Q1: 會不會學了，上課了，我還是不會用?

A1: 這有一點點難度，也因為有難度所以我要開課。也因為有難度，所以你願意花錢學。也因為有難度，別人不會但是你會，你可以靠AI賺錢。我以前在後段私立大學教書的，專門針對"沒基礎"的來上課。但是老實說，師父領進門，修行在個人。沒有好好練習，鍛鍊，也是沒轍。戲棚下站久了就會演戲了!時間花在哪裡 你的成就就會在哪裡!

Q2: 我需要甚麼規格電腦才能跑?

A2: 現在要買新的PC，有預算就是上50系列顯示卡，沒有足夠預算，最少也要4060以上，重點是顯示卡記憶體至少16G，不然以後不能跑大的模型，記憶體會爆炸(俗稱：爆顯存)!

初階規格(預算有限)

• 顯示卡（GPU） NVIDIA RTX 4070 / 4070 Ti（VRAM 12GB）
• 記憶體（RAM） 32GB DDR4/DDR5（雙通道）
• CPU Intel i7-12700F 或 Ryzen 7 7700X
• 儲存裝置 1TB NVMe SSD（建議 PCIe Gen4）
• 主機板 對應CPU的中高階型號（支援PCIe 4.0）
• 電源供應器 750W 80+ Gold
• 散熱方案 中階塔散或一體式水冷（防止長時間訓練過熱）

進階規格(稍微有錢)

• 顯示卡（GPU） NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）或 雙 RTX 4080（若支援 multi-GPU 工作流）
• 記憶體（RAM） 64GB DDR5（最低3200MHz）
• CPU AMD Ryzen 9 7950X 或 Intel i9-14900K
• 儲存裝置 系統碟：1TB Gen4 NVMe SSD
• 資料碟：2TB Gen4 NVMe SSD（存圖 + 模型）
• 主機板 高階型號，支援多組 M.2 + PCIe 5.0
• 電源供應器 1000W 80+ Gold 以上（單 GPU 就夠）
• 散熱方案 360mm 一體式水冷或高階塔散

高階規格(預算夠一步到位!)

(未來三年不會落伍、LoRA 訓練 + 多ControlNet + 4K圖 + AnimateDiff + 甚麼大模型都能跑)

• 顯示卡（GPU） ⚡ NVIDIA RTX 5090（推估 32GB VRAM） 穩跑 4K+ 圖片、多 ControlNet、訓練大型 LoRA 模型沒壓力，VRAM 比 4090 多約 33%。
• CPU Intel Core i9-14900K 或 AMD Ryzen 9 7950X3D 高頻 + 多核心，LoRA 訓練與多任務並行超順。
• 記憶體（RAM） 64GB DDR5 6000MHz（或以上） 大型圖像批次訓練 + 同時跑多個模型/節點需要夠大 RAM。
• 主機板 Z790（Intel）或 X670E（AMD）
• 支援 PCIe 5.0 + 多M.2 要注意供電和擴充性，別買到低階板。
• 系統碟（C槽） 1TB Gen4 NVMe SSD（ex: Samsung 990 Pro） Windows + 工具安裝 + 虛擬環境。
• 資料碟（D槽） 2TB Gen4 NVMe SSD（ex: WD SN850X） 放模型、圖片、LoRA 訓練素材。
• 額外儲存 4TB SATA SSD（可選） 備份或長期存圖/影片。
• 電源供應器（PSU） 1200W 80+ Platinum（ATX 3.0） 5090 會吃電，要原生支援 12VHPWR（或雙頭轉接）。
• 散熱系統 360mm 一體式水冷（ex: Arctic Liquid Freezer II） 高效降溫，訓練時長時間高溫。
• 機殼 全塔（支援長顯卡 + 多硬碟 + 大水冷） ex: Fractal Define 7 XL / Hyte Y60