/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
MiniMax-H3
Библиотека
comfyui
Опубликована
2 окт 2026

MiniMax-H3-Ref2VA-Pruned-BF16

Видео из изображенияИзображение, текст → видео

Модифицированный чекпойнт MiniMax H3 для генерации видео по изображению в ComfyUI с уменьшенным потреблением памяти GPU.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

MiniMax H3 Ref2VA Pruned BF16 — это модифицированный чекпойнт MiniMax H3, подготовленный автором репозитория для инференса в ComfyUI. Он предназначен для генерации коротких видео со стереозвуком по изображению и другим Ref2VA-условиям; для запуска нужны отдельные текстовый энкодер, видео- и аудиокодеки, а также совместимая версия ComfyUI с поддержкой чекпойнтов adaln_t_table.

Веса представлены в BF16 без INT8, FP8, FP4 или другой квантизации. В чекпойнте сокращены проекции timestep-conditioning AdaLN, тогда как остальные части трансформера сохранены; автор сообщает о снижении пиковой памяти GPU в одном сравнительном запуске с 72,13 до 47,94 ГиБ при практически неизменном времени генерации. Проверки численной близости проведены на ограниченном наборе timestep-проб и одной конфигурации генерации, поэтому они не гарантируют равное визуальное качество для любых запросов. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверять в репозитории модели и у исходной модели MiniMax H3.

Сценарии применения

  • создание видео по исходному изображению и Ref2VA-условиям
  • генерация коротких видеоклипов со стереозвуком в ComfyUI
  • запуск MiniMax H3 на GPU с меньшим объёмом памяти

Ограничения

Для работы нужны отдельные текстовый энкодер, видео- и аудиокодеки и совместимая версия ComfyUI; чекпойнт не предназначен для обучения как полноценная исходная модель. Приведённые сравнения основаны на ограниченных численных проверках и одном сценарии генерации, поэтому не подтверждают общее равенство качества.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MiniMax H3 Ref2VA — pruned BF16

Modified MiniMax H3 checkpoint for ComfyUI. This compresses the timestep-conditioning AdaLN projections while preserving the rest of the original transformer. No INT8, FP8, FP4, or other weight quantization is applied. This is an inference checkpoint, not a drop-in replacement for training the full-width original model.

The checkpoint is 40,225,724,440 bytes, versus 66,280,486,840 bytes for our lossless ComfyUI conversion of the original. The 51 AdaLN projections are reduced from 2,688 inputs to 8. Their weights and biases are BF16; the shared 1,025 × 8 interpolation table is FP32, as required by the ComfyUI implementation. Other tensors preserve their source dtype. ComfyUI evaluates the reduced projections in FP32 at runtime.

This differs from Comfy-Org's pruned_bf16 reference, whose reduced AdaLN projections are stored in FP16. BF16 has a wider exponent range but fewer mantissa bits, so this export has greater projection rounding error. It is not advertised as numerically identical or superior.

Sources and construction

  • Original: MiniMaxAI/MiniMax-H3, revision 42ed227ee7df40d41602854ae760620d6eb651fe, transformer_ref/.
  • Coordinate table and comparison checkpoint: Comfy-Org/MiniMax-H3, revision e5eb578a89295337b8ff433a035929ce0279e0b6.
  • Validated ComfyUI source: e377e263049f9338b4d12a3dd417b36ae62948ff.

The conversion fits an affine map from the reference table to the original activated timestep embeddings, folds that map into each original projection, and rounds the resulting weights and biases to BF16. The published conversion script records the procedure; it requires the original checkpoint and the reference coordinate table at its documented local paths.

All 429 non-AdaLN tensors match the Comfy-Org reference exactly after lossless key, QKV, and SwiGLU layout conversion. Every row in all 51 reduced projections was checked on 297 unique timestep probes including endpoints, grid points, off-grid points, and seeded random points. Maximum per-projection relative L2 error was 0.171% against the original projection evaluated in FP32. This is a numerical probe, not a general quality guarantee. Exact measurements are in validation/pruning-validation.json.

Loading

Place the safetensors file under ComfyUI/models/diffusion_models/, select it in the Load Diffusion Model node, and use MiniMax H3 Reference to Video conditioning with the H3 text encoder and video/audio VAEs. Those supporting weights are not included here. Use an H3-compatible ComfyUI version that supports adaln_t_table checkpoints. Match ordered <Picture N>, <Video N>, and <Audio N> references in the prompt to the conditioning inputs.

Generation comparison

All three checkpoints completed a matched Ref2VA generation: 1344 × 768, 124 native frames at 24 fps, seed 0, 30 steps, res_multistep sampler, beta scheduler, PyTorch SDPA, no LoRA. All used the same cached conditioning from the same BF16 text encoder and FP32 video/audio VAEs. Initial noise and sigma schedules were verified identical. The presentation copies retain the first 120 frames and matching audio (exactly five seconds). All have stereo audio; no non-finite outputs or clipped audio samples were found.

The prompt and input media URLs come from MiniMax's official five-second Ref2VA example. Exact configuration and source hashes are recorded in validation/generation-config.json.

CheckpointSampling seconds, including model transferPeak allocated GPU memory (GiB)
Original BF161133.772.13
Our pruned BF161133.247.94
Comfy-Org pruned reference1133.247.94

These are single-run measurements on an RTX PRO 6000 Blackwell, not a rigorous speed benchmark. The clear benefit here is weight storage and memory reduction; sampling time was essentially unchanged.

Decoded presentation-video pixel PSNR against the original was 41.84 dB for our pruned BF16 and 41.64 dB for Comfy-Org's reference. Waveform relative L2 differences were 0.2010 and 0.0889, respectively. These are divergence measurements, not perceptual quality scores. One prompt and seed cannot establish general quality equivalence; assess the examples and full results in validation/comparison.json. Original full-width AdaLN uses BF16 runtime arithmetic, while reduced AdaLN uses ComfyUI's FP32 path.

AI-generated comparison clips:

License and attribution

Powered by MiniMax H3. The MiniMax H3 Community License Agreement applies, including its territory and use restrictions; see LICENSE and NOTICE. This is an independently modified checkpoint, not an official MiniMax release. Any included generated examples are AI-generated.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · comfyui

Нельзя запустить

Модели «картинка → видео» пока не запускаются.

Ревизия весов
4fb0e01

0 моделей