/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
MiniMax-H3
Библиотека
comfyui
Опубликована
3 авг 2026

MiniMax-H3-ComfyUI-Quants

Видео по тексту и кадрамИзображение, текст → видео

Квантованные сообществом чекпойнты MiniMax-H3 для генерации аудио и видео по тексту, кадрам и референсным медиа в ComfyUI.

0скачиваний за 30 дней38лайковвеса обновлены5 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

DmitryDB выпустил сообщественные конвертированные и квантованные чекпойнты MiniMax-H3 для генерации аудио и видео в ComfyUI. Репозиторий содержит варианты FL2VA, создающие аудио и видео по тексту и начальным/конечным кадрам, и Ref2VA, использующие референсные изображения, видео и аудио. Модель основана на MiniMaxAI/MiniMax-H3; чекпойнты сохраняют все 50 блоков трансформера и совместимы со штатной раскладкой ComfyUI без пользовательских патчей.

Доступны профили INT8 ConvRot разных размеров и варианты NVFP4. В README приведены результаты загрузочных испытаний на RTX 4090, но это не замеры полного пикового расхода памяти при генерации. Проверка качества генерации видео по перцептивному сравнению не проводилась. Это неофициальные сообщественные конверсии; лицензия в метаданных указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией базовой модели и репозитория.

Сценарии применения

  • генерация короткого видео с аудио по текстовому описанию и начальным и конечным кадрам
  • создание аудио и видео на основе референсного изображения
  • генерация аудиовизуального ролика с опорой на референсное видео
  • локальный запуск генерации видео через ComfyUI на GPU с ограниченной памятью

Ограничения

Результаты загрузки на RTX 4090 не отражают полный расход видеопамяти при генерации, а перцептивное сравнение качества видео не проводилось. Модель выпускается сообществом, а условия лицензии «other» требуют отдельной проверки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MiniMax-H3 Stock ComfyUI Quants

Community FL2VA and Ref2VA diffusion-transformer checkpoints for MiniMaxAI/MiniMax-H3. All files in this repository retain all 50 transformer blocks and use the stock ComfyUI fused-QKV and time-table layout. No custom node or ComfyUI core patch is required.

These are community conversions, not official MiniMax or ComfyOrg releases.

Naming

  • No runtime marker in the filename means stock ComfyUI compatible.
  • FL2VA is text/first-frame/last-frame-to-audio-video generation.
  • Ref2VA is reference-image/video/audio-to-audio-video generation.
  • Quantized tensor counts, retained BF16 islands, GPU class, and expected memory class are documented here instead of being encoded in filenames.
  • The patch-required dynamic-time, separate-QKV editions use the explicit DT-sQKV marker and live in the separate MiniMax-H3-DynTime-sQKV repository.

Choose a checkpoint

Download one FL2VA or Ref2VA checkpoint from the same profile row.

ProfileDirect downloadsFile sizeGPU class and quant layout
INT8 ConvRot HQFL2VA · Ref2VA21.908 GiB32 GB+ · RTX 30/40. 145 INT8 ConvRot + 63 BF16 semantic matrices. Largest BF16 island. A 24 GB RTX 4090 loader test offloaded about 0.955 GiB.
INT8 ConvRotFL2VA · Ref2VA20.940 GiB24 GB · RTX 30/40. 170 INT8 ConvRot + 38 BF16 semantic matrices. Fully resident in the RTX 4090 loader test.
INT8 ConvRot LiteFL2VA · Ref2VA20.330 GiB24 GB · RTX 30/40. 185 INT8 ConvRot + 23 BF16 semantic matrices. Leaves more memory for the rest of the workflow.
NVFP4 HQFL2VA · Ref2VA13.597 GiB16–24 GB · RTX 50/Blackwell. 170 NVFP4 + 30 BF16 main matrices; the eight token-refiner matrices remain BF16.
NVFP4FL2VA · Ref2VA10.862 GiB8–12 GB · RTX 50/Blackwell. All 208 main and token-refiner matrices use block-scaled NVFP4.

Checkpoint size is not full-workflow peak VRAM. Resolution, frame count, attention backend, text encoder, VAEs, and ComfyUI offload settings also affect memory use. RTX 50 classifications are architecture-based; no full generation run was performed on an RTX 5090. NVFP4 here is block-scaled NVFP4, not AWQ.

Measured RTX 4090 loader results

FL2VA and Ref2VA were tested independently through stock ComfyUI. Each test also executed a real quantized INT8 projection.

CheckpointLoaded weightsPeak reservedFree after loadResult
MiniMax-H3_*VA-INT8-ConvRot-Lite.safetensors100%20.424 GiB2.072 GiBPASS
MiniMax-H3_*VA-INT8-ConvRot.safetensors100%21.025 GiB1.471 GiBPASS
MiniMax-H3_*VA-INT8-ConvRot-HQ.safetensors95.6%21.002 GiB1.494 GiBPASS; about 0.955 GiB offloaded

These are loader/kernel measurements, not complete prompt-to-decoded-video VRAM peaks.

Quantization and preserved components

All 10 diffusion checkpoints:

  • retain all 50 transformer blocks;
  • use the fused qkv_proj = cat(Q,K,V) layout expected by stock ComfyUI;
  • use a rank-16 FP32, 4,097-point time table;
  • retain 51 independent FP32 AdaLN projections;
  • keep norms, conditioning projections, patch projections, output heads, and other small or sensitive tensors in source precision;
  • load without a custom loader or core patch in tested ComfyUI commit 14b05228.

INT8 weights use ConvRot/Hadamard rotation with group size 256, per-row FP32 scales, and deterministic scale search.

INT8 profileBF16 attention-output blocksBF16 MLP fc2 blocksToken refiner
INT8-ConvRot-Lite0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 15, 19, 38, 45, 4949Eight BF16 matrices
INT8-ConvRot0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 19, 20, 27, 38, 43, 44, 45, 46, 47, 4939, 45, 49Eight BF16 matrices
INT8-ConvRot-HQall blocks 0–4929, 39, 44, 45, 49Eight BF16 matrices

Stock layout versus DT-sQKV

FeatureThis repositoryDT-sQKV repository
Attention storageFused qkv_projSeparate q_proj, k_proj, v_proj
Attention executionOne fused callThree projection calls
Original FP32 time_embedderReplaced by measured time tableRetained and evaluated at runtime
adaln_t_tableFP32 [4097,16]Absent
Per-block AdaLN51 independent FP32 rank-16 projections51 independent FP32 rank-16 projections
ComfyUIStockCore patch required

The time table does not remove timestep conditioning. It interpolates a compact representation of the original measured time curve. Maximum measured table interpolation error is below 0.001%; sampled end-to-end AdaLN relative error is approximately 3e-7 to 4e-7 across 19 timesteps.

Validation

Every released checkpoint passed:

  1. exact key, shape, dtype, and quantization-inventory checks;
  2. sampled reconstruction against its original FL2VA or Ref2VA HF shards;
  3. a 19-timestep FP32 AdaLN numerical comparison;
  4. complete CPU load as MiniMaxH3Model in clean ComfyUI commit 14b05228;
  5. remote byte-size and LFS SHA-256 verification.

Reports under reports/ retain their historical internal profile names so the published validation provenance remains intact. BF16 samples were checked bit-for-bit. A representative INT8 QKV sample has relative L2 error 0.008814. A prompt-to-decoded-video perceptual A/B score has not been measured.

Installation and required components

Place one selected FL2VA or Ref2VA checkpoint in:

ComfyUI/models/diffusion_models/

A complete workflow also needs the separately maintained Qwen3-VL MiniMax-H3 text encoder and these shared VAEs:

FileRole
vae/MiniMax-H3_VideoVAE-FP16.safetensorsVideo latent encoder and decoder
vae/MiniMax-H3_AudioVAE-FP32.safetensorsAudio latent encoder and decoder

No text encoder is included in this repository.

License and attribution

Use is subject to the included MiniMax-H3 community license. The base model is by MiniMax. This community conversion is not endorsed by MiniMax or ComfyOrg.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · comfyui

Нельзя запустить

Задача «image-text-to-video» пока не поддерживается рантаймом.

Ревизия весов
06aba48

0 моделей