MiniMax H3 ComfyUI

Репозиторий fkyyy/MiniMax-H3-comfy-r2v-slim — это переупакованные файлы MiniMax H3 для ComfyUI. Внутри диффузионные модели, текстовые энкодеры Qwen3-VL-32B, VAE, LoRA, ControlNet и эмбеддинги для генерации видео. Число параметров и архитектурные детали самой MiniMax H3 в карточке не указаны.

➕ Ключевые особенности

• ▶ Diffusion-модели в вариантах bf16, int8_convrot, pruned, w6a8 и fp8_scaled.
• ➕ Текстовые энкодеры Qwen3-VL-32B, видео- и аудио-VAE, LoRA Turbo на 4/8 шагов и ControlNet Union.
• 🔤 Энкодер nvfp4_awq не требует GPU Blackwell.
• ◀ Для diffusion-моделей рекомендуется int8_convrot при PyTorch с cu130; fp8_scaled — только если int8_convrot недоступен.
• 🟰 В карточке есть workflow для text-to-video, image-to-video, reference-to-video, continuation, multiframe reference и Fun ControlNet Union.
• *⃣ 10 эмбеддингов для эффектов: art_is_explosion, blooming_flowers, bullet_time, dark_magic, fire_breath, four_seasons, kiss_camera, spiral_ascent, storm_magic, truman_show.

▶ Пример

Вызов эмбеддинга в промпте для CLIPTextEncode:

embedding:minimaxh3_art_is_explosion

Подробнее

🔙 Подробнее
Бенчмарки и требования к VRAM в карточке не указаны.
nvfp4-энкодер не требует Blackwell; для diffusion предпочтителен int8_convrot при PyTorch cu130.
fp8_scaled — запасной вариант, если int8_convrot недоступен.
Есть отдельные workflow для i2v, r2v, t2v, continuation, multiframe reference и Fun ControlNet Union.
Оригинальные репозитории: MiniMaxAI, lightx2v, alibaba-pai и Kijai.