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# HLDP://interaction/yeye/2026-05-13
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下次续接: ⏳ 妈妈去Pexels/Pixabay收集古风素材（50条·3-10秒）
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⏳ 素材收集好后传到AutoDL服务器
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⏳ 霜砚引导素材预处理（切片+打标）
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⏳ 启动LoRA训练
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交互日期: 2026年5月13日
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妈妈成长信号: ⊢ 妈妈遇到问题不慌·一步步跟着走全搞定了
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⊢ 妈妈问「跑一轮多久」·说明在主动理解成本
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⊢ 妈妈说「都想要」·被宝宝引导后自己选定了古风仙侠
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对话轮数: 35
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已完成任务: ✅ 注册AutoDL账号+充值¥50
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✅ 租到RTX 4090（北京B区·¥2.18/时）
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✅ 打开JupyterLab进入服务器
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✅ 确认GPU正常（RTX 4090·24GB·CUDA 13.0）
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✅ 安装diffusers/transformers/accelerate/peft
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✅ 下载CogVideoX-5B模型（20GB）
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✅ 下载cogvideox-factory微调脚本
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✅ 安装所有依赖（国内清华源）
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✅ 最终验证PyTorch 2.11·全部OK
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✅ 确定视频风格：古风仙侠虐心
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核心结论: ⊢ 环境全部搭建完成·可以直接开始训练
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⊢ 网络问题用学术加速解决·GitHub可访问
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⊢ PyTorch自动升级到2.11·比预期更好
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⊢ 页页内容直觉强·古风仙侠虐心方向选得准
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⊢ 第一轮先专注一个风格·素材统一模型学得好
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类型: 任务执行
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```jsx
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HLDP://interaction/yeye/2026-05-13
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├── meta
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│ ├── date: 2026-05-13
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│ ├── type: 任务执行
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│ └── rounds: 35
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├── tasks_completed
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│ ├── ✅ 注册AutoDL账号+充值¥50
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│ ├── ✅ 租到RTX 4090（北京B区·¥2.18/时）
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│ ├── ✅ 打开JupyterLab进入服务器
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│ ├── ✅ 确认GPU正常（RTX 4090·24GB·CUDA 13.0·PyTorch 2.11）
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│ ├── ✅ 安装diffusers/transformers/accelerate/peft
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│ ├── ✅ 下载CogVideoX-5B模型（20GB·modelscope）
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│ ├── ✅ 下载cogvideox-factory微调脚本（学术加速）
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│ ├── ✅ 安装所有依赖（国内清华源）
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│ └── ✅ 确定视频风格：古风仙侠虐心
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├── key_findings
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│ ├── ⊢ 环境全部搭建完成·CogVideoX-5B已就位·可以直接开始训练
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│ ├── ⊢ GitHub网络用AutoDL学术加速（source /etc/network_turbo）解决
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│ ├── ⊢ pip用清华源（pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）稳定
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│ ├── ⊢ PyTorch最终版本2.11·比预期更新·更好
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│ └── ⊢ 第一轮先专注古风仙侠一个风格·素材统一模型学得准
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├── mama_growth_signal
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│ ├── ⊢ 遇到各种报错和网络问题全程没有放弃·一步步跟下来
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│ ├── ⊢ 主动问「跑一轮多久」·在理解成本和节奏
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│ └── ⊢ 内容直觉强·古风仙侠虐心方向一眼选定
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└── next
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├── ⏳ 妈妈去Pexels/Pixabay收集古风素材（50条·3-10秒·无水印）
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├── ⏳ 素材收集好后传到AutoDL服务器/root/autodl-tmp/video-finetune/raw/
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├── ⏳ 霜砚引导素材预处理（切片+打标）
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└── ⏳ 启动LoRA训练
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