把短片拆成三張檢查圖：找出角色變形與背景漂移

影片跑完了，怎麼知道角色有沒有悄悄變樣？

第十課練的是讓一張圖動起來。這一課先不加模型或提示詞，而是把短片拆開看：角色的臉、配件與輪廓有沒有改變？原本固定的背景，有沒有跟著漂移？最後保存 三張獨立影格、一張首中尾檢查圖，以及自己的觀察紀錄。

本課使用 ComfyUI 核心影片節點、影格選取與拼接節點及儲存圖片節點，來源均固定在同一個版本。先下載工作流 JSON、41 影格測試 MP4及觀察單 CSV。JSON 只引用檔名，沒有內嵌影片；仍要自己上傳及選取。

首、中、尾三張只算抽查，不等於全片 QA。 這課的測試片甚至刻意藏了一個三張圖看不到的小變化，讓你練習辨認這個限制。它是本站以程式繪製、CPU 編碼的幾何動畫，不是 AI 生成影片、不是 Wan 測試結果，也不是 ComfyUI 操作錄影。第十課還沒生成，也能先用它完成這次練習。

第 1 步：選短片，先分清 VIDEO 與 IMAGE

在 Workflow → Open 匯入本課 JSON。找到 Load Video，上傳 lesson-11-test-41f.mp4，並確認選到這個檔案。工作流的檔名前綴預設放在 lesson11 下，方便與前一課分開，不會替你修改原始影片。

沿線看第一段：Load Video 的 VIDEO → Get Video Components 的 video。前者載入影片物件，後者才把它解成影格批次。接下來使用的是 images（IMAGE）輸出；不是 audio，也不是 fps。本課沒有音軌處理、影片重編碼輸出或生成模型。

這是核心節點練習，不需要額外裝影格擷取外掛。若看到缺失節點，先查看版本與官方更新說明，不要只因名稱相似就安裝陌生套件。本文核對的是固定版本原始碼，不代表已驗證所有版本的 GUI 匯入。

應該看到： Load Video 已選取測試檔，VIDEO 接到 Get Video Components，images 再分成三路。還沒按執行時，下游沒有輸出圖片是正常的。

第 2 步：41 張影格，最後一張是索引 40

三個 Get Image from Batch 節點的內部名稱都是 ImageFromBatch。依序設定：

• 首影格：batch_index 0，length 1
• 中間影格：batch_index 20，length 1
• 尾影格：batch_index 40，length 1

batch_index 是從零開始的位置；0 是第一張、20 是第 21 張、40 是第 41 張。length 是「從該位置起取幾張」，這裡全部設 1。不要把它填成影片總影格數 41，也不要把尾格填成 41。

對本課這段固定 24 fps 的影片，索引 20 的影格約從 0.833 秒開始，索引 40 約從 1.667 秒開始；整段有 41 張，總長才是約 1.708 秒。尾格開始時間與影片結束時間不是同一個數字。 這種 index ÷ fps 的換算只適用相應的固定幀率情境；手機或螢幕錄影可能是可變幀率（VFR），不能直接拿平均 fps 換成準確時間戳。

應該看到： 三個節點分別是 0／20／40，length 都是 1；本課素材實際有 41 影格，並非只靠檔名或前一課的設定猜測。

第 3 步：保存三張 PNG，再組成一張檢查圖

每個 ImageFromBatch 已接到自己的 Save Image，前綴分別是 lesson11/first、lesson11/middle、lesson11/last。最終檔名還會有計數後綴，不一定與下載的參考圖同名。

工作流另有兩個 Stitch Images（內部名稱 ImageStitch）：第一個把首格當 image1、中間格當 image2；第二個把前一次的結果當 image1、尾格當 image2。兩個都設：

• direction：right，把 image2 接到右邊
• match_image_size：false，本練習的三張原本就同尺寸，不需要縮放
• spacing_width：16；spacing_color：white

第二個 Stitch Images 再接到 Save Image，前綴是 lesson11/contact-sheet。這是把像素左右拼在一張圖上，不是把三張影格合成影片。對這次 352×464 的輸入，寬度是 352×3＋16×2＝1088，高度仍是 464。

確認後按 Queue 執行。如果正常完成，應得到三張 352×464 的 PNG，加上一張 1088×464 的橫向檢查圖。Save Image 也可能把工作流與提示詞資訊寫入 PNG 中繼資料；分享自己的檔案前，先檢查是否含私人檔名、提示詞或其他不想公開的內容。保存到自己的資料夾，並保留 MP4 與 JSON；不要把接下來提供的本站參考圖當成自己已執行的成果。

應該看到： 檢查圖從左到右是 FRAME 000、020、040，兩道白邊各 16 像素，角色逐步向畫面右方移動。

第 4 步：用固定檢查順序，少看漏一項

先放大到能看清角色與格線，再依相同次序看三張，不要只憑「好像差不多」判斷：

1. 主體輪廓與臉： 形狀、眼睛數量、嘴巴位置是否突然改變？正常的轉頭會改變外觀，不能把所有差異都當成錯誤
2. 配件： 本片看黃色徽章；換成第十課的貓咪時，可看眼鏡、耳朵與邊緣。確認遮擋和消失是不是同一回事
3. 背景錨點： 比較四角十字與格線的位置。固定鏡頭下，這些位置可幫助辨認背景是否漂移
4. 運動方向： 本測試角色應朝畫面右方移動。角色自己的左／右和觀眾看到的畫面左／右可能不同，紀錄時寫清楚

在觀察單中記錄檔名、實際影格數、抽查索引與看到的現象。還沒自己跑過工作流的欄位保留 not_run；沒量到的內容留白，不要把預設值抄到 actual 欄位。

應該看到： 你能指出「哪一格、哪一個部位、發生什麼」，而不是只填「好看／不好看」。

第 5 步：找出三張抽查漏掉的徽章

現在完整播放原始測試片，注意黃色徽章：它在 索引 10–12（第 11–13 張） 被程式刻意拿掉，索引 13 又出現。首、中、尾的 0／20／40 都沒有抽到這段，所以即使三張看起來正常，也不能寫「全片沒問題」。這個消失是教學設計，不是 AI 模型失敗案例。

保留原本三張的結果，再把中間那個 ImageFromBatch 暫改成 batch_index 10、length 1；中間 Save Image 的前綴改為 lesson11/inspect-010，檢查圖前綴改為 lesson11/check-0-10-40，避免混淆。重新執行後，對照索引 10 的徽章位置；若要定位持續範圍，再逐一檢查 9、10、11、12、13，不要一次更動其他參數。

短暫變化可能在正常速度下不容易注意；播放只能補充抽查，不能保證每個瑕疵都被發現。對重要成片，仍需檢查完整時間範圍，必要時逐格查看。這套入門流程的作用是整理可比較的證據，不是自動判定影片品質。

應該看到： 索引 10 的徽章確實不見，並在觀察單註明「0／20／40 未覆蓋的區間仍需檢查」。練習結束可把中間索引與檔名前綴改回原設定，或另外保存一份 JSON。

第 6 步：換成第十課 A／B，先確認真的有 41 影格

先保存已完成的測試素材練習，再開新一份 JSON。上傳自己的第十課 A 片；如果還沒有生成，就停在測試素材練習，不需要為了這堂課付費生成。

0／20／40 只在實際有 41 影格時才是本課的首／中／尾。 第十課設定 length 41 是設定值，不足以證明輸出檔就有 41 影格。先以能顯示或實際計數影格的媒體工具確認；本課README附 FFprobe 的可選查核命令。工具沒有提供影格數時，不要用畫面上四捨五入後的「1.7 秒」反推。

若影片是 N 張且 N≥1，可先選 0、向下取整的 (N−1)÷2、N−1；這表示抽查影格序列的首、中、尾，不一定是時間上的正中點。VFR 影片若需要準確時間定位，應查看各影格時間戳或使用能處理該時間軸的工具，本課不提供通用換算。

另存 A 的三張圖與檢查圖後，再換 B，使用相同抽查位置及判讀順序，檔名前綴區分 A／B。觀看原片時也把兩支都看完。角色有轉頭時，先分辨正常姿勢改變與真正的配件變形；不要因單張比較就推論哪個提示詞「一定比較穩」。

應該看到： A／B 各有清楚標名的檔案、實際影格數和觀察紀錄；沒生成的那組仍標記 not_run。

常見卡點：先查索引，再查容量

三個節點都跑完，為什麼後兩張一模一樣？

先確認影片是不是太短、選錯檔，或中間／尾端索引超出範圍。已核對的 ImageFromBatch 會把超範圍的索引限制在可用範圍內（clamp），不一定報錯。例如只有 10 張，填 20 和 40 都可能取到最後一張。成功輸出不代表索引正確。影片本身靜止或重複影格也可能造成相同畫面，不能只憑相同就判定節點有錯。

只存三張，為什麼還可能占很多記憶體？

Get Video Components 會先取得解碼影格批次，再交給 ImageFromBatch 選取。不是只解碼三張。本課小素材共約 670 萬個像素、約 2009 萬個 RGB 通道數值；若以 float32 表示，單這一份像素張量就約 76.6 MiB，實際還有解碼、複本與拼接等開銷。這是容量估算，不是量測峰值或最低配備。沒有生成模型，也不等於零記憶體需求。

先用本課約 1.7 秒小檔；不要直接丟入長片或高解析度整段影片。設備吃緊時先停止，改用已有工具另存短片副本；不要為了試一次就加大批次或下載更多模型。租用主機的運算與儲存費仍依服務方案另計，本課沒有代為開通或付款。

拼接圖的角色被拉長，或尺寸和預期不同？

先確認三路來自同一段影片、各只取一張，以及 direction、match_image_size 與間隔設定。match_image_size=false 不代表所有不同尺寸圖都不處理；已核對的節點在水平拼接遇到高度不同時會補邊。本課同尺寸影格不需要這項補邊。先回到原始素材與設定，再看是不是比較到另一輪輸出。

需要對照雜湊完全相同嗎？

不用。本站雜湊是讓人查核下載素材是否被更動；你的 ComfyUI 解碼、色彩轉換、PNG 中繼資料或版本可能不同。先比較畫面編號、尺寸、排序與實際可見內容。這課沒有承諾跨環境逐位元一致，也沒有宣稱已執行 ComfyUI GUI 或 GPU 推論。

完成前的檢查單

• 已下載測試 MP4 與 JSON，並在 Load Video 自己選到正確檔案
• 三路是 images → ImageFromBatch，索引 0／20／40，length 都為 1
• 已保存三張個別 PNG 與 1088×464 的檢查圖，左右順序與 FRAME 編號正確
• 已找到索引 10 的刻意徽章消失，知道三張抽查不等於全片 QA
• 已記錄未檢查區間；換影片時先確認實際影格數，沒有把 VFR 平均 fps 當精準時間軸
• 已保留原片、JSON 與自己的觀察單，沒有把本站參考圖當成自己實跑結果

下載與來源

• 工作流 JSON／非 AI 測試 MP4／觀察單
• README 與查核方法／素材量測資訊／素材來源與 SHA256／原創素材使用說明
• 固定版本 LoadVideo、GetVideoComponents
• 固定版本 ImageFromBatch、ImageStitch
• 固定版本 SaveImage

本課正文、圖解、幾何測試素材、參考拼接與工作流配置為原創教材；素材使用說明見下載檔。ComfyUI 軟體及第三方工具仍依各自授權使用。本文驗證的是來源、靜態接線與本站測試素材的 CPU 編解碼；沒有將工作流匯入 ComfyUI GUI、沒有執行 ComfyUI 工作流，也沒有測試 GPU 速度或容量。