吉卜力風自己做！RTX 5090/ 5080 筆電本地開外掛！

在 AI 圖像生成領域，宮崎駿風格（Ghibli風格）的圖像創作一直深受歡迎，特別是最近 OpenAI 於 Chatgpt 4o 釋出的圖像生成，更是讓 Ghibli 風格在網路上造成一波狂熱。雖然像ChatGPT這樣的高級AI模型可以生成Ghibli風格的圖像，但這項功能除了有時僅對付費會員開放之外，近期更因為智慧財產權爭議，這功能常常會失效，讓用戶無法正常於 ChatGPT 生成圖像。

所幸開源社區已經開發出令人印象深刻的替代方案——"Flux-ChatGPT Ghibli LoRA"模型，它基於Black Forest Labs的FLUX.1-dev基礎模型進行訓練，能夠免費生成精美的宮崎駿風格圖像。本文將指導您如何在配備RTX 5090的筆記本電腦上設置和運行此模型，創建令人驚嘆的Ghibli風格藝術作品。

系統需求與硬體效能

RTX 5090是NVIDIA最新的頂級顯卡之一，其強大的性能完全能夠應付Flux模型的要求。根據用戶報告，RTX 5090在運行Flux模型時表現優異：

使用Flux.dev模型生成單張圖像僅需10-11秒
比RTX 3090快約3倍，處理速度顯著提升
具有充足的VRAM來處理大型AI模型，無需過多的記憶體優化

雖然Flux-ChatGPT Ghibli LoRA的官方推薦配置為RTX A6000，但您的RTX 5090筆電完全超出了這個需求，能夠輕鬆運行該模型。

方法一：使用 Stable Matrix 安裝 ComfyUI（適合新手用戶）

方法二：使用 ComfyUI（適合新手用戶）

ComfyUI 提供了一個更友好的圖形介面，便於使用者創建圖像生成工作流。

安裝 Stability Matrix - Stability Matrix 是一個管理 AI 圖像生成工具的應用程序，對新手特別友好。從 GitHub 下載並安裝。
安裝 ComfyUI通過 Stability Matrix 安裝 ComfyUI，它會自動處理所有依賴項和路徑設置。
下載 FLUX 模型和 Ghibli LoRA
- 從 Hugging Face 下載 FLUX.1-dev 基礎模型：black-forest-labs/FLUX.1-dev
- 下載 Ghibli LoRA 權重文件：openfree/flux-chatgpt-ghibli-lora
將模型文件放入正確位置使用 Stability Matrix 時，它會自動幫您管理模型文件路徑。您只需通過其界面將下載的文件導入即可。
建立生成工作流在 ComfyUI 中，您需要創建一個工作流來載入模型、應用 LoRA 並生成圖像。基本工作流程包括：
- 載入 FLUX.1-dev 基礎模型
- 載入 Ghibli LoRA
- 設置文本提示（必須包含 "ghibli" 關鍵詞）
- 配置生成參數
- 運行生成過程

替代方案

如果您不想在本地安裝和設置這些模型，也可以考慮以下替代方案：

使用雲端 GPU 服務
- NodeShift 提供經濟實惠的 GPU 出租服務
- 也可以考慮其他雲端 GPU 提供商
使用在線服務
- Ghiblify.space 提供了一個現成的解決方案
- Hugging Face Spaces 上有多個使用此模型的應用：
  - 文本到吉卜力：FLUX-Ghibli-Studio-LoRA
  - 圖像到吉卜力：FLUX-Open-Ghibli-Studio
  - 多語言文本渲染：Ghibli-Multilingual-Text-rendering

方法二: 從頭安裝 (適合進階用戶)

環境設置與安裝指南

步驟1：安裝必要的軟件環境

首先，您需要在RTX 5090筆電上設置適當的環境：

安裝Python（建議使用Python 3.10或以上版本）
安裝CUDA驅動程序（確保與您的RTX 5090兼容）
創建虛擬環境（可選但推薦）

# 創建並激活虛擬環境
python -m venv ghibli_env
source ghibli_env/bin/activate  # 在Windows上使用: ghibli_env\Scripts\activate

步驟2：安裝必要的Python套件

安裝運行模型所需的Python庫：

pip install torch torchvision diffusers transformers accelerate

下載與加載模型

步驟3：從Hugging Face下載模型文件

可以通過兩種方式獲取模型文件：

方法一：使用diffusers庫自動下載

diffusers庫會在首次運行時自動下載所需的模型文件。這是最簡單的方法，但需要良好的網絡連接。

方法二：手動下載

訪問openfree/flux-chatgpt-ghibli-lora
在"Files & versions"標籤下下載flux-chatgpt-ghibli-lora.safetensors文件
將文件保存到您的本地項目目錄

步驟4：使用diffusers庫加載模型

以下是使用diffusers庫加載和運行模型的Python代碼：

from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch

# 加載基礎FLUX模型
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
    'black-forest-labs/FLUX.1-dev', 
    torch_dtype=torch.bfloat16
).to('cuda')

# 加載Ghibli LoRA模型
pipeline.load_lora_weights(
    'openfree/flux-chatgpt-ghibli-lora', 
    weight_name='flux-chatgpt-ghibli-lora.safetensors'
)

# 生成圖像
prompt = "ghibli style image of a young girl walking through a magical forest with floating lanterns and a small spirit companion"
image = pipeline(prompt).images[0]

# 保存圖像
image.save("ghibli_forest.png")

使用提示和技巧

提示詞建議
- 始終在提示詞中包含 "ghibli" 關鍵詞來觸發 LoRA 功能
- 提供詳細的場景描述以獲得最佳效果
- 例如：「ghibli style image of a countryside road with trees and a small house in the distance」
進階技巧
- 嘗試使用深度圖控制層來改善圖像生成結果
- 對於人物肖像，考慮結合其他控制網絡（如 OpenPose）以獲得更好的姿勢控制
- 使用 img2img 處理可以在保持原始圖像結構的同時應用吉卜力風格
解決常見問題
- 如果生成的圖像不符合預期，嘗試調整權重參數
- 對於人臉識別問題，可能需要額外的 LoRA 或控制網絡
- 如果遇到 VRAM 不足的錯誤，嘗試降低生成圖像的尺寸或使用專門為低 VRAM 設計的方法

優化生成效能

要確保在RTX 5090上獲得最佳性能，您可以應用以下優化技巧：

記憶體優化

雖然RTX 5090有足夠的VRAM運行Flux模型，但以下技巧可以幫助您進一步優化性能：

使用fp8精度：將模型轉換為fp8精度可以顯著減少記憶體使用並提高生成速度

# 將模型轉換為fp8精度
pipeline.to(torch_dtype=torch.float8_e4m3fn)

使用TeaCache：實現TeaCache可以減少模型加載時間並提高生成效率

系統優化

啟用NVIDIA控制面板中的系統fallback：這可以提高AI模型的性能
確保足夠的系統RAM：儘管VRAM是主要瓶頸，但至少32GB的系統RAM有助於提高穩定性
使用Windows時考慮WSL或雙啟動Linux：在Linux環境下運行可能會獲得更好的性能

使用提示詞創建Ghibli風格圖像

要創建高品質的Ghibli風格圖像，提示詞（prompt）設計非常重要。根據模型文檔，您應該使用ghibli作為觸發詞來激活Ghibli風格。

有效的提示詞範例：

"ghibli style image of a peaceful countryside with rice fields and a small cottage under a blue sky with fluffy clouds"
"ghibli style dignified samurai warrior in elaborate traditional armor calmly standing beside a quaint wooden shrine in a lush Japanese village"
"ghibli style image of a boy and a girl looking out of a window with a cat perched on the window sill, bicycle parked in front"

提示詞技巧：

始終在提示詞中包含"ghibli"觸發詞
提供詳細的場景描述
包含宮崎駿電影中常見的元素，如自然景觀、神奇生物、懸浮物體等
描述光線效果，如夕陽、星光等，這些在Ghibli風格中很重要

進階選項與社區資源

如果您想進一步探索Flux-ChatGPT Ghibli LoRA的功能，以下資源可能對您有所幫助：

社區支持：

Discord社區
ComfyUI和AUTOMATIC1111等界面也支持這個模型

與其他顯卡的性能比較

為了讓您了解RTX 5090的優勢，這裡提供與其他顯卡運行Flux模型的性能比較：

顯卡型號	Flux模型生成單張圖像時間	相對速度
RTX 5090	10-11秒	最快
RTX 4090	12-15秒	略慢於5090
RTX 3090	約30秒	約5090的1/3
RTX 3060	>30分鐘（Wan模型）	極慢

這表明RTX 5090筆電是運行Flux-ChatGPT Ghibli LoRA的理想硬體，能夠提供最佳性能。

RTX 5090 vs. RTX 4090: 影片生成任務的比較

NVIDIA的RTX 5090和RTX 4090是市場上最強大的GPU之一，專為處理影片生成、遊戲和AI工作負載等高性能任務而設計。隨著RTX 5090的發布，許多人都好奇它與前代產品相比如何，特別是在GPU性能至關重要的影片生成任務方面。以下是基於性能指標、架構和實際應用的詳細比較。

影片生成性能提升

RTX 5090憑藉其升級的架構和增強的規格，在影片生成任務方面比RTX 4090提供了顯著的性能提升：

渲染速度：基準測試顯示，RTX 5090在使用Blender和DaVinci Resolve等工具的渲染任務中比RTX 4090快約33-37%。例如：
- 在Blender的V-Ray基準測試中，RTX 5090比4090實現了34-37%的提升。
- 在DaVinci Resolve中，渲染性能提高了約18-20%，使其成為處理高解析度影片項目的專業人士的絕佳選擇。
編碼和解碼：RTX 5090配備了三個NVENC編碼器和兩個NVDEC解碼器，而4090只有兩個編碼器和一個解碼器。這導致影片編碼任務提高了46-56%，H.264/H.265播放性能更是大幅提升了126%。
AI輔助影片生成：RTX 5090中引入的第5代Tensor核心比RTX 4090提供了154%的AI性能提升。這對於AI驅動的影片生成工作流程特別有益，例如應用神經濾鏡或使用AI模型生成幀。

架構改進

RTX 5090的架構進步對其卓越性能貢獻顯著：

特性	RTX 5090	RTX 4090	改進
CUDA核心	21,760	16,384	+33%
Tensor核心	680 (第5代)	512 (第4代)	+33%
顯示記憶體	32 GB GDDR7	24 GB GDDR6X	+33%
記憶體頻寬	1.79 TB/s	1.01 TB/s	+77%
功耗	最高575W	最高450W	+28%

RTX 5090從GDDR6X切換到GDDR7記憶體不僅增加了頻寬，還提高了數據傳輸速度，這對於處理大型影片文件和複雜渲染任務至關重要。

實際影片生成場景

渲染時間

在Stable Diffusion和FLUX模型的測試中：

RTX 5090在各種解析度下比RTX 4090平均減少了**33.7%**的渲染時間。
例如：
- 在1024x1024解析度下，渲染時間從99.85秒(RTX 4090)降至63.81秒(RTX 5090)。

多幀生成

RTX 5090引入了具有多幀生成(MFG)功能的DLSS 4，使每個渲染幀最多可生成四個AI生成的幀。這項技術可以大幅提高影片生成任務中的幀率：

在啟用路徑追踪的Cyberpunk 2077中，DLSS 4將幀率從94 FPS(RTX 4090)提升到了驚人的286 FPS(RTX 5090)。
對於處理高幀率內容的影片創作者，這一功能確保了更流暢的播放和編輯體驗。

記憶體密集型工作流程

憑藉增加的顯示記憶體(32 GB vs. 24 GB)，RTX 5090在處理記憶體密集型工作流程方面表現出色，例如：

編輯具有高解析度素材的多攝像機設置。
應用需要大量記憶體頻寬的複雜視覺效果或模擬。

效能與成本考量

雖然RTX 5090提供了令人印象深刻的性能提升，但它也帶來了更高的功耗需求：

該卡消耗最高575W，相比RTX 4090的最大450W，需要強大的散熱解決方案和可能的電源升級。
以2,000美元的建議零售價格，RTX 5090的價格明顯高於1,600美元的RTX 4090。對於不需要DLSS 4或大量顯示記憶體容量等尖端功能的用戶，性價比可能更傾向於堅持使用RTX 4090。

搭配RTX 5090使用DLSS 4進行影片生成的優勢

NVIDIA的DLSS 4憑藉其**多幀生成(MFG)**技術在AI動力渲染方面引入了突破性的進步。與RTX 5090配對時，這一功能為影片生成任務提供了巨大的優勢，使其成為專業人士和愛好者的遊戲規則改變者。以下是主要優勢：

1. 性能大幅提升

DLSS 4搭配多幀生成可以為每個傳統渲染的幀生成多達三個額外的幀，與暴力渲染相比，性能提升高達8倍。例如：

在Cyberpunk 2077中，RTX 5090在啟用完全光線追踪的情況下在4K解析度下實現了290 FPS，而沒有DLSS的情況下僅為110 FPS。
在1440p和1080p等較低解析度下，DLSS 4提供了5-6倍更快的幀率，確保即使是高解析度影片編輯和渲染任務也能流暢播放。

這一巨大的性能飛躍使創作者能夠處理要求苛刻的工作流程，如實時光線追踪或AI增強的影片效果，而不會影響速度。

2. 增強視覺質量

DLSS 4利用先進的Transformer AI模型顯著提高圖像質量：

時間穩定性：減少快速移動場景中的鬼影和運動偽影，確保更清晰的視覺效果。
光線重建：通過銳化表面細節、改善高光照明和反射以及消除噪點來增強光線追踪效果。
超分辨率：將較低解析度的內容提升到接近原生保真度的較高解析度，非常適合生成高品質影片輸出。

這些改進使DLSS 4特別適合需要高視覺保真度的影片生成任務，如電影級渲染或詳細場景創建。

3. 降低延遲

儘管生成多個AI驅動的幀，DLSS 4仍然保持低延遲：

測試表明，即使使用4倍多幀生成，延遲也僅增加很少（約9毫秒），使其適用於實時應用，如實時影片編輯或互動式渲染工作流程。
這確保了在精度至關重要的專業環境中的響應性。

4. 優化資源使用

DLSS 4引入了效率改進，減少了硬體負擔：

新的AI模型使用少30%的VRAM同時提供更快的幀生成。
光流計算現在由AI而不是傳統硬體處理，降低了計算成本並釋放了GPU資源用於其他任務。

對於處理記憶體密集型項目（如多層影片時間線或複雜模擬）的用戶，這些優化確保了更流暢的性能，無需過度的系統升級。

5. 應用範圍廣泛

DLSS 4支持各種軟體和工作流程：

它提升了遊戲和專業應用程序（如Blender和DaVinci Resolve）的性能。
能夠將較新的DLSS版本應用於較舊的遊戲或軟體，增加了向後兼容性價值。

這種多功能性使DLSS 4不僅對遊戲玩家有吸引力，也對尋求尖端影片生成工具的創作者有吸引力。

結論

使用RTX 5090筆電運行 ComfyUI 加上 Ghibli LoRA 模型是創建吉卜力風格圖像的絕佳選擇。憑藉其強大的性能，您可以在短短10-11秒內生成一張精美的Ghibli風格圖像，這比使用RTX 3090快約3倍。通過本指南中提供的安裝步驟、代碼示例和優化技巧，您可以輕鬆設置並充分利用這個強大的AI藝術創作工具，無需依賴付費服務即可創建令人驚嘆的宮崎駿風格藝術作品。

同時，對於需要處理複雜影片生成工作流程的專業人士，Nvidia RTX 50 系列顯卡與DLSS 4的組合提供了前所未有的性能和視覺質量。無論您是處理實時渲染、電影製作還是AI驅動效果，DLSS 4都能確保更流暢的工作流程、更快的輸出時間和更清晰的結果——同時優化資源使用。

無論您是想要探索宮崎駿風格的AI圖像創作，還是需要處理高要求的影片項目，最新的 RTX 50 系列都能提供卓越的性能體驗，Nvidia GPU 讓您的創意和工作效能發揮最大潛力。