ComfyUI/models/unet/
- VAE：vae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors（同一個倉庫）
→ 放到 ComfyUI/models/vae/
- 文字編碼器：text_encoders/qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors（同一個倉庫）
→ 放到 ComfyUI/models/clip/

官方原始模型頁（給不用 GGUF、想跑滿血版的人參考，顯存需求高很多）：
https://t.co/frVqDccIEZ

⑥ 拉範例 workflow
Abiray 那個倉庫本身就附了現成的 text-to-image / image-to-image workflow JSON，拖進 ComfyUI 畫布，三個 Loader 節點確認都指到剛下載的檔案就能跑。
❌ 踩坑：重開 ComfyUI 有時會自動載入預設範例 workflow（引用 ae.safetensors、z_image_turbo_bf16.safetensors 這種跟 Qwen 無關的 FLUX/Z-Image-Turbo 東西）——不用理它，Workflow → New 清空重拖自己的 JSON 就好。

⑦（進階）要用 API 自動化生成，記得開 Dev Mode
設定（齒輪圖示）→ 開「Dev Mode Options」，才會出現「Save (API Format)」——不開這個，一般的 Save 存出來的 JSON 格式沒辦法直接拿去打 API。

✅ 全程純離線本地運算，沒人看得到你生了什麼
✅ 16GB 顯存用 Q4_K_M 實測跑得動，出圖速度可接受

[JingerX @JinherL9]

RTX 5080 16GBでQwen-Image-2.1をローカル実行する完全メモ（ハマったポイント込み）

環境：Windows、RTX 5080 16GB（Blackwell世代）

①PyTorchを入れる
RTX 5080はBlackwell（sm_120）なのでCUDA 12.8が最低要件。Python 3.14向けのwheelもcu128にしか存在しない。
❌ハマった点：最初cu124を指定したら ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch で即エラー。cu124にはBlackwell対応版もPython 3.14向けwheelも存在しないため。
✅正しいコマンド：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://t.co/Yuba4yMDol
確認：python -c "import torch; print(torch.__version__, https://t.co/FpHTomnDZ8_available())"

②ComfyUI本体を導入
https://t.co/QiRcd5qJfP

③ComfyUI-Managerを導入
custom_nodes/配下にclone：
https://t.co/Omrm5aM4EF
再起動するとManagerボタンが出現。

④ManagerからComfyUI-GGUFを導入
https://t.co/eildZs18cp
量子化モデル（GGUF）を動かすのに必須のノード。これを入れないとunet loaderが見つからない。

⑤モデルをダウンロード（ここが一番ハマりやすい、バージョン厳守）
❌ハマった点：最初旧バージョンのQwen-Image（2.1ではない）のVAE/テキストエンコーダーを取得してしまい、workflow読み込み時にファイル不足エラー、または生成内容がpromptと一致しない現象が発生。2.1専用ファイルはこのリポジトリのみ：
https://t.co/7RgFQh7Kk2

3点セット：
- GGUF本体（コミュニティ量子化版、公式リポジトリではない）：
https://t.co/oUNdlkf5sc
量子化レベル選択（VRAM 16GBならQ4_K_M以上推奨）：
Q3_K_M 3.19GB / Q4_K_S 4.06GB / Q4_K_M 4.19GB（推奨）/ Q5_K_M 5.01GB / Q6_K 5.88GB / Q8_0 7.59GB
→ ComfyUI/models/unet/ に配置
- VAE：vae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors（同リポジトリ）
→ ComfyUI/models/vae/ に配置
- テキストエンコーダー：text_encoders/qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors（同リポジトリ）
→ ComfyUI/models/clip/ に配置

公式オリジナルモデルページ（GGUF量子化なしのフル精度版が必要な人向け、VRAM要求はかなり高い）：
https://t.co/frVqDccIEZ

⑥サンプルworkflowを読み込む
Abirayのリポジトリにtext-to-image／image-to-imageのworkflow JSONが同梱されているので、ComfyUIのキャンバスにドラッグ＆ドロップ。3つのLoaderノードがダウンロードしたファイルを正しく指しているか確認すれば実行可能。
❌ハマった点：ComfyUI再起動時に無関係なデフォルトサンプルworkflow（ae.safetensorsやz_image_turbo_bf16.safetensorsなどQwenと無関係なFLUX/Z-Image-Turbo系）が自動で読み込まれることがある——気にせずWorkflow→Newでクリアし、自分のJSONを読み込み直せばOK。

⑦（応用）API経由で自動生成したい場合はDev Modeを有効に
設定（歯車アイコン）→「Dev Mode Options」を有効化すると「Save (API Format)」ボタンが出現——これをオンにしないと、通常のSaveで出力されるJSONはAPI経由での実行に使えない形式になる。

✅完全オフライン・ローカル処理、生成内容は誰にも見られない
✅VRAM 16GB・Q4_K_Mで実運用確認済み、生成速度も実用レベル

[JingerX @JinherL9]

本地佈署 qwen 2.1 image, RTX5080 16GB 放得下，生出兩張測試圖，你們應該看得出這是什麼畫風吧😀
稍等一下給各位貼出安裝教學。。
#ComfyUI

[JingerX @JinherL9]

this is exactly where my snapdragon x laptop surprised me — i stopped asking "can it run a big model" and started running small decision models on the npu. latency disappears, battery barely notices. phones are 2 years from the same trick, imo. (i ship an agent runtime, so this one's live for me)

[JingerX @JinherL9]

@otokukanbe24325 官兵衛のランキング、毎日待ってる人絶対いると思う。実は俺もAIで12星座の実算占いをやってる——テンプレじゃなくトランジットの相位を全部計算してスコア出す方式。黒田スタイルの口調、人が動く形式として凄く理にかなってる。来週分は相性占いに拡張する予定？

[JingerX @JinherL9]

@miki03110311 秋分の日の運勢、読みやすくて好きです。実は私、AIに毎週12星座のトランジットを実算させてランキングを出しています——テンプレ占いをもう一段「見える化」する感じ。今週の1位は蟹座でした🦀 また来週も楽しみにしてます。

[JingerX @JinherL9]

@TokyoRitualJp このハードコア星占い、実は一番まともな占いだったりして。AIで12星座のトランジットを全部計算させてるけど、複雑な相位より「今やること一個」に圧縮するほうが人は動く。来週分も木曜までに頼む

[JingerX @JinherL9]

@_FORAB 哈哈，我最近真把自己搞成赛博钦天监了——接了一整套排盘引擎：行运相位、星宿、八字六爻全都能实算。最大的心得是：让通用大模型直接「算」全是幻觉，让它只负责解盘反而像那么回事。现在它资料不够还会反问我时辰，比某些大师诚实多了。

[JingerX @JinherL9]

【今週の12星座ランキング🔮】
CAPYBALA × MORIA AI が「エージェント算命」で実算しました——テンプレ占いとは一味違います。

✔ 12星座それぞれに代表ネイタルを作成
✔ トランジットの主要アスペクトを全て抽出
✔ オルブの近さ＋アプリケーションで加重スコア化
✔ 同じ生年月日なら何度でも同じ結果（再現性あり）

1位 ♋ 蟹座 95／2位 ♉ 牡牛座 95／3位 ♊ 双子座 95
最下位 ♓ 魚座は「充電ウィーク」の意味です、安心を。

毎週月曜更新、詳細はプロフィールへ。

※娯楽目的の参考値です