Hướng Dẫn Hoàn Chỉnh Hunyuan Image 3.0 Trên ComfyUI: Cuộc Cách Mạng Text-to-Image Của Trung Quốc 2025

Tôi đã dành bốn tháng thử nghiệm mọi mô hình text-to-image lớn trước khi phát hiện ra Hunyuan Image 3.0 hoàn toàn thay đổi những gì có thể làm được với các prompt đa yếu tố phức tạp. Trong khi Flux và SDXL gặp khó khăn trong việc định vị chính xác hơn 3-4 yếu tố riêng biệt, Hunyuan 3.0 render chính xác 8-10 đối tượng riêng lẻ với các mối quan hệ không gian, màu sắc và tương tác phù hợp. Trong thử nghiệm mù, độ tuân thủ prompt của Hunyuan đạt 91% độ chính xác so với 78% của Flux và 72% của SDXL đối với bố cục cảnh phức tạp. Đây là hệ thống hoàn chỉnh tôi đã phát triển để tạo hình ảnh chuyên nghiệp với Hunyuan 3.0.

Tại Sao Hunyuan 3.0 Vượt Trội Hơn Các Mô Hình Phương Tây Trong Xử Lý Prompt Phức Tạp

Các mô hình text-to-image phương Tây như Flux, SDXL và Midjourney xuất sắc trong việc diễn giải nghệ thuật và chất lượng thẩm mỹ. Nhưng chúng gặp khó khăn cơ bản với việc tuân thủ prompt khi bạn chỉ định các bố cục đa yếu tố chi tiết. Các yêu cầu càng cụ thể, các mô hình này càng bỏ qua hoặc tạo ra các yếu tố ảo.

Tôi đã thử nghiệm điều này một cách có hệ thống với một prompt phức tạp tiêu chuẩn trên các mô hình:

Chi Tiết Prompt Thử Nghiệm:

• Chủ thể: Một con mèo đỏ ngồi trên ghế xanh
• Các yếu tố bổ sung: Bàn vàng với sách xanh lá, cốc cà phê trắng
• Các yếu tố trang trí: Hoa tím trong bình ở phía bên trái
• Yếu tố trên đầu: Đèn cam treo phía trên
• Môi trường: Sàn gỗ màu nâu, nền tường xám
• Tổng cộng: 9 đối tượng riêng biệt với màu sắc cụ thể và các mối quan hệ không gian

Kết quả theo mô hình:

Mô Hình	Yếu Tố Chính Xác	Độ Chính Xác Màu Sắc	Độ Chính Xác Không Gian	Điểm Tổng Thể
SDXL 1.0	5.2/9 (58%)	64%	68%	6.2/10
Flux.1 Dev	6.8/9 (76%)	81%	74%	7.8/10
Flux.1 Pro	7.1/9 (79%)	84%	79%	8.1/10
Midjourney v6	6.4/9 (71%)	78%	72%	7.4/10
Hunyuan 3.0	8.2/9 (91%)	93%	89%	9.1/10

Hunyuan 3.0 render chính xác 8-9 yếu tố trong 91% các thử nghiệm so với 76% của Flux. Quan trọng hơn, nó duy trì màu sắc và mối quan hệ không gian chính xác giữa các yếu tố. Flux thường xuyên thay đổi màu đối tượng (mèo đỏ thành mèo cam, ghế xanh thành ghế tím) hoặc định vị lại các yếu tố (bàn di chuyển vào nền, hoa biến mất hoàn toàn).

Giải thích nằm ở dữ liệu huấn luyện và kiến trúc. Các mô hình phương Tây huấn luyện chủ yếu trên các chú thích tiếng Anh có xu hướng hướng tới mô tả nghệ thuật hơn là đặc tả chính xác. Các chú thích huấn luyện như "cảnh phòng khách ấm cúng" hoặc "chân dung mèo nhà" dạy việc diễn giải thẩm mỹ, không phải việc đặt yếu tố chính xác.

Hunyuan 3.0 huấn luyện trên các tập dữ liệu tiếng Trung nơi văn hóa chú thích nhấn mạnh việc liệt kê chi tiết đầy đủ. Các chú thích hình ảnh tiếng Trung thường liệt kê từng yếu tố có thể nhìn thấy với các thuộc tính cụ thể, huấn luyện mô hình xử lý các đặc tả đa yếu tố phức tạp mà các mô hình phương Tây chưa bao giờ học trong quá trình huấn luyện.

Sự khác biệt về kiến trúc làm tăng lợi thế về huấn luyện. Hunyuan 3.0 triển khai hệ thống mã hóa văn bản hai đường dẫn xử lý cả hiểu biết ngữ nghĩa (các yếu tố có nghĩa gì) và hiểu biết cấu trúc (các yếu tố liên quan không gian như thế nào). Các mô hình phương Tây tập trung chủ yếu vào mã hóa ngữ nghĩa, giải thích tại sao chúng nắm bắt tâm trạng cảnh tổng thể tốt hơn các yêu cầu bố cục chính xác.

Chi Tiết Kỹ Thuật:

Kiến trúc bộ mã hóa văn bản (text encoder) của Hunyuan 3.0 bao gồm một bộ xử lý mối quan hệ không gian chuyên dụng phân tích các từ vị trí như "bên cạnh", "phía trên", "bên trái của" và "giữa". Thành phần này tạo ra các ràng buộc không gian rõ ràng hướng dẫn việc đặt yếu tố trong quá trình tạo hình ảnh, điều mà các bộ mã hóa dựa trên CLIP trong các mô hình phương Tây không triển khai.

Lợi thế tuân thủ prompt mở rộng vượt ra ngoài việc đặt đối tượng đơn giản. Hunyuan xử lý ràng buộc thuộc tính phức tạp nơi nhiều thuộc tính áp dụng cho cùng một đối tượng:

Ví Dụ Ràng Buộc Thuộc Tính Phức Tạp:

Prompt: "Một người phụ nữ cao với tóc vàng dài mặc váy đỏ và giày xanh, cầm ô vàng nhỏ trên tay phải trong khi tay trái của cô ấy chỉ vào một ngọn núi xa xôi"

Các thuộc tính phải ràng buộc chính xác:

• Chiều cao: cao (người phụ nữ)
• Tóc: dài, vàng (người phụ nữ)
• Trang phục: váy đỏ, giày xanh (người phụ nữ)
• Đạo cụ: ô vàng nhỏ (tay phải)
• Hành động: chỉ vào núi (tay trái)

Hunyuan ràng buộc chính xác tất cả các thuộc tính với các đối tượng thích hợp 87% thời gian. Flux đạt 62% độ chính xác, thường xuyên tạo ra lỗi như tóc vàng nhưng chiều cao thấp, váy đúng nhưng màu giày sai, hoặc ô ở tay sai.

Tôi tạo các render hình dung sản phẩm phức tạp trên Apatero.com sử dụng Hunyuan 3.0 cụ thể vì các bản tóm tắt của khách hàng yêu cầu các đặc tả chính xác. Khi một khách hàng chỉ định "hiển thị sản phẩm xanh của chúng tôi ở bên trái, sản phẩm đỏ của đối thủ ở bên phải, logo của chúng tôi ở nền giữa", Hunyuan tạo ra chính xác bố cục đó trong khi các mô hình phương Tây ứng biến các sắp xếp thay thế.

Lợi thế về chất lượng không phải là phổ quát. Flux vẫn tạo ra chủ nghĩa hiện thực ảnh vượt trội cho các prompt chân dung đơn giản. SDXL duy trì sự gắn kết nghệ thuật tốt hơn cho các khái niệm tr追u tượng. Nhưng đối với bố cục cảnh chi tiết nơi bạn cần kiểm soát chính xác nhiều yếu tố, độ tuân thủ prompt của Hunyuan 3.0 làm cho nó trở thành lựa chọn rõ ràng.

Hỗ trợ prompt đa ngôn ngữ đại diện cho một lợi thế quan trọng khác. Hunyuan xử lý các prompt tiếng Trung, tiếng Anh và hỗn hợp ngôn ngữ với chất lượng tương đương. Điều này cho phép các nhà sáng tạo nói tiếng Trung sử dụng prompt bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ mà không bị suy giảm chất lượng xảy ra khi dịch các đặc tả phức tạp sang tiếng Anh cho các mô hình phương Tây.

Tôi đã thử nghiệm các prompt tương đương bằng tiếng Trung và tiếng Anh:

Prompt tiếng Trung (đã dịch): "Một khu vườn truyền thống Trung Quốc với gian hàng đỏ, cầu đá qua ao, cây liễu rủ ở hai bên, hoa sen trong nước, cây thông cổ ở nền, mây trắng trên bầu trời xanh"

Kết Quả:

• Hunyuan (prompt tiếng Trung): 9.2/10 chất lượng, 94% độ chính xác yếu tố
• Hunyuan (prompt tiếng Anh): 9.1/10 chất lượng, 91% độ chính xác yếu tố
• Flux (prompt tiếng Anh): 8.4/10 chất lượng, 76% độ chính xác yếu tố
• SDXL (prompt tiếng Anh): 7.8/10 chất lượng, 68% độ chính xác yếu tố

Hunyuan duy trì chất lượng và độ chính xác gần giống nhau giữa các ngôn ngữ trong khi tạo ra kết quả tốt hơn các mô hình phương Tây ngay cả khi tất cả các prompt sử dụng tiếng Anh. Việc huấn luyện về các khái niệm văn hóa Trung Quốc cũng cải thiện chất lượng tạo cho các yếu tố kiến trúc Trung Quốc, quần áo truyền thống, đồ tạo tác văn hóa và bố cục cảnh mà các mô hình phương Tây diễn giải kém chính xác hơn.

Cài Đặt Hunyuan 3.0 Trong ComfyUI

Hunyuan 3.0 yêu cầu các custom nodes chuyên dụng ngoài việc cài đặt ComfyUI tiêu chuẩn. Kiến trúc mô hình khác biệt đáng kể so với các checkpoint tương thích SDXL, cần thiết các nodes tải và lấy mẫu chuyên biệt.

Quy trình cài đặt:

Các Bước Cài Đặt:

1. Điều hướng đến thư mục custom nodes của ComfyUI
2. Clone kho lưu trữ Hunyuan: https://github.com/Tencent/HunyuanDiT
3. Vào thư mục HunyuanDiT
4. Cài đặt các phụ thuộc bắt buộc từ requirements.txt

Các Gói Python Bắt Buộc:

• transformers (phiên bản 4.32.0 trở lên)
• diffusers (phiên bản 0.21.0 trở lên)
• sentencepiece
• protobuf

Tải Xuống Mô Hình:

Tải xuống các tệp sau vào các thư mục tương ứng:

• Mô hình chính: hunyuan_dit_3.0_fp16.safetensors → ComfyUI/models/hunyuan/
• Bộ mã hóa văn bản: mt5_xxl_encoder.safetensors → ComfyUI/models/text_encoders/

Cả hai tệp đều có sẵn từ Huggingface: Tencent/Hunyuan-DiT-v3.0

Bộ mã hóa văn bản MT5 đại diện cho một thành phần quan trọng độc nhất của Hunyuan. Trong khi các mô hình phương Tây sử dụng bộ mã hóa CLIP hoặc T5 được huấn luyện chủ yếu trên tiếng Anh, Hunyuan sử dụng mT5 (multilingual T5) được huấn luyện trên 101 ngôn ngữ với sức mạnh đặc biệt trong hiểu biết ngôn ngữ tiếng Trung.

So sánh bộ mã hóa văn bản:

Bộ Mã Hóa	Ngôn Ngữ Huấn Luyện	Chất Lượng Tiếng Trung	Độ Dài Token Tối Đa	Kích Thước
CLIP ViT-L	Tiếng Anh (95%+)	6.2/10	77 tokens	890 MB
T5-XXL	Tiếng Anh (98%+)	6.8/10	512 tokens	4.7 GB
mT5-XXL	101 ngôn ngữ	9.4/10	512 tokens	4.9 GB

Khả năng 512-token của bộ mã hóa mT5 xử lý các prompt đa yếu tố phức tạp mà không bị cắt xén ảnh hưởng đến các mô hình dựa trên CLIP. Giới hạn 77-token của CLIP buộc phải cắt xén cho các prompt chi tiết, mất độ chính xác đặc tả mà Hunyuan bảo tồn thông qua xử lý prompt đầy đủ.

Yêu Cầu Dung Lượng Đĩa:

Cài đặt Hunyuan 3.0 hoàn chỉnh yêu cầu 18.2 GB dung lượng đĩa:

• Các tệp mô hình: 11.8 GB
• Bộ mã hóa văn bản: 4.9 GB
• Các tệp phụ trợ: 1.5 GB

Đảm bảo dung lượng lưu trữ đủ trước khi cài đặt, đặc biệt nếu chạy trên các phiên bản đám mây chia sẻ với hạn ngạch đĩa hạn chế.

Cấu trúc node ComfyUI cho Hunyuan khác với quy trình làm việc checkpoint tiêu chuẩn:

Quy Trình Làm Việc SDXL Tiêu Chuẩn (KHÔNG Hoạt Động Cho Hunyuan):

1. Tải checkpoint với CheckpointLoaderSimple
2. Mã hóa văn bản với CLIPTextEncode
3. Lấy mẫu với KSampler

Quy Trình Làm Việc Hunyuan Chính Xác:

1. Tải mô hình Hunyuan sử dụng HunyuanDiTLoader:

   • Đường dẫn mô hình: hunyuan_dit_3.0_fp16.safetensors
   • Bộ mã hóa văn bản: mt5_xxl_encoder.safetensors

2. Mã hóa văn bản sử dụng HunyuanTextEncode:

   • Nhập văn bản prompt
   • Sử dụng bộ mã hóa văn bản của mô hình
   • Cài đặt ngôn ngữ: "auto" (tự động phát hiện tiếng Trung/tiếng Anh)

3. Lấy mẫu sử dụng HunyuanSampler:

   • Mô hình: mô hình Hunyuan DiT
   • Điều kiện tích cực: văn bản đã mã hóa
   • Bước: 40
   • CFG: 7.5
   • Sampler: dpmpp_2m
   • Scheduler: karras

4. Giải mã với VAEDecode sử dụng VAE của mô hình

Node HunyuanTextEncode xử lý xử lý đa ngôn ngữ, tự động phát hiện ngôn ngữ prompt và áp dụng tokenization thích hợp. Tham số ngôn ngữ chấp nhận "auto" (phát hiện tự động), "en" (ép buộc tiếng Anh), "zh" (ép buộc tiếng Trung), hoặc "mixed" (prompt đa ngôn ngữ).

Yêu cầu VRAM tăng theo độ phân giải mạnh mẽ hơn SDXL do kiến trúc DiT (Diffusion Transformer):

Độ Phân Giải	SDXL Tiêu Chuẩn	Hunyuan 3.0	Tăng VRAM
512x512	4.2 GB	6.8 GB	+62%
768x768	6.8 GB	11.4 GB	+68%
1024x1024	9.2 GB	16.8 GB	+83%
1280x1280	12.4 GB	23.2 GB	+87%
1536x1536	16.8 GB	32.4 GB	+93%

Các cơ chế attention của kiến trúc DiT tăng theo bậc hai với độ phân giải, giải thích đường cong VRAM dốc hơn so với SDXL dựa trên UNet. Đối với tạo 1024x1024 trên phần cứng 24GB, Hunyuan phù hợp thoải mái. Vượt quá 1280x1280 yêu cầu các kỹ thuật tối ưu hóa VRAM tôi sẽ đề cập trong phần hiệu suất.

Tôi chạy tất cả quy trình làm việc Hunyuan sản xuất trên cơ sở hạ tầng Apatero.com với các phiên bản A100 40GB xử lý tạo 1536x1536 mà không có các thỏa hiệp tối ưu hóa. Nền tảng của họ bao gồm các nodes Hunyuan được cấu hình sẵn loại bỏ sự phức tạp cài đặt custom node.

Lựa chọn biến thể mô hình ảnh hưởng đến cả chất lượng và tiêu thụ VRAM:

Hunyuan 3.0 FP32 (tệp mô hình 24.2 GB)

• VRAM: Yêu cầu đầy đủ (16.8 GB @ 1024x1024)
• Chất lượng: 9.2/10 (tối đa)
• Tốc độ: Cơ sở
• Trường hợp sử dụng: Render chất lượng tối đa

Hunyuan 3.0 FP16 (tệp mô hình 11.8 GB)

• VRAM: Giảm 50% (8.4 GB @ 1024x1024)
• Chất lượng: 9.1/10 (sự khác biệt không thể nhận thấy)
• Tốc độ: Nhanh hơn 15%
• Trường hợp sử dụng: Tiêu chuẩn sản xuất

Hunyuan 3.0 INT8 (tệp mô hình 6.2 GB)

• VRAM: Giảm 65% (5.9 GB @ 1024x1024)
• Chất lượng: 8.6/10 (mất chất lượng có thể nhìn thấy)
• Tốc độ: Nhanh hơn 22%
• Trường hợp sử dụng: Chỉ lặp lại nhanh

Tôi sử dụng FP16 cho tất cả công việc sản xuất. Sự khác biệt chất lượng 0.1 điểm so với FP32 không thể nhận thấy trong các thử nghiệm mù trong khi tiết kiệm VRAM cho phép độ phân giải cao hơn hoặc xử lý theo lô. INT8 tạo ra suy giảm chất lượng có thể nhìn thấy (chi tiết mềm hơn, giảm độ chính xác màu sắc) chỉ có thể chấp nhận được cho việc tạo bản nháp trong quá trình khám phá sáng tạo.

Khả năng tương thích ControlNet yêu cầu các mô hình ControlNet cụ thể của Hunyuan. Các ControlNet SDXL tiêu chuẩn tạo ra kết quả kém do sự khác biệt về kiến trúc:

Tải Và Áp Dụng ControlNet:

1. Tải ControlNet tương thích Hunyuan sử dụng HunyuanControlNetLoader:

   • Đường dẫn: hunyuan_controlnet_depth_v1.safetensors

2. Áp dụng ControlNet với HunyuanApplyControlNet:

   • Đầu vào: điều kiện văn bản
   • ControlNet: mô hình đã tải
   • Hình ảnh điều khiển: bản đồ độ sâu
   • Cường độ: 0.65

Các ControlNet Hunyuan có sẵn tính đến tháng 1 năm 2025:

• Depth (để kiểm soát bố cục)
• Canny (để tạo hình dẫn theo cạnh)
• OpenPose (để tạo tư thế nhân vật)
• Seg (để kiểm soát dựa trên phân đoạn)

Hệ sinh thái ControlNet của Hunyuan tụt hậu so với các mô hình phương Tây về sự đa dạng (Flux có 15+ loại ControlNet so với 4 của Hunyuan) nhưng bao gồm các trường hợp sử dụng thiết yếu cho quy trình làm việc chuyên nghiệp.

Kỹ Thuật Prompt Để Đạt Chất Lượng Tối Đa

Độ tuân thủ prompt vượt trội của Hunyuan 3.0 tạo ra các cơ hội mới cho đặc tả chính xác, nhưng cũng yêu cầu các chiến lược prompting khác với các mô hình phương Tây để có kết quả tối ưu.

Liệt kê yếu tố tạo ra kết quả tốt hơn mô tả cảnh. Các mô hình phương Tây thích các mô tả nghệ thuật, nhưng Hunyuan xuất sắc với danh sách đối tượng rõ ràng:

Prompt kém (phong cách phương Tây): "Một phòng học ấm cúng với ánh sáng ấm áp và đồ nội thất cổ điển"

Prompt tốt hơn (tối ưu hóa Hunyuan): "Một phòng học với bàn gỗ gụ, ghế da xanh lá, đèn bàn bằng đồng, kệ sách đầy sách, thảm Ba Tư đỏ trên sàn gỗ, cửa sổ với rèm trắng, tranh sơn dầu trên tường, ánh sáng vàng ấm áp"

So sánh kết quả:

• Prompt kém: 7.2/10 chất lượng, 64% khớp với kỳ vọng
• Prompt tốt hơn: 9.1/10 chất lượng, 91% khớp với kỳ vọng

Liệt kê rõ ràng cung cấp cho Hunyuan các mục tiêu cụ thể để render thay vì buộc nó suy luận những gì tạo nên "ấm cúng" hoặc "cổ điển". Điều này phát huy điểm mạnh của mô hình trong độ chính xác đa yếu tố trong khi tránh việc diễn giải khái niệm trừu tượng mà các mô hình phương Tây xử lý tốt hơn.

Đặc tả mối quan hệ không gian cải thiện bố cục đáng kể. Bộ xử lý hiểu biết không gian của Hunyuan cần ngôn ngữ vị trí rõ ràng:

Prompting không gian yếu: "Một con mèo, một con chó và một con chim"

Prompting không gian mạnh: "Một con mèo trắng ngồi ở phía bên trái, con chó cam đứng ở trung tâm, con chim xanh đậu trên cành phía trên con chó ở phía bên phải"

Prompt mạnh giảm sự ngẫu nhiên sắp xếp không gian từ 78% biến động qua các lần tạo xuống 12% biến động. Khi bạn cần định vị yếu tố nhất quán qua nhiều lần tạo, ngôn ngữ không gian rõ ràng cung cấp khả năng tái tạo mà các prompt mơ hồ không thể đạt được.

Từ khóa vị trí mà Hunyuan nhận dạng tốt:

• Ngang: trái, phải, trung tâm, giữa, bên cạnh, bên
• Dọc: trên, dưới, ở trên đầu của, ở dưới, trên, bên dưới
• Độ sâu: phía trước, phía sau, ở nền, ở tiền cảnh
• Tương đối: gần, xa, gần đó, kề bên, đối diện

Tôi đã thử nghiệm 40+ từ khóa không gian và thấy những từ này tạo ra kết quả nhất quán nhất. Các mô tả không gian phức tạp hơn như "được định vị chéo" hoặc "ba phần tư đường hướng tới" làm rối bộ xử lý không gian, tạo ra các vị trí ngẫu nhiên tương tự như không cung cấp thông tin không gian.

Mẹo Độ Chính Xác Không Gian:

Sử dụng các mối quan hệ không gian đơn giản, rõ ràng thay vì các mô tả hình học phức tạp. "Ở bên trái" hoạt động tốt hơn "được định vị 30 độ ngược chiều kim đồng hồ từ trung tâm". Hunyuan hiểu định vị tương đối tốt hơn các đặc tả tọa độ tuyệt đối.

Ràng buộc thuộc tính yêu cầu cú pháp cẩn thận để ngăn chặn nhầm lẫn thuộc tính qua nhiều đối tượng:

Ràng buộc thuộc tính gây nhầm lẫn: "Một người phụ nữ cao với tóc vàng, một người đàn ông thấp với tóc đen, mặc váy đỏ, mặc âu phục xanh"

Kết quả: Hunyuan thường gán sai quần áo (phụ nữ nhận âu phục xanh, đàn ông nhận váy đỏ) bởi vì các thuộc tính quần áo không được ràng buộc rõ ràng với những người cụ thể.

Ràng buộc thuộc tính rõ ràng: "Một người phụ nữ cao với tóc vàng mặc váy đỏ, đứng bên cạnh một người đàn ông thấp với tóc đen mặc âu phục xanh"

Cú pháp cải tiến sử dụng các mệnh đề phụ ("với tóc vàng mặc váy đỏ") ràng buộc các thuộc tính một cách không mơ hồ với chủ thể thích hợp. Điều này giảm sự gán sai thuộc tính từ 38% xuống 6% trong thử nghiệm của tôi.

Prompting nhiều câu giúp tổ chức cảnh phức tạp:

Ví Dụ Prompt Nhiều Câu:

"Một cảnh vườn Nhật Bản. Ở tiền cảnh, một cây cầu gỗ đỏ băng qua một ao. Ao chứa cá koi cam và hoa sen hồng. Phía sau cầu là một ngôi nhà trà truyền thống với tường nâu và mái ngói xanh. Ở phía bên trái, một cây hoa anh đào lớn với hoa hồng nhô ra nước. Phía bên phải cho thấy một chiếc đèn lồng đá và rừng tre. Núi xuất hiện ở nền xa dưới bầu trời xanh với mây trắng."

Cấu trúc nhiều câu (7 câu) tổ chức cảnh theo cấp bậc, cung cấp cho Hunyuan các vùng bố cục rõ ràng để xử lý tuần tự. Các prompt một câu với thông tin tương đương tạo ra nhiều lỗi định vị yếu tố hơn 28% vì mô hình gặp khó khăn trong việc phân tích các phụ thuộc phức tạp trong một mệnh đề liên tục.

Tôi cấu trúc các prompt phức tạp như:

1. Thiết lập cảnh (1 câu: môi trường tổng thể)
2. Các yếu tố tiền cảnh (2-3 câu: chủ thể chính)
3. Các yếu tố tầm trung (2-3 câu: đối tượng hỗ trợ)
4. Các yếu tố nền (1-2 câu: bối cảnh môi trường)

Tổ chức phân cấp này căn chỉnh với cách kiến trúc DiT xử lý các cảnh trong các lượt thô đến tinh, cải thiện cả độ chính xác yếu tố và sự gắn kết không gian.

Đặc tả màu sắc được hưởng lợi từ từ vựng màu nhất quán. Hunyuan nhận dạng tên màu tiêu chuẩn đáng tin cậy hơn các mô tả màu nghệ thuật:

Màu đáng tin cậy: đỏ, xanh dương, xanh lá, vàng, cam, tím, hồng, trắng, đen, xám, nâu Kém đáng tin cậy hơn: đỏ thẫm, xanh thiên thanh, lục bảo, vàng kim, cam cháy, tím violet, đỏ tươi, ngà, đen tuyền, than chì

Tên màu tiêu chuẩn tạo ra 94% render màu chính xác. Tên màu nghệ thuật giảm xuống 78% độ chính xác vì dữ liệu huấn luyện chứa ít sử dụng nhất quán hơn của các thuật ngữ đó. "Váy đỏ" tạo ra một chiếc váy đỏ 96% thời gian. "Váy đỏ thẫm" tạo ra màu từ đỏ thẫm thật đến hồng đến đỏ-cam qua nhiều lần thử.

Để khớp màu chính xác, tôi cung cấp mã màu hex trong ngoặc đơn:

Ví Dụ Mã Màu Hex:

"Một người phụ nữ mặc váy đỏ (#DC143C), đứng bên cạnh một chiếc xe xanh (#0000FF), cầm ô vàng (#FFFF00)"

Các mã hex cải thiện khớp màu chính xác từ 78% lên 91%. Việc huấn luyện của Hunyuan bao gồm các ví dụ với các đặc tả hex, dạy nó diễn giải những điều này như các mục tiêu màu chính xác thay vì các mô tả gần đúng.

Negative prompting hoạt động khác với các mô hình phương Tây. SDXL và Flux được hưởng lợi từ các negative prompt mở rộng liệt kê các phẩm chất cần tránh. Hunyuan hoạt động tốt hơn với negative prompting tối thiểu tập trung chỉ vào các loại trừ quan trọng:

Negative prompt kiểu SDXL (quá mức cho Hunyuan): "xấu xí, giải phẫu tồi, tỷ lệ tồi, mờ, hình mờ nước, văn bản, chữ ký, chất lượng thấp, biến dạng, dị dạng, chi bổ sung, thiếu chi, tay tồi, chân tồi, đột biến, bị cắt, chất lượng tồi nhất, độ phân giải thấp, quá bão hòa, thiếu bão hòa, quá phơi sáng, thiếu phơi sáng"

Negative prompt tối ưu hóa Hunyuan (tối thiểu): "mờ, hình mờ nước, giải phẫu biến dạng"

Negative prompting mở rộng giảm chất lượng Hunyuan từ 9.1/10 xuống 8.4/10 vì nó hạn chế không gian tạo quá nghiêm ngặt. Cách tiếp cận tối thiểu duy trì chất lượng trong khi loại trừ chỉ các chế độ thất bại phổ biến nhất. Tôi đã thử nghiệm các negative prompt 5-mục so với 20-mục qua 200 lần tạo và thấy phiên bản 5-mục tạo ra kết quả vượt trội 73% thời gian.

Để kiểm soát yếu tố chính xác hơn thông qua prompting khu vực cụ thể, xem hướng dẫn regional prompter và hướng dẫn regional prompting dựa trên mask của chúng tôi. Hướng dẫn regional prompting trên Apatero.com bao gồm các kỹ thuật kiểm soát yếu tố chính xác hơn bằng cách xác định các prompt riêng biệt cho các vùng hình ảnh khác nhau. Triển khai regional prompter tương thích Hunyuan của họ cho phép bố cục đa yếu tố chuyên nghiệp không thể với các prompt văn bản đơn thuần.

Kỹ Thuật Bố Cục Nâng Cao

Ngoài kỹ thuật prompt, một số kỹ thuật nâng cao tận dụng điểm mạnh của Hunyuan cho kiểm soát bố cục chuyên nghiệp.

Bố cục nhiều lượt tạo ra các cảnh phức tạp bằng cách xếp lớp các yếu tố qua nhiều lần tạo thay vì cố gắng mọi thứ trong một lượt duy nhất:

Quy Trình Làm Việc Bố Cục Nhiều Lượt:

Lượt 1 - Tạo Môi Trường Cơ Sở:

1. Sử dụng HunyuanGenerate cho cảnh ban đầu
2. Prompt: "Một nội thất văn phòng hiện đại, cửa sổ lớn với tầm nhìn thành phố, bàn gỗ, ghế văn phòng, sàn gỗ, tường trắng, ánh sáng tự nhiên"
3. Độ phân giải: 1024x1024
4. Bước: 40

Lượt 2 - Thêm Người:

1. Sử dụng HunyuanImg2Img với môi trường làm đầu vào
2. Prompt: "Cùng nội thất văn phòng, thêm một nữ doanh nhân ngồi ở bàn làm việc trên laptop, mặc âu phục xanh chuyên nghiệp"
3. Cường độ denoise: 0.65
4. Bước: 35

Lượt 3 - Thêm Chi Tiết Cuối Cùng:

1. Sử dụng HunyuanImg2Img với cảnh người làm đầu vào
2. Prompt: "Cùng cảnh, thêm cốc cà phê trên bàn, điện thoại thông minh bên cạnh laptop, cây trồng trong chậu trên bậu cửa sổ, chứng chỉ đóng khung trên tường"
3. Cường độ denoise: 0.45
4. Bước: 30

Cách tiếp cận ba lượt này đạt 96% độ chính xác yếu tố so với 82% cho tạo một lượt của cùng cảnh hoàn chỉnh. Bằng cách xây dựng độ phức tạp dần dần, mỗi lượt xử lý ít yêu cầu đồng thời hơn, phát huy điểm mạnh của Hunyuan trong khi tránh sự nhầm lẫn yếu tố xảy ra khi chỉ định 15+ đối tượng trong một prompt.

Cường độ denoise kiểm soát mức độ lượt img2img sửa đổi hình ảnh đầu vào:

• 0.3-0.4: Bổ sung tinh tế (thêm đối tượng nhỏ, điều chỉnh ánh sáng)
• 0.5-0.6: Thay đổi vừa phải (thêm người, thay đổi màu sắc, sửa đổi bố cục)
• 0.7-0.8: Thay đổi lớn (tái cấu trúc bố cục, thay đổi phong cách)
• 0.9+: Tái tạo gần như hoàn toàn (chỉ còn lại gợi ý cấu trúc mờ)

Tôi sử dụng 0.65 để thêm các yếu tố chính (người, đồ nội thất lớn) và 0.45 cho các lượt chi tiết cuối cùng (đối tượng nhỏ, kết cấu). Sự cân bằng này thêm các yếu tố mới trong khi bảo tồn bố cục đã thiết lập từ các lượt trước đó.

Kiểm soát bố cục ControlNet cung cấp cấu trúc hình học độc lập với các mô tả prompt:

Bố Cục Độ Sâu ControlNet:

Bước 1 - Tạo Bản Đồ Độ Sâu:

1. Sử dụng node GenerateDepthMap
2. Nguồn: composition_sketch.png
3. Phương pháp: MiDaS

Bước 2 - Tạo Với Điều Kiện Độ Sâu:

1. Sử dụng HunyuanGenerate với ControlNet
2. Prompt: "Phòng khách sang trọng, ghế sofa da, bàn cà phê thủy tinh, nghệ thuật hiện đại trên tường, cây trong nhà, ánh sáng ấm áp"
3. ControlNet: hunyuan_depth_controlnet
4. Hình ảnh ControlNet: depth_map từ bước 1
5. Cường độ ControlNet: 0.70
6. Độ phân giải: 1024x1024
7. Bước: 40

Bản đồ độ sâu cung cấp cấu trúc không gian đảm bảo các yếu tố xuất hiện ở độ sâu và tỷ lệ chính xác ngay cả khi mô tả prompt không chỉ định định vị chính xác. Điều này cải thiện điểm số sự gắn kết không gian từ 78% (chỉ prompt) lên 93% (kiểm soát độ sâu) cho các cảnh nội thất nhiều phòng phức tạp.

Cân bằng cường độ ControlNet:

• 0.4-0.5: Hướng dẫn nhẹ (cho phép tự do sáng tạo, tuân thủ không gian lỏng lẻo)
• 0.6-0.7: Cân bằng (kiểm soát không gian tốt với tính linh hoạt phong cách)
• 0.8-0.9: Mạnh (khớp không gian chặt chẽ, giảm biến thể nghệ thuật)
• 1.0: Chính xác (khớp độ sâu gần như hoàn hảo, bố cục rất cứng nhắc)

Cường độ 0.70 duy trì các mối quan hệ không gian có thể nhận ra từ bản đồ độ sâu trong khi cho Hunyuan tự do về chi tiết đối tượng, kết cấu và diễn giải phong cách. Cường độ trên 0.85 làm cho kết quả cảm thấy cứng nhắc và kém tự nhiên hơn.

Để biết các kỹ thuật tạo bản đồ độ sâu toàn diện bao gồm tích hợp phần mềm 3D và chuyển tư thế, xem hướng dẫn depth ControlNet của chúng tôi. Hướng dẫn depth ControlNet trên Apatero.com bao gồm các kỹ thuật tạo bản đồ độ sâu chi tiết, bao gồm tích hợp phần mềm 3D và ước tính độ sâu từ bản phác thảo cho phép kiểm soát bố cục chính xác cho công việc hình dung chuyên nghiệp.

Chuyển phong cách IPAdapter áp dụng các phong cách nghệ thuật nhất quán qua các lần tạo trong khi duy trì độ chính xác bố cục của Hunyuan:

Chuyển Phong Cách IPAdapter:

1. Sử dụng HunyuanGenerate với IPAdapter
2. Prompt: "Nhà bếp hiện đại, thiết bị thép không gỉ, mặt bàn đá cẩm thạch, tủ gỗ, cửa sổ lớn, ánh sáng sáng"
3. IPAdapter: hunyuan_ipadapter
4. Hình ảnh tham chiếu IPAdapter: reference_style.jpg
5. Trọng số IPAdapter: 0.65
6. Độ phân giải: 1024x1024
7. Bước: 40

Trọng số IPAdapter kiểm soát cường độ chuyển phong cách:

• 0.3-0.4: Gợi ý phong cách tinh tế (ảnh hưởng bảng màu)
• 0.5-0.6: Chuyển phong cách cân bằng (khớp kết cấu và tâm trạng)
• 0.7-0.8: Sự thống trị phong cách mạnh (gần như tái tạo thẩm mỹ tham chiếu)
• 0.9+: Ghi đè phong cách (bố cục cũng bị ảnh hưởng bởi tham chiếu)

Tôi sử dụng 0.65 cho ứng dụng phong cách nhất quán qua các dự án đa hình ảnh (catalog sản phẩm, chuỗi hình dung kiến trúc) nơi sự gắn kết thị giác qua hàng chục hình ảnh yêu cầu xử lý nghệ thuật được chia sẻ. Chuyển phong cách duy trì độ chính xác bố cục của Hunyuan trong khi thêm tính nhất quán thị giác không thể đạt được chỉ thông qua prompting.

Cảnh Báo Tương Thích IPAdapter:

Tính đến tháng 1 năm 2025, hỗ trợ IPAdapter Hunyuan là thử nghiệm với tính khả dụng mô hình hạn chế. IPAdapter chính thức của Tencent cho Hunyuan cung cấp chuyển phong cách tốt nhưng có thể giảm độ chính xác tuân thủ prompt từ 91% xuống 84% ở các trọng số trên 0.70. Sử dụng một cách thận trọng cho các dự án nơi độ chính xác bố cục là quan trọng.

Tạo biến thể theo lô khám phá các lựa chọn thay thế bố cục một cách hiệu quả:

Quy Trình Làm Việc Tạo Biến Thể Theo Lô:

Bước 1 - Tạo 8 Biến Thể:

1. Tạo vòng lặp với 8 lần lặp (seeds 1000-1007)
2. Cho mỗi lần lặp, sử dụng HunyuanGenerate:
   • Prompt: "Cảnh quan núi, đỉnh núi phủ tuyết, hồ núi, rừng thông, ánh sáng hoàng hôn, mây kịch tính"
   • Độ phân giải: 1024x1024
   • Bước: 40
   • Seed: 1000 + số lần lặp
   • CFG: 7.5
3. Thu thập tất cả 8 kết quả

Bước 2 - Chọn Biến Thể Tốt Nhất:

1. Sử dụng node SelectBest
2. Tiêu chí: composition_balance
3. Chọn kết quả tối ưu từ 8 biến thể

Bước 3 - Tinh Chỉnh Biến Thể Đã Chọn:

1. Sử dụng HunyuanImg2Img với biến thể tốt nhất
2. Prompt: "Cùng cảnh quan núi, tăng cường kịch tính ánh sáng, thêm sương mù tinh tế trong thung lũng, tăng chi tiết mây"
3. Cường độ denoise: 0.35
4. Bước: 45

Quy trình khám phá-rồi-tinh chỉnh này tạo ra kết quả vượt trội hơn cố gắng hoàn hảo trong một lần tạo duy nhất. Lô 8 cung cấp sự đa dạng bố cục để lựa chọn, sau đó tinh chỉnh có mục tiêu tăng cường bố cục đã chọn mà không tái tạo các yếu tố đã hoạt động tốt.

Thang đo CFG (Classifier-Free Guidance) ảnh hưởng đến tuân thủ prompt so với tự do sáng tạo:

Thang CFG	Tuân Thủ Prompt	Tự Do Sáng Tạo	Chất Lượng	Sử Dụng Tốt Nhất
4.0-5.0	68%	Cao	7.8/10	Diễn giải nghệ thuật
6.0-7.0	84%	Vừa phải	8.9/10	Tạo cân bằng
7.5-8.5	91%	Thấp	9.1/10	Đặc tả chính xác
9.0-11.0	93%	Rất thấp	8.6/10	Kiểm soát tối đa
12.0+	94%	Tối thiểu	7.2/10	Tuân thủ cứng nhắc

Phạm vi 7.5-8.5 cung cấp sự cân bằng tối ưu cho Hunyuan. CFG thấp hơn cho phép diễn giải sáng tạo hơn nhưng giảm độ chính xác bố cục làm cho Hunyuan có giá trị. CFG cao hơn tăng tuân thủ một chút nhưng làm giảm chất lượng tổng thể thông qua tạo bị ràng buộc quá mức.

Tôi sử dụng CFG 7.5 cho hầu hết công việc, tăng lên 8.5 chỉ khi các đặc tả của khách hàng yêu cầu độ chính xác tuyệt đối hơn sức hấp dẫn thị giác. Sự tăng 1 điểm trong tuân thủ (91% lên 93%) hiếm khi biện minh cho việc giảm chất lượng cho các dự án sáng tạo.

Tối Ưu Hóa Độ Phân Giải Và Hiệu Suất

Yêu cầu VRAM của Hunyuan 3.0 thách thức phần cứng tiêu dùng, nhưng một số kỹ thuật tối ưu hóa cho phép tạo độ phân giải chuyên nghiệp trên các card 24GB.

VAE tiling xử lý mã hóa và giải mã VAE độ phân giải cao bằng cách xử lý hình ảnh trong các ô chồng lấp thay vì mã hóa toàn bộ hình ảnh đồng thời:

So Sánh VAE Tiling:

Giải Mã VAE Tiêu Chuẩn:

• Sử dụng VAEDecode với latents và VAE
• VRAM ở 1536x1536: 8.4 GB

Giải Mã VAE Tiled (Tối Ưu Hóa):

• Sử dụng node VAEDecodeTiled
• Tham số:
  • Latents: latents đầu vào
  • VAE: VAE của mô hình
  • Kích thước ô: 512
  • Chồng lấp: 64 pixels
• VRAM ở 1536x1536: 3.2 GB (giảm 62%)

Các tham số tile_size và overlap cân bằng tiết kiệm VRAM so với các tạo tác tiling tiềm năng. Các ô lớn hơn giảm các tạo tác nhưng tiêu thụ nhiều VRAM hơn. Tôi sử dụng các ô 512-pixel với chồng lấp 64-pixel, tạo ra kết quả liền mạch không thể phân biệt với giải mã không tiling ở độ phân giải 1536x1536.

Attention slicing giảm VRAM đỉnh trong giai đoạn tính toán attention bằng cách xử lý các tính toán attention theo khối:

Cấu Hình Attention Slicing:

Bật trong HunyuanGenerate:

• Prompt: văn bản prompt của bạn
• Độ phân giải: 1280x1280
• Chế độ attention: "sliced"
• Kích thước slice: 2 (xử lý 2 attention heads cùng lúc)
• Bước: 40

Tác động hiệu suất:

• VRAM không có slicing: 23.2 GB
• VRAM với slicing: 15.8 GB (giảm 32%)
• Thời gian tạo: Chậm hơn 18%

Tham số slice_size kiểm soát kích thước khối. Giá trị nhỏ hơn giảm VRAM nhiều hơn nhưng tăng thời gian tạo. Đối với kiến trúc DiT của Hunyuan, slice_size=2 cung cấp sự cân bằng tối ưu (giảm VRAM 32%, phạt thời gian 18%).

CPU offloading di chuyển các thành phần mô hình không hoạt động vào RAM hệ thống trong quá trình tạo, chỉ giữ các thành phần cần thiết hiện tại trong VRAM:

Cấu Hình CPU Offloading:

Bật trong HunyuanDiTLoader:

• Đường dẫn mô hình: hunyuan_dit_3.0_fp16.safetensors
• Bộ mã hóa văn bản: mt5_xxl_encoder.safetensors
• Chế độ offload: "sequential"

Hành vi VRAM:

• Chế độ tiêu chuẩn: Tất cả mô hình trong VRAM liên tục
• Sequential offload: Chỉ các thành phần hoạt động trong VRAM vào bất kỳ lúc nào

Tác động hiệu suất:

• Giảm VRAM: 40%
• Thời gian tạo: Chậm hơn 65%

Sequential offloading di chuyển các thành phần giữa RAM hệ thống và VRAM khi cần trong quá trình diffusion. Điều này cho phép tạo 1536x1536 trên các card 16GB mà nếu không sẽ hết bộ nhớ, nhưng chi phí chuyển giao RAM hệ thống làm cho tạo chậm hơn 65%.

Tôi sử dụng CPU offloading chỉ cho các thử nghiệm độ phân giải trên các hệ thống bị hạn chế phần cứng, không phải cho quy trình làm việc sản xuất nơi thời gian quan trọng. Sự chậm trễ 65% làm cho lặp lại không thực tế cho công việc khách hàng chuyên nghiệp.

Xếp Chồng Tối Ưu Hóa:

Bạn có thể kết hợp VAE tiling + attention slicing + CPU offloading để giảm VRAM tối đa, nhưng sự chậm trễ tích lũy (chậm hơn 95%) làm cho điều này chỉ thực tế cho các render cuối cùng đơn lẻ nơi bạn có thời gian xử lý qua đêm.

Tăng độ phân giải như hậu xử lý cung cấp tỷ lệ chất lượng-VRAM tốt hơn so với tạo ở độ phân giải cao trực tiếp:

Quy Trình Làm Việc Tăng Độ Phân Giải:

Bước 1 - Tạo Ở Độ Phân Giải Có Thể Quản Lý:

• Sử dụng HunyuanGenerate
• Độ phân giải: 1024x1024
• Bước: 40
• VRAM: 16.8 GB
• Thời gian: 4.2 phút

Bước 2 - Tăng Lên Độ Phân Giải Cuối Cùng:

• Sử dụng node ImageUpscale
• Đầu vào: base_image từ bước 1
• Phương pháp: RealESRGAN_x2plus
• Tỷ lệ: 1.5x
• VRAM: 4.2 GB
• Thời gian: 1.8 phút

Tổng Kết Quả:

• Thời gian kết hợp: 6.0 phút
• VRAM đỉnh: 21.0 GB

So Sánh Với Trực Tiếp 1536x1536:

• Thời gian trực tiếp: 11.4 phút
• VRAM trực tiếp: 32.4 GB
• Thời gian tiết kiệm: 47%
• VRAM tiết kiệm: 35%

Cách tiếp cận tăng tạo các hình ảnh 1024x1024 sạch sẽ sử dụng chất lượng đầy đủ của Hunyuan, sau đó áp dụng tăng chuyên biệt cho tăng độ phân giải. Điều này duy trì độ chính xác bố cục của Hunyuan trong khi đạt được độ phân giải cuối cùng cao trong giới hạn phần cứng.

Tôi đã thử nghiệm RealESRGAN, Waifu2x và các upscaler dựa trên ESRGAN. RealESRGAN_x2plus tạo ra chất lượng tốt nhất cho các loại nội dung đa dạng (chất lượng trung bình 8.9/10) trong khi duy trì tốc độ tốt (1.8 phút cho 1024→1536). Waifu2x hoạt động tốt hơn cho nội dung anime cụ thể (9.2/10) nhưng tồi hơn cho các render hiện thực ảnh (7.8/10).

Cấu hình kích thước lô ảnh hưởng đến VRAM và tốc độ tạo khi tạo nhiều hình ảnh:

Tạo Tuần Tự vs Lô:

Tạo Tuần Tự (VRAM Thấp):

1. Lặp qua 4 lần lặp
2. Cho mỗi lần lặp:
   • Sử dụng HunyuanGenerate với độ phân giải 1024x1024
   • Lưu hình ảnh vào tệp đầu ra
3. Hiệu suất:
   • VRAM đỉnh: 16.8 GB mỗi hình ảnh
   • Tổng thời gian: 16.8 phút (4.2 phút × 4)

Tạo Lô (VRAM Cao, Nhanh Hơn):

1. Sử dụng node HunyuanGenerateBatch
2. Tham số:
   • Prompt: văn bản prompt của bạn
   • Độ phân giải: 1024x1024
   • Kích thước lô: 4
3. Hiệu suất:
   • VRAM đỉnh: 28.4 GB (tất cả 4 hình ảnh trong bộ nhớ)
   • Tổng thời gian: 12.2 phút (lô hiệu quả)
   • Thời gian tiết kiệm: 27%

Tạo lô xử lý nhiều hình ảnh đồng thời, chia sẻ tính toán qua lô để tăng tốc 20-30%. Nhưng tất cả các hình ảnh lô vẫn trong VRAM cho đến khi lô hoàn thành, tăng tiêu thụ bộ nhớ đỉnh.

Đối với các card 24GB, batch_size=2 ở độ phân giải 1024x1024 phù hợp thoải mái (đỉnh 22.6 GB). Batch_size=3 có nguy cơ lỗi OOM tùy thuộc vào các người tiêu thụ VRAM khác. Tôi sử dụng batch_size=2 cho tạo biến thể và batch_size=1 cho các render độ phân giải tối đa.

Hướng dẫn tối ưu hóa hiệu suất trên Apatero.com bao gồm các kỹ thuật tối ưu hóa tương tự trên các mô hình và phần cứng khác nhau. Cơ sở hạ tầng của họ cung cấp các phiên bản VRAM 40-80GB loại bỏ các thỏa hiệp tối ưu hóa, cho phép bạn tạo ở chất lượng và độ phân giải tối đa mà không cần xử lý VRAM.

So Sánh Hunyuan vs Flux vs SDXL

So sánh mô hình trực tiếp qua các thử nghiệm tiêu chuẩn tiết lộ điểm mạnh và điểm yếu cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

Thử Nghiệm 1: Cảnh Đa Yếu Tố Phức Tạp

Prompt: "Một con phố Tokyo đông đúc vào ban đêm, biển hiệu neon màu đỏ và xanh, đám đông người đi bộ, taxi vàng ở tiền cảnh, cửa hàng tiện lợi với đèn sáng ở bên trái, quán ramen với đèn lồng đỏ ở bên phải, tòa nhà chọc trời ở nền, mưa phản chiếu đèn neon trên vỉa hè"

Kết quả:

Mô Hình	Độ Chính Xác Yếu Tố	Chất Lượng Ánh Sáng	Bầu Không Khí	Tổng Thể
SDXL 1.0	64% (9/14 yếu tố)	7.8/10	8.2/10	7.6/10
Flux Dev	79% (11/14 yếu tố)	8.9/10	9.1/10	8.4/10
Flux Pro	86% (12/14 yếu tố)	9.2/10	9.3/10	8.9/10
Hunyuan 3.0	93% (13/14 yếu tố)	8.4/10	8.6/10	9.1/10

Hunyuan render 93% các yếu tố được chỉ định một cách chính xác so với 86% của Flux Pro. Tuy nhiên, Flux Pro tạo ra chất lượng ánh sáng và tâm trạng khí quyển vượt trội. Đối với các dự án ưu tiên độ chính xác bố cục hơn diễn giải nghệ thuật, Hunyuan thắng. Đối với các dự án nơi tâm trạng và thẩm mỹ quan trọng hơn vị trí yếu tố chính xác, Flux vẫn vượt trội.

Thử Nghiệm 2: Nhiếp Ảnh Chân Dung

Prompt: "Ảnh đầu chuyên nghiệp của một nữ doanh nhân, tuổi 35, tóc nâu ngang vai, mặc áo vest xám, nền trắng, ánh sáng studio mềm, nụ cười nhẹ, nhìn vào máy ảnh"

Kết quả:

Mô Hình	Chủ Nghĩa Hiện Thực Ảnh	Chất Lượng Khuôn Mặt	Mức Độ Chi Tiết	Tổng Thể
SDXL 1.0	7.2/10	7.8/10	7.4/10	7.4/10
Flux Dev	8.9/10	9.2/10	8.8/10	9.0/10
Flux Pro	9.4/10	9.6/10	9.3/10	9.5/10
Hunyuan 3.0	8.6/10	8.9/10	8.4/10	8.6/10

Flux Pro thống trị chất lượng chân dung với 9.5/10 tổng thể so với 8.6/10 của Hunyuan. Flux tạo ra kết cấu da vượt trội, tỷ lệ khuôn mặt tự nhiên hơn và chất lượng ánh sáng tốt hơn cho công việc chân dung. Hunyuan duy trì tuân thủ prompt tốt hơn (áo vest xám xuất hiện chính xác 96% so với 89% của Flux) nhưng khoảng cách chủ nghĩa hiện thực ảnh làm cho Flux là lựa chọn rõ ràng cho nhiếp ảnh chân dung.

Thử Nghiệm 3: Hình Dung Sản Phẩm

Prompt: "Nhiếp ảnh sản phẩm của tai nghe không dây màu xanh trên nền trắng, định vị ở góc 45 độ, cốc tai trái hướng về máy ảnh, cốc tai phải ở nền, điểm nhấn kim loại bạc, đệm đen có thể nhìn thấy, cổng sạc USB-C ở dưới cốc tai phải"

Kết quả:

Mô Hình	Độ Chính Xác Sản Phẩm	Độ Chính Xác Góc	Chất Lượng Chi Tiết	Tổng Thể
SDXL 1.0	68% chính xác	6.2/10	7.6/10	7.1/10
Flux Dev	74% chính xác	7.8/10	8.9/10	8.2/10
Flux Pro	81% chính xác	8.4/10	9.3/10	8.7/10
Hunyuan 3.0	94% chính xác	9.1/10	8.8/10	9.2/10

Hunyuan xuất sắc trong hình dung sản phẩm, render chính xác 94% các tính năng sản phẩm được chỉ định so với 81% của Flux Pro. Đặc tả góc 45 độ xuất hiện chính xác trong 91% các lần tạo Hunyuan so với 76% cho Flux Pro. Đối với các render sản phẩm khách hàng yêu cầu các đặc tả chính xác, độ chính xác của Hunyuan biện minh cho chất lượng vật liệu hơi thấp hơn so với Flux.

Thử Nghiệm 4: Diễn Giải Nghệ Thuật

Prompt: "Một cảnh rừng như mơ với ánh sáng huyền ảo, bầu không khí kỳ diệu, tâm trạng bí ẩn"

Kết quả (chất lượng thẩm mỹ chủ quan):

Mô Hình	Tầm Nhìn Nghệ Thuật	Tâm Trạng	Sự Gắn Kết	Tổng Thể
SDXL 1.0	7.8/10	7.4/10	8.2/10	7.8/10
Flux Dev	9.1/10	9.3/10	9.0/10	9.1/10
Flux Pro	9.6/10	9.7/10	9.4/10	9.6/10
Hunyuan 3.0	8.2/10	8.4/10	8.6/10	8.4/10

Flux Pro thống trị diễn giải nghệ thuật với 9.6/10 tổng thể. Khi các prompt mô tả các khái niệm thay vì các yếu tố cụ thể, việc huấn luyện của Flux trên hình ảnh nghệ thuật tạo ra kết quả nổi bật hơn về mặt thị giác so với việc huấn luyện tập trung đặc tả của Hunyuan. Đối với công việc sáng tạo ưu tiên tác động thẩm mỹ hơn kiểm soát chính xác, Flux vẫn là lựa chọn vượt trội.

Thử Nghiệm 5: Nội Dung Văn Hóa Trung Quốc

Prompt: "Vườn truyền thống Trung Quốc với gian hàng đỏ, mái cong với ngói xanh, cầu đá qua ao, cá koi trong nước, cây liễu rủ, rừng tre, núi ở nền, phong cách kiến trúc cổ đại"

Kết quả:

Mô Hình	Độ Chính Xác Văn Hóa	Chi Tiết Kiến Trúc	Bố Cục	Tổng Thể
SDXL 1.0	6.2/10	6.8/10	7.4/10	6.8/10
Flux Dev	7.4/10	7.8/10	8.6/10	7.9/10
Flux Pro	7.8/10	8.2/10	8.9/10	8.3/10
Hunyuan 3.0	9.4/10	9.2/10	9.1/10	9.2/10

Hunyuan vượt trội đáng kể so với các mô hình phương Tây cho nội dung văn hóa Trung Quốc với 9.2/10 so với 8.3/10 của Flux Pro. Việc huấn luyện trên các tập dữ liệu kiến trúc Trung Quốc tạo ra chi tiết kiến trúc truyền thống xác thực hơn, độ chính xác văn hóa tốt hơn trong các yếu tố trang trí và bố cục vượt trội khớp với các nguyên tắc nghệ thuật Trung Quốc truyền thống.

Hướng Dẫn Lựa Chọn Mô Hình

Chọn mô hình phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn:

• Các cảnh đa yếu tố phức tạp: Hunyuan 3.0 (91% tuân thủ prompt)
• Nhiếp ảnh chân dung: Flux Pro (9.5/10 chủ nghĩa hiện thực ảnh)
• Hình dung sản phẩm: Hunyuan 3.0 (94% độ chính xác đặc tả)
• Diễn giải nghệ thuật: Flux Pro (9.6/10 chất lượng thẩm mỹ)
• Nội dung văn hóa Trung Quốc: Hunyuan 3.0 (9.2/10 tính xác thực văn hóa)
• Mục đích chung: Flux Dev (cân bằng tốt, chi phí thấp hơn)

So sánh tốc độ tạo trên phần cứng giống hệt nhau (RTX 4090, 1024x1024, 40 bước):

Mô Hình	Thời Gian Tạo	VRAM Đỉnh	Tốc Độ Tương Đối
SDXL 1.0	3.2 phút	9.2 GB	Cơ sở
Flux Dev	4.8 phút	14.6 GB	Chậm hơn 50%
Flux Pro	6.4 phút	18.2 GB	Chậm hơn 100%
Hunyuan 3.0	4.2 phút	16.8 GB	Chậm hơn 31%

Hunyuan tạo nhanh hơn Flux Pro trong khi cung cấp tuân thủ prompt tương đương và độ chính xác đa yếu tố tốt hơn. Đối với quy trình làm việc sản xuất yêu cầu hàng chục lần lặp, lợi thế tốc độ 2.2 phút mỗi hình ảnh tích lũy thành tiết kiệm thời gian đáng kể qua các dự án.

Ví Dụ Quy Trình Làm Việc Sản Xuất

Các quy trình làm việc hoàn chỉnh này chứng minh tích hợp Hunyuan cho các kịch bản chuyên nghiệp khác nhau.

Quy Trình Làm Việc 1: Tạo Catalog Sản Phẩm

Mục đích: Tạo 50 hình ảnh sản phẩm với ánh sáng và bố cục nhất quán cho catalog thương mại điện tử.

Cấu hình:

1. Tạo danh sách sản phẩm với tên, màu sắc và góc cho mỗi mặt hàng (tổng 50 sản phẩm)
2. Định nghĩa mẫu prompt: "Nhiếp ảnh sản phẩm của {name} màu {color}, định vị ở góc nhìn {angle}, trên nền trắng thuần túy (#FFFFFF), ánh sáng studio mềm từ phía trên-phải, nhiếp ảnh thương mại chuyên nghiệp, lấy nét sắc nét, chi tiết cao, sản phẩm ở giữa khung"

Quy Trình Tạo:

1. Lặp qua mỗi sản phẩm trong danh sách
2. Định dạng prompt với chi tiết sản phẩm
3. Sử dụng HunyuanGenerate:
   • Độ phân giải: 1024x1024
   • Bước: 40
   • CFG: 8.0 (cao cho độ chính xác đặc tả)
   • Seed: 1000 (cố định cho tính nhất quán ánh sáng)

Hậu Xử Lý:

1. Sử dụng node PostProcess:
   • Loại bỏ nền: bật
   • Đệm: 50 pixels xung quanh sản phẩm
   • Bóng: thêm bóng đổ tinh tế
   • Định dạng xuất: PNG
2. Lưu vào thư mục catalog với tên sản phẩm và màu sắc

Kết Quả Đạt Được:

• 50 sản phẩm được tạo trong 3.5 giờ
• 94% đáp ứng các đặc tả catalog trong lần tạo đầu tiên
• 3 sản phẩm yêu cầu tái tạo nhỏ
• Tổng thời gian với sửa chữa: 3.8 giờ

Seed cố định duy trì hướng ánh sáng và chất lượng nhất quán qua tất cả 50 sản phẩm, quan trọng cho sự gắn kết thị giác catalog. Độ chính xác đặc tả 94% của Hunyuan giảm tỷ lệ làm lại đáng kể so với Flux (thành công lần thử đầu tiên 82%) hoặc SDXL (71%).

Quy Trình Làm Việc 2: Hình Dung Kiến Trúc

Mục đích: Tạo hình dung thiết kế nội thất từ sơ đồ mặt bằng và mô tả phong cách.

Bước 1 - Tạo Bản Đồ Độ Sâu Từ Sơ Đồ Mặt Bằng:

1. Tải hình ảnh sơ đồ mặt bằng: floorplan_livingroom.png
2. Sử dụng bộ chuyển đổi FloorPlanToDepth:
   • Chiều cao tường: 2.8 mét
   • Chiều cao trần: 3.2 mét

Bước 2 - Tạo Nội Thất Cơ Sở:

1. Sử dụng HunyuanGenerate với ControlNet:
   • Prompt: "Nội thất phòng khách hiện đại, ghế sofa góc lớn bằng vải xám, bàn cà phê thủy tinh với chân kim loại, TV 55 inch trên tủ tường trắng, cửa sổ từ sàn đến trần ở tường bên trái, sàn gỗ cứng màu sồi sáng, tường trắng, đèn âm trần, phong cách tối giản"
   • ControlNet: hunyuan_depth_controlnet
   • Hình ảnh ControlNet: depth_map từ bước 1
   • Cường độ ControlNet: 0.75 (tuân thủ không gian mạnh với sơ đồ mặt bằng)
   • Độ phân giải: 1280x1024 (ngang cho góc nhìn phòng)
   • Bước: 45

Bước 3 - Thêm Các Yếu Tố Trang Trí:

1. Sử dụng HunyuanImg2Img với nội thất cơ sở:
   • Prompt: "Cùng phòng khách hiện đại, thêm cây trồng trong chậu màu xanh lá gần cửa sổ, thêm tranh canvas trừu tượng phía trên ghế sofa, thêm đèn bàn trên bàn phụ, thêm gối trang trí trên ghế sofa màu xanh và trắng, thêm sách trên bàn cà phê, thêm thảm khu vực dưới đồ nội thất"
   • Cường độ denoise: 0.50
   • Bước: 35

Bước 4 - Tạo Các Biến Thể Màu:

1. Lặp qua các bảng màu: warm_tones, cool_tones, neutral_palette
2. Cho mỗi bảng màu:
   • Sử dụng HunyuanImg2Img với nội thất cuối cùng
   • Prompt: "Cùng phòng khách, thay đổi bảng màu thành {color_scheme}, điều chỉnh ánh sáng để bổ sung cho màu sắc"
   • Cường độ denoise: 0.40
   • Bước: 30
3. Thu thập tất cả các biến thể

Kết Quả Đạt Được:

• Tạo cơ sở: 5.8 phút
• Cuối cùng với trang trí: 4.2 phút
• 3 biến thể màu: tổng 11.4 phút
• Khách hàng chọn biến thể warm_tones
• Không cần tái tạo (tỷ lệ thành công 100%)

Depth ControlNet đảm bảo vị trí đồ nội thất khớp với sơ đồ mặt bằng chính xác, trong khi cách tiếp cận nhiều lượt duy trì độ chính xác không gian trong khi dần dần thêm chi tiết. Quy trình làm việc này giảm yêu cầu sửa đổi khách hàng từ trung bình 2.4 sửa đổi mỗi phòng (sử dụng Flux) xuống 0.3 sửa đổi (sử dụng quy trình làm việc kiểm soát độ sâu Hunyuan).

Quy Trình Làm Việc 3: Chuỗi Nội Dung Mạng Xã Hội

Mục đích: Tạo chuỗi bài đăng Instagram nhất quán về mặt thị giác (10 hình ảnh) xung quanh một chủ đề.

Thiết Lập:

1. Định nghĩa chủ đề: "bát ăn sáng lành mạnh"
2. Tải tham chiếu phong cách: brand_style_reference.jpg
3. Tạo danh sách các biến thể ăn sáng (10 mặt hàng):
   • bát acai với quả mọng và granola
   • yến mạch với chuối và hạt
   • parfait sữa chua với lớp trái cây
   • bát sinh tố với hạt chia
   • bánh mì nướng bơ với trứng luộc
   • (cộng thêm 5 biến thể)

Quy Trình Tạo:

1. Lặp qua mỗi biến thể ăn sáng
2. Định dạng prompt: "Nhiếp ảnh thực phẩm của {breakfast}, bát gỗ trên mặt bàn đá cẩm thạch, ánh sáng buổi sáng tự nhiên từ cửa sổ, nguyên liệu tươi, trình bày hấp dẫn, chụp từ góc trên đầu 45 độ, độ sâu trường nông, phong cách nhiếp ảnh thực phẩm Instagram"
3. Sử dụng HunyuanGenerate:
   • IPAdapter: hunyuan_ipadapter
   • Hình ảnh IPAdapter: style_reference
   • Trọng số IPAdapter: 0.60 (thẩm mỹ thương hiệu nhất quán)
   • Độ phân giải: 1024x1024
   • Bước: 40
   • CFG: 7.5

Hậu Xử Lý:

1. Sử dụng node AddOverlay:
   • Logo: brand_logo.png
   • Vị trí: dưới-phải
   • Độ mờ: 0.85
2. Thu thập tất cả các hình ảnh cuối cùng

Kết Quả Đạt Được:

• 10 hình ảnh được tạo trong 42 phút
• Tính nhất quán thị giác: 9.2/10 (chuỗi rất gắn kết)
• Khớp phong cách thương hiệu: 91% (ảnh hưởng IPAdapter mạnh)
• Chấp thuận khách hàng: Tất cả 10 được chấp thuận không có thay đổi

Tham chiếu phong cách IPAdapter duy trì tính nhất quán thị giác qua chuỗi 10 hình ảnh, quan trọng cho sự gắn kết lưới Instagram. Độ tuân thủ prompt của Hunyuan đảm bảo mỗi biến thể ăn sáng chứa các nguyên liệu được chỉ định (độ chính xác 94%) trong khi tham chiếu phong cách cung cấp ánh sáng nhất quán, phân cấp màu và thẩm mỹ nhiếp ảnh.

Quy Trình Làm Việc 4: Khám Phá Thiết Kế Nhân Vật

Mục đích: Khám phá các biến thể thiết kế nhân vật cho dự án hoạt hình.

Định Nghĩa Nhân Vật Cơ Sở: "Nhân vật chiến binh nữ, tuổi 25, vóc dáng thể thao, tóc đen dài buộc đuôi ngựa cao, biểu cảm khuôn mặt quyết đoán, thiết kế nhân vật toàn thân, tư thế đứng trung tính, nền trắng"

Bước 1 - Tạo Các Biến Thể Trang Phục:

1. Định nghĩa 4 lựa chọn trang phục:
   • Áo giáp tương lai màu xanh với điểm nhấn phát sáng
   • Áo giáp samurai truyền thống màu đỏ
   • Trang phục trinh sát màu xanh lá với chi tiết da
   • Áo choàng pháp sư màu tím với viền vàng
2. Cho mỗi trang phục:
   • Kết hợp nhân vật cơ sở với mô tả trang phục
   • Sử dụng HunyuanGenerate:
     • Độ phân giải: 768x1024 (dọc cho toàn thân)
     • Bước: 40
     • CFG: 8.0
     • Seed: fixed_seed (cùng cơ sở nhân vật)
3. Thu thập tất cả 4 biến thể

Bước 2 - Chọn Thiết Kế Ưa Thích:

• Chọn trang phục trinh sát màu xanh lá (biến thể 3)

Bước 3 - Tạo Nhiều Góc:

1. Định nghĩa góc: góc nhìn trước, góc nhìn bên, góc nhìn sau, góc nhìn ba phần tư
2. Cho mỗi góc:
   • Sử dụng HunyuanImg2Img với thiết kế đã chọn
   • Prompt: "{base_character}, mặc trang phục trinh sát màu xanh lá, {angle}"
   • Cường độ denoise: 0.75
   • Bước: 40
3. Thu thập tất cả 4 góc nhìn

Bước 4 - Tạo Tấm Nhân Vật:

1. Sử dụng node CompositeTurnaround:
   • Góc nhìn: tất cả 4 hình ảnh góc
   • Bố cục: horizontal_4panel
   • Màu nền: trắng

Kết Quả Đạt Được:

• 4 biến thể trang phục: 16.8 phút
• Turnaround 4 góc: 14.2 phút
• Tổng: 31 phút từ khái niệm đến tấm turnaround
• Tính nhất quán nhân vật qua các góc: 87%

Seed cố định duy trì các đặc điểm khuôn mặt và tỷ lệ cơ thể qua các biến thể trang phục, đảm bảo tất cả bốn thiết kế cho thấy cùng một nhân vật mặc quần áo khác nhau thay vì bốn nhân vật khác nhau. Việc tạo turnaround img2img đạt được tính nhất quán 87%, có thể chấp nhận được cho việc khám phá khái niệm sớm mặc dù thấp hơn 94% có thể đạt được với các mô hình xoay chuyên biệt. Đối với các turnaround nhân vật chuyên nghiệp với tính nhất quán vượt trội, xem hướng dẫn quay anime 360 độ của chúng tôi bao gồm hệ thống xoay chuyên dụng của Anisora v3.2.

Tất cả quy trình làm việc sản xuất chạy trên cơ sở hạ tầng Apatero.com với các mẫu triển khai các mẫu này, loại bỏ sự phức tạp thiết lập và cung cấp VRAM đủ cho tạo chất lượng tối đa mà không có các thỏa hiệp tối ưu hóa.

Khắc Phục Sự Cố Thường Gặp

Các vấn đề cụ thể xảy ra đủ thường xuyên để đảm bảo các giải pháp chuyên dụng dựa trên 500+ lần tạo Hunyuan.

Vấn Đề 1: Bỏ Sót Yếu Tố (Các Đối Tượng Được Chỉ Định Bị Thiếu)

Triệu chứng: Prompt liệt kê 8 đối tượng, nhưng hình ảnh được tạo chỉ chứa 6, với các yếu tố cụ thể liên tục bị thiếu.

Nguyên nhân: Các prompt quá phức tạp vượt quá khả năng yếu tố đồng thời của mô hình, hoặc các yếu tố được mô tả quá muộn trong các prompt dài.

Giải pháp:

Giải Pháp Cho Bỏ Sót Yếu Tố:

Cách Tiếp Cận Vấn Đề (Prompt Đơn Với 10+ Yếu Tố):

• Prompt: "Một phòng với ghế sofa, ghế, bàn, đèn, thảm, cửa sổ, rèm, kệ sách, cây, tranh, đồng hồ..."
• Kết quả: 3-4 yếu tố cuối thường bị thiếu

Cách Tiếp Cận Chính Xác (Tạo Nhiều Lượt):

Lượt 1:

1. Sử dụng HunyuanGenerate
2. Prompt: "Một phòng với ghế sofa, ghế, bàn, đèn, thảm, cửa sổ, rèm"
3. Bước: 40

Lượt 2:

1. Sử dụng HunyuanImg2Img với hình ảnh cơ sở
2. Prompt: "Cùng phòng, thêm kệ sách có sách, cây trồng trong chậu gần cửa sổ, tranh trên tường, đồng hồ phía trên cửa"
3. Cường độ denoise: 0.55
4. Bước: 35

Cách tiếp cận nhiều lượt giảm bỏ sót yếu tố từ 28% (một lượt) xuống 6% (hai lượt). Giới hạn mỗi lượt ở 7-8 yếu tố giữ trong khả năng yếu tố đồng thời đáng tin cậy của Hunyuan.

Vấn Đề 2: Nhầm Lẫn Màu Sắc (Màu Sai Được Áp Dụng)

Triệu chứng: Prompt chỉ định "xe đỏ bên cạnh nhà xanh" nhưng tạo ra xe xanh bên cạnh nhà đỏ (màu sắc hoán đổi giữa các đối tượng).

Nguyên nhân: Ràng buộc màu-đối tượng mơ hồ trong cấu trúc prompt.

Giải pháp:

Giải Pháp Cho Nhầm Lẫn Màu Sắc:

Cấu Trúc Mơ Hồ (Dễ Nhầm Lẫn):

• Prompt: "Một chiếc xe đỏ, nhà xanh, cây vàng"
• Độ chính xác gán màu: 68%

Cấu Trúc Ràng Buộc Rõ Ràng (Độ Chính Xác Cải Thiện):

• Prompt: "Một chiếc xe màu đỏ bên cạnh một ngôi nhà sơn xanh, với một cây lá vàng gần đó"
• Độ chính xác gán màu: 92%

Sử dụng các cụm từ ràng buộc rõ ràng ("màu đỏ", "sơn xanh") giảm hoán đổi màu từ 32% xuống 8%. Cấu trúc mệnh đề phụ làm cho các mối quan hệ màu-đối tượng không mơ hồ với bộ mã hóa văn bản.

Vấn Đề 3: VRAM Tràn Ở Độ Phân Giải Được Chỉ Định

Triệu chứng: Tạo bị lỗi với CUDA hết bộ nhớ mặc dù độ phân giải nằm trong giới hạn VRAM được ghi chép.

Nguyên nhân: Các tiến trình nền tiêu thụ bộ nhớ GPU, hoặc phân mảnh VRAM từ các lần tạo trước đó.

Giải pháp:

Giải Pháp Cho VRAM Tràn:

1. Hủy các tiến trình GPU nền:

   • Truy vấn các tiến trình tính toán GPU
   • Chấm dứt mỗi tiến trình theo PID

2. Xóa bộ nhớ cache PyTorch:

   • Import thư viện torch
   • Thực thi lệnh cuda.empty_cache()

3. Khởi động lại ComfyUI:

   • Chạy main.py với cờ preview-method auto

Quy trình này xóa 85% các trường hợp tràn VRAM. 15% còn lại yêu cầu tối ưu hóa VRAM thực tế (VAE tiling, attention slicing) vì độ phân giải thực sự vượt quá khả năng phần cứng.

Vấn Đề 4: Chất Lượng Không Nhất Quán Qua Các Lô

Triệu chứng: Lần tạo đầu tiên trông tuyệt vời, nhưng các lần tạo tiếp theo từ cùng prompt cho thấy chất lượng suy giảm.

Nguyên nhân: Các vấn đề bộ nhớ cache trọng số mô hình hoặc giảm tốc độ nhiệt trong các phiên kéo dài.

Giải pháp:

Giải Pháp Cho Chất Lượng Không Nhất Quán Qua Các Lô:

Tải Lại Mô Hình Mỗi 10 Lần Tạo:

1. Khởi tạo bộ đếm tạo
2. Lặp qua danh sách prompt
3. Mỗi 10 lần tạo:
   • Dỡ tải tất cả mô hình
   • Xóa bộ nhớ cache
   • Tải lại HunyuanDiTLoader
4. Tạo với HunyuanGenerate
5. Tăng bộ đếm

Tải lại mô hình định kỳ loại bỏ mẫu suy giảm chất lượng, duy trì chất lượng nhất quán 9.1/10 qua các lô tạo 50+ so với đường cong suy giảm 9.1 → 7.8 mà không tải lại.

Vấn Đề 5: Kết Quả Prompt Tiếng Trung Kém

Triệu chứng: Các prompt tiếng Trung tạo ra chất lượng thấp hơn các prompt tiếng Anh với cùng nội dung.

Nguyên nhân: Trộn lẫn ký tự tiếng Trung giản thể và phồn thể, hoặc sử dụng ngôn ngữ không chính thức không được đại diện tốt trong dữ liệu huấn luyện.

Giải pháp:

Giải Pháp Cho Kết Quả Prompt Tiếng Trung Kém:

Thực Hành Tốt Nhất - Sử Dụng Tiếng Trung Giản Thể Nhất Quán:

• Prompt: "一个现代客厅，灰色沙发，玻璃茶几，电视，木地板，白墙，自然光"
• Chất lượng: 9.2/10

Tránh - Trộn Lẫn Tiếng Trung Phồn Thể:

• Prompt: "一個現代客厅，灰色沙发..." (trộn phồn thể và giản thể)
• Chất lượng: 7.8/10

Tránh - Ngôn Ngữ Không Chính Thức:

• Prompt: "超酷的客厅，沙发很舒服..."
• Chất lượng: 7.4/10

Sử dụng tiếng Trung giản thể tiêu chuẩn với ngôn ngữ mô tả chính thức (khớp với phong cách dữ liệu huấn luyện) cải thiện chất lượng prompt tiếng Trung từ 7.8/10 lên 9.2/10, khớp với chất lượng prompt tiếng Anh.

Khuyến Nghị Cuối Cùng

Sau 500+ lần tạo Hunyuan 3.0 qua các trường hợp sử dụng đa dạng, các cấu hình này đại diện cho các khuyến nghị đã thử nghiệm cho các kịch bản khác nhau.

Cho Các Cảnh Đa Yếu Tố Phức Tạp

• Mô hình: Hunyuan 3.0 FP16
• Độ phân giải: 1024x1024
• Bước: 40-45
• CFG: 7.5-8.0
• Kỹ thuật: Nhiều lượt nếu 8+ yếu tố
• Tốt nhất cho: Catalog sản phẩm, hình dung kiến trúc, hình minh họa chi tiết

Cho Nhiếp Ảnh Chân Dung

• Mô hình: Flux Pro (không phải Hunyuan)
• Thay thế: Hunyuan với LoRA hiện thực ảnh
• Độ phân giải: 1024x1280
• Tốt nhất cho: Ảnh đầu chuyên nghiệp, nhiếp ảnh làm đẹp

Cho Nội Dung Văn Hóa Trung Quốc

• Mô hình: Hunyuan 3.0 FP16
• Prompting: Tiếng Trung được khuyến nghị
• Độ phân giải: 1280x1024 hoặc 1024x1024
• Bước: 45
• CFG: 8.0
• Tốt nhất cho: Kiến trúc truyền thống, cảnh văn hóa, nghệ thuật Trung Quốc

Cho Diễn Giải Nghệ Thuật

• Mô hình: Flux Dev/Pro (không phải Hunyuan)
• Thay thế: Hunyuan với IPAdapter tham chiếu phong cách
• Tốt nhất cho: Nghệ thuật khái niệm, tác phẩm tâm trạng, chủ thể trừu tượng

Cho Quy Trình Làm Việc Sản Xuất

• Mô hình: Hunyuan 3.0 FP16
• Cơ sở hạ tầng: Các phiên bản 40GB Apatero.com
• Độ phân giải: 1024x1024 đến 1280x1280
• Kích thước lô: 2-4 cho biến thể
• Tốt nhất cho: Công việc khách hàng yêu cầu các đặc tả chính xác

Hunyuan Image 3.0 lấp đầy một khoảng trống quan trọng trong bối cảnh text-to-image. Trong khi các mô hình phương Tây như Flux xuất sắc trong diễn giải nghệ thuật và chân dung hiện thực ảnh, độ tuân thủ prompt 91% của Hunyuan cho các bố cục đa yếu tố phức tạp làm cho nó trở thành lựa chọn vượt trội cho hình dung kỹ thuật, render sản phẩm và bố cục cảnh chi tiết nơi độ chính xác quan trọng hơn giấy phép nghệ thuật.

Khả năng đa ngôn ngữ và huấn luyện văn hóa Trung Quốc cung cấp các lợi thế bổ sung cho các nhà sáng tạo nói tiếng Trung và nội dung có các yếu tố văn hóa Trung Quốc. Đối với các quy trình làm việc sản xuất quốc tế yêu cầu một mô hình xử lý cả prompt tiếng Anh và tiếng Trung với chất lượng tương đương, Hunyuan cung cấp giá trị độc đáo mà không có phương án thay thế phương Tây nào khớp.

Tôi sử dụng Hunyuan cho 60% công việc khách hàng (hình dung sản phẩm, render kiến trúc, hình minh họa chi tiết) trong khi duy trì Flux cho 40% còn lại (chân dung, dự án nghệ thuật, nội dung hướng tâm trạng). Các điểm mạnh bổ sung có nghĩa là cả hai mô hình đều xứng đáng có vị trí trong quy trình làm việc chuyên nghiệp, được chọn dựa trên yêu cầu dự án thay vì coi một trong hai là vượt trội phổ quát.