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【免费下载链接】Vdn-Minimax-H3-Comfy
Vdn-Minimax-H3-Comfy 是面向 ComfyUI 的一站式模型打包,用于运行 MiniMax H3 Audio T8 的 OpenVDN 工作流,一次生成"视频 + 音频"。本文专为新手对比8步Turbo与50步Stage B两种核心参数模式,帮你在第一次运行时就选对档位,避免盲目试错。
🔍 先认识一下:Vdn-Minimax-H3-Comfy 里有什么
这个仓库是一个"即下即用"的模型集合,文件夹命名与 ComfyUI 模型目录完全对应,下载后无需手动搬运文件:
| 目录 | 文件 | 大小 | 作用 |
|---|---|---|---|
diffusion_models/ | minimax_h3_fl2va_int8_convrot.safetensors | 34.04 GB | 完整版基座模型 |
diffusion_models/ | minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors | 20.97 GB | 剪枝精简版基座 |
diffusion_models/OpenVDN/vdn-minimax-h3/ | stage-b-step-2000 与 stage-dmd-step-250 两个分支 | 共 6.62 GB | Stage B 教师分支 / DMD Turbo 学生分支及适配器 |
text_encoders/ | qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors | 15.69 GB | Qwen3-VL 文本编码器(NVFP4/AWQ 量化) |
vae/ | minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors、minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors | 5.21 + 0.61 GB | 视频 / 音频 VAE |
全部文件共约83 GB,精确字节大小与 SHA-256 校验值可查 MODEL_MANIFEST.json。
⚡ 8步Turbo vs 50步Stage B:一句话看懂区别
- 8步 Turbo(DMD):经过 DMD 蒸馏的"快速学生",把 50 步采样压缩到8 步,出片速度约为 1/6 的步数;
- 50步 Stage B:完整的"教师"模型,跑满50 步,细节更完整、质量上限更高。
一个有意思的细节:stage-dmd-step-250/metadata.json 中写明 Turbo 的 teacher 正是vdn_stage_b_step2000——Turbo 就是从 Stage B 蒸馏而来的高速近似版,两者是"同源"关系。
📊 两种模式参数对照表
| 对比项 | 8步 Turbo | 50步 Stage B |
|---|---|---|
| 模型分支 | stage-dmd-step-250 | stage-b-step-2000 |
| 采样步数 | 8 步(Euler / native-flow) | 50 步 |
| 节点自动加载的适配器 | default + turbo | 仅 default |
| 视频/音频 Shift | 固定 12 / 3 | 节点未锁定,跟随工作流默认值 |
| 相对速度 | 步数约为 1/6 | 基准 |
| 画质定位 | 快速草稿级 | 教师级质量基准 |
| 典型用途 | 提示词试探、批量预览 | 正式出片、精细画面 |
💡 Stage B 分支采用混合注意力配置(线性注意力 + softmax 注意力配合,见 linear_branch/config.json),用于降低长序列计算开销。
🎯 快速决策清单
| 你的场景 | 推荐模式 |
|---|---|
| 提示词还没调稳、需要反复试 | 8步 Turbo |
| 想快速看动态/音效效果 | 8步 Turbo |
| 最终交付、对画面细节要求高 | 50步 Stage B |
| 显存紧张、想多任务排队 | 8步 Turbo(步数少,采样负担更低) |
🧩 基座怎么选:完整基座 vs 剪枝基座
DMD 两种档位都支持本仓库的两个基座,在UNETLoader节点中切换即可——T8 Composer 会自动检测基座结构并匹配对应适配器:
- 完整基座(34.04 GB):直接搭配官方
turbo适配器; - 剪枝基座(20.97 GB):省约 13 GB 空间。官方 turbo 适配器不能直接套用,仓库已附带曲线投影版适配器,位于 stage-dmd-step-250/adapters/turbo_pruned_curve_fl2va/:保留 208 个直接兼容模块,将 51 个 AdaLN 模块表示为 8 列 LoRA 因子 + 51 个偏置残差,共 310 个补丁,无需额外 LoRA 节点。
⚠️关键坑位:剪枝适配器只认adaln_t_table的内容哈希,不认文件名(校验信息见 adapter_model.safetensors.manifest.json)。使用曲线表未知的剪枝检查点时,会在采样前直接报错,而不是悄悄用错权重;重命名文件也无法绕过该检查。
🎛 参数锁定规则(新手必读)
- Turbo 模式:节点自动加载 default + turbo 适配器,采样锁定8 步(Euler/native-flow),视频/音频 Shift 锁定12 / 3,无需手动改步数;
- Stage B 模式:使用 default 适配器,按50 步运行;
- 禁止叠加:不要在 OpenVDN 模型上再叠 Turbo/EMA LoRA、SLA、VSA、Sol-Attn、BlockCache 或第二套模型/注意力补丁;
- 不要自己加 LoRA 节点:适配器已由 T8 节点自动应用。
💻 最快上手安装步骤
- 安装自定义节点
T8mars/comfyui-minimax-h3-audio-T8(置于ComfyUI/custom_nodes/); - 通过
hf download将本仓库下载到ComfyUI/models(需先通过 MiniMax H3 社区许可审核并登录),或使用 git clone:
cd ComfyUI/models git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/t8star/Vdn-Minimax-H3-Comfy- 将克隆目录中的
diffusion_models/、text_encoders/、vae/三个目录移动到ComfyUI/models/下; - 重启 ComfyUI,加载自定义节点仓库
examples/workflows/10-speed中的工作流,支持 T2VA、首帧 I2VA、尾帧 L2VA、首尾帧 FL2VA、单图/多图 Ref2VA、参考视频+音频、独立参考音频、首帧+参考音频混合等模式。
📦 显存与硬件参考
官方验证基于RTX 4060 Ti 16 GB:
- 完整基座:各多模态工作流分别在512×288×39分辨率下验证通过;
- 剪枝基座:严格串行矩阵在320×192×39下覆盖全部 9 条工作流,全部零 LoRA 报错、音视频严格解码通过,最低剩余显存 290 MiB;
- 官方特别提示:只有 T2VA 与 I2VA 两条路线清除了 512 MiB 精确运行余量——这证明的是兼容性,而非所有 16 GB 场景都安全。显存吃紧时优先选剪枝基座并降低分辨率。
❓ 常见问题 FAQ
Q:换剪枝基座后,采样前直接报错?A:多半使用了不支持的剪枝检查点。适配器按内容哈希绑定,属于"快速失败"设计,请改用仓库自带的 minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors。
Q:能否同一工作流里 8步Turbo 和 50步Stage B 一起跑?A:不能。两个分支的适配器一次只选一组,叠加另一分支适配器或第二套注意力补丁是官方明确禁止的。
Q:为什么我选了完整基座,节点却提示要换?A:适配器选择与基座结构哈希绑定,而不是你的手动选择。在UNETLoader中切换为剪枝基座,曲线投影适配器会自动加载。
Q:有地区限制吗?A:有。MiniMax H3 社区许可的可适用地域排除欧盟、英国、韩国与美国,下载与使用前请阅读 LICENSE 与 NOTICE。
📝 总结:30 秒速查
- 要快(试探、预览、低显存)→8步 Turbo:8 步、Shift 12/3,节点全自动应用适配器;
- 要好(最终出片、细节优先)→50步 Stage B:教师级质量基准;
- 省空间(约 13 GB)→ 剪枝基座,哈希校验确保适配器不错配;
- 完整说明见 README.md。
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