專屬 GPU 記憶體 0.0/8.0 GB
共用 GPU 記憶體 0.0/7.8 GB
GPU 記憶體 0.0/15.8 GB (DDR4)
1. Checkpoint (檢查點 / 完整模型) —— 「整台車」
Checkpoint（副檔名通常是 .safetensors 或 .ckpt）是一個完整的打包文件。它包含了讓 AI 運作所需的所有核心組件。
一個標準的 Checkpoint 通常包含這三個主要部分：
CLIP (翻譯官)：負責把你的文字（Prompt）翻譯成 AI 聽得懂的數字向量。
UNet (畫家)：模型的主體，負責在雜訊中畫出形狀和構圖。
VAE (解碼器)：負責把 AI 畫好的「潛在空間」數據轉成我們肉眼看到的圖片或影片。
總結：當你下載一個 Checkpoint，你就像是買了一台整車，發動就能跑。
2. UNet (核心預測網路) —— 「引擎」
UNet 其實只是 Checkpoint 裡面最核心的那顆引擎。在擴散模型（Diffusion Model）中，它的唯一工作就是「預測雜訊並將其去除」。
為什麼現在 ComfyUI 裡常看到單獨的 UNet（或 GGUF 版的 UNet）？
靈活性：現在流行把「引擎（UNet）」、「翻譯官（CLIP）」和「解碼器（VAE）」拆開載入。這樣你可以用 LTX-Video 的引擎，搭配不同版本的 T5 翻譯官。
輕量化與優化：例如你現在用的 GGUF 版本，就是把這個「引擎」進行了壓縮（量化），讓原本 40GB 的引擎縮小到 10GB，好讓你的 8GB 顯卡跑得動。
專一性：單獨的 UNet 文件本身是「不能動」的，它必須搭配 CLIP 和 VAE 才能工作。
3. 兩者的主要區別
| 特性 | Checkpoint (完整模型) | UNet (核心組件) |
| 內容物 | 包含 CLIP, UNet, VAE | 僅包含 UNet 本體 |
| 連線方式 | 一個 Checkpoint Loader 搞定所有輸出 | 必須使用 Unet Loader 並手動接 CLIP 和 VAE |
| 檔案大小 | 通常較大（成套工具） | 視壓縮程度而定（單一零件） |
| 使用時機 | 適合一般 SDXL 或 SD1.5 繪圖 | 適合 LTXV、FLUX 等需要高度自定義的大模型 |
1. LoRA 是什麼？（白話比喻）
如果 Checkpoint 是原廠出廠的一台白色休旅車，那麼 LoRA 就是額外加裝的：
外觀包圍：讓車子看起來更有賽車感。
內裝套件：把座椅換成真皮材質。
特定功能：加裝一個車頂架。
在 AI 領域，LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一種微型模型插件。它不會像 Checkpoint 那麼大（通常只有幾百 MB 甚至更小），但它能精確地教 AI 學會某種特定的風格、人物臉孔或服裝。
2. LoRA 的核心特性
小巧精悍：相對於動輒 10GB 的 UNet 引擎，LoRA 檔案非常小，方便下載和分享。
即插即用：你可以同時掛載 3 個、5 個甚至更多個 LoRA。例如：一個 LoRA 負責「賽博龐克風格」，另一個 LoRA 負責「主角的長相」，第三個 LoRA 負責「穿著西裝」。
強度可調（權重 Weight）：你可以設定 LoRA 的影響力。例如強度 0.5（像一點）或 1.0（完全像）。
3. 為什麼我們需要 LoRA？
節省資源：訓練一個全新的 Checkpoint（引擎）需要超級電腦跑好幾週；但訓練一個 LoRA（改裝零件）可能只需要一張民用顯卡跑一兩個小時。
精準控制：如果你希望影片中的主角每次長得都一樣，單靠提示詞（Prompt）很難做到，這時就需要一個「人物 LoRA」來鎖定長相。
以安裝ComfyUI_windows_portable 為例子，安裝一個管理介面
\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes
在該資料夾開啟 CMD/PowerShell，執行：
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
編輯啟動執行檔，通常是 run_nvidia_gpu.bat，右鍵編輯，確保參數包含 --lowvram 或 --highvram（視情況而定）。對於 8GB，建議先用預設，若 OOM 報錯再加入 --lowvram 或 --noram
檔案名稱 建議存放路徑 (在 ComfyUI\models\ 下)
ltx-2-19b-distilled_Q4_K_M.gguf models/checkpoints/ (或 models/unet/)
LTX2_video_vae_bf16.safetensors models/vae/
LTX2_audio_vae_bf16.safetensors models/vae/
gemma-3-12b-it-Q4_K_M.gguf models/clip/ (或 models/LLM/)
tokenizer.model models/clip/
ltx-2-19b-embeddings_connector... models/clip/
下載最新版的comfy UI ，
https://comfy.org/download
安裝之後，選擇左下角的範本(模板)，影片(視頻)，去找出想要使用的範本，下載完成之後，就會出現錯誤，因為缺少很多東西，只要選擇全部下載，等它完成就好，只是，沒有進度條，會有看不出安裝到哪裡的疑慮
全部下載完成之後，雖然可以開始用，但是，我們的目的是想換成我們想用的模型，副檔名一般是safetensors，位置是 ComfyUI/models/text_encoders
如果一開始安裝都是預設值的話，應該是在
C:\Users\你的使用者名稱\AppData\Local\Comfy-Desktop\ComfyUI-Shared\models\text_encoders，
最後打開Comfy UI，在剛剛下載的範本裡面，客戶端的CLIPLoader（型別：）選擇我們想要的模型
