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ComfyUI 眼睛方向 LoRA：用紅點指定角色視線

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呢個 LoRA 透過畫面上嘅紅點控制眼睛睇邊度，無論寫實、動漫定 CG 角色都適用。

喺生成角色圖像嘅時候，好多人會發現想控制眼睛視線方向係一件好頭痛嘅事：用 prompt 寫「望鏡頭」或「望向左邊」往往效果不穩定。Eric Venti Seeds 推出嘅 Eyes Direction LoRA，以 black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B 作為基礎模型，提供咗一個更直接嘅操作方式——只要喺畫面擺放一個紅點，眼睛就會自動望過去。

呢個 LoRA 嘅運作邏輯係參考圖像入面紅點嘅位置嚟決定瞳孔方向。紅點放喺正中間，雙眼就會望鏡頭，無視身體姿勢；紅點貼近畫面邊緣，視線就會偏向畫框外面。訓練時已包含人眼活動嘅物理極限，所以當紅點放喺「唔可能」嘅位置時，模型會將瞳孔隨機處理。LoRA 採用 MIT 授權，總檔案大小約 258 MB。

為了方便擺放紅點，作者額外開發咗 ComfyUI 專用嘅 Eyes Direction Control node，可以直接拖動紅點預覽效果。如果唔用 node，手動用 Photoshop 整張紅點圖都得。LoRA 同時保留咗原本瞳孔形狀同虹膜顏色，所以風格唔會走樣。

重點摘要

  • 基礎模型：black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B
  • 控制方式：以畫面紅點位置決定眼睛視線方向
  • 相容風格：寫實、動漫、CG、漫畫、油畫都適用
  • 配套工具：ComfyUI Eyes Direction Control node，可手動拖動紅點
  • 已知限制：動物眼睛效果差，極端頭部角度或異色瞳情況處理唔穩定

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MiniMax H3 Director Studio：Windows 本地模型做 AI 影片前期製作

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Director Studio 是一個本地優先的前期製作工作空間，串接 Ollama 規劃鏡頭、ComfyUI 生成畫面，再交由 MiniMax H3 出片，特別適合想完全控制創作流程的獨立創作者。

Repository image for ai2764/Director-Studio

想在本地完成 AI 影片從構思到成片的整條前期流程，而不依賴雲端訂閱？Director Studio 正是針對這個需求的工作空間類工具。它把鏡頭規劃、可重用的視覺與語音資產管理、以及 MiniMax H3 Ref2AV 提示詞撰寫，整合在同一個介面內，最後透過 ComfyUI 與 MCP 協議生成圖像與影片。

與一般 ComfyUI 前端不同，它把「規劃 Agent」綁定在本地 Ollama 上運行，並與 ComfyUI 共享 VRAM，避免兩者搶顯存。用戶可以選擇全本地流程，亦能把 H3 影片交給官方 MiniMax API 處理，兼顧靈活與效能。內建的 typed asset library、演員與場景工作流、可編輯的 Picture/Audio 參考、以及六段式 H3 提示詞結構，讓鏡頭設計不再是憑感覺亂試。

Qwen3.8 27B Directs H3 | Director Studio Is Now Open Source

對於獨立創作者、小型製作團隊，或需要反覆迭代鏡頭分鏡的人，這套工作流省下了在不同工具間切換的成本。Windows 用戶只要安裝 Ollama、ComfyUI Desktop 與 Python 3.10+，再解壓官方 zip 即可透過 DirectorStudio.exe 啟動，所有資料儲存在執行檔旁的 data 目錄，方便升級前備份。

採用 FastAPI 後端配合 Vite + React 前端，規劃 LLM 透過 Ollama 執行，生成層則透過 ComfyUI MCP 串接。架構與擴展點已在 docs/ARCHITECTURE.md 說明，適合想自行修改管線的進階用戶。

需要注意，VRAM 是這套系統的瓶頸：Ollama 與 ComfyUI 需共享顯存，若要同時運行大型本地模型與高解像度影片工作流，硬體門檻不低。對於偏好全雲端、或無獨立顯卡的用戶，這套方案未必比 SaaS 工具方便。

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MiniMax-H3 Singularity：提升影像轉影片品質

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基於 MiniMax-H3 深度微調的多模態影片模型，針對動作模糊、遠景人臉失真與光影過油等痛點進行修補。

Minimax-h3_Singularity 是建基於 MiniMax-H3 的多模態影片生成模型，採用 Apache-2.0 授權，於 ComfyUI 環境原生支援 Text-to-Video（T2V）、Image-to-Video（I2V）、Reference-to-Video（Ref2V）以及 Video-to-Video（V2V）四種工作流程。開發者並非單純做一次 LoRA 貼片，而是將 ref、fl、b25-49 等多個關鍵 checkpoint 進行策略性融合，再以高步數深度微調，最後花三天做精準剪枝與權重優化，目的是在保留 MiniMax-H3 原生 prompt 適應力與泛化能力的同時，壓住高步數訓練帶來的鬼影與過擬合。

這個版本重點針對三類常見瑕疵：高動態場景的運動模糊、Medium-to-Long Shot 距離下的人臉崩壞與糊化，以及人物皮膚過油、光澤不自然的問題。在功能面上，它特別加強了武打對戰、魔法施法、粒子光暈等奇幻動作場景的動感張力，同時提升鏡頭語言對搖鏡、推拉、追蹤等運鏡指令的回應度。

模型以 ComfyUI 節點工作流為主要入口，並附帶 RunningHub 線上 Demo 以及 YouTube、Bilibili 展示頻道連結，方便先觀察實際輸出再決定整合方式。

MiniMax H3 Singularity开源！全面微调融合，基础能力还在！嗨，大家好，这里是啊ban！快去玩！纯推荐分享视频！

重點摘要：

  • 基礎模型：以 MiniMax-H3 為底，融合 ref、fl、b25-49 等 checkpoint 做高步數微調與剪枝
  • 支援工作流：T2V、I2V、Ref2V、V2V 四種 ComfyUI 多模態流程
  • 主要修正：HDR 影像品質、遠景人臉修復、去油感光影、強化武打與魔法 VFX 動感
  • 鏡頭控制：對 pan、tilt、zoom、tracking 等運鏡指令有更敏銳回應

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MiniMax H3 Semantic Bridge：單卡煉成的極輕量視頻生成適配器

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約 11 MB 的小型適配器，可在不改動 H3 權重的情況下，把跨架構語意信號融入 MiniMax H3 的視頻生成流程。

Og image

由社群開發者 speach1sdef178 發佈的 MiniMax H3 Semantic Bridge，基於 MiniMaxAI 嘅 MiniMax-H3 進行延伸，定位係一個輕量嘅 conditioning-space 適配器，主要服務於標準 H3 FL2VA 文字生成視頻流程，整個項目僅用單張 NVIDIA RTX 3090 Ti 24 GB 完成訓練，並無動用多 GPU 叢集。

這並非 LoRa、checkpoint 合併或傳統的參數轉接。此適配器在影片Transformer之前轉換原生H3條件，並將學習到的語意表示以可控強度融合回H3。佢嘅核心做法係將原本用於 SenseNova U1.5 嘅語意表示，透過跨架構遷移與蒸餾，壓縮成一個獨立嘅小型檔案（MiniMaxH3_SemanticBridge_v1.safetensors）。使用時 SenseNova 完全唔需要載入，適配器會喺視頻 transformer 之前轉換 H3 嘅原生 conditioning，再以可控強度將學到嘅語意信號混合返入 H3。檔案本身只有約 11 MB，並唔係 LoRA、權重合併或者傳統參數嫁接，安裝方法係將 MiniMax_H3_Semantic_Bridge_v1.0.zip 解壓至 ComfyUI 自訂節點目錄，再將適配器放入新增嘅 ComfyUI/models/semantic_bridge/ 資料夾即可。

目前 v1 只支援文字條件嘅標準 FL2VA 流程，Ref2VA 參考圖生成或參考音訊工作流並唔適用。官方亦提到，喺參考音訊場景插入呢個適配器時，唱歌同嘴型同步表現會明顯下降，因此使用前要留意任務邊界，避免硬套落唔支援嘅流程。呢個項目提供咗 examples/ 對照素材、workflow JSON 同研究文章，方便用家直接喺 ComfyUI 內做 Native H3 同 Semantic Bridge 嘅 A/B 比較。

重點摘要：

  • 基礎模型：MiniMaxAI/MiniMax-H3，定位係 H3 嘅 conditioning-space 適配器而非權重合併。
  • 檔案規模：約 11 MB 嘅獨立 .safetensors，外加 ComfyUI 自訂節點 zip 同 workflow JSON。
  • 訓練條件：單張 RTX 3090 Ti 24 GB 完成，無需多 GPU 叢集，SenseNova 只用於訓練階段。
  • 支援範圍：適用於 H3 FL2VA 文字生成視頻，Ref2VA 同參考音訊流程未獲支援。
  • 整合方式：放入 ComfyUI custom nodes，並透過新增節點將 conditioning 同 latent 注入原有 H3 流程。

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Fizgig：免重訓練逐塊修 LoRA，仲可以當遊戲咁變體

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你試過 train 好個 LoRA 先發現風格走晒樣、身份感 overbaked 嗎？Fizgig 畀你逐個 block 拉 slider 救返，仲可以一鍵部署上 RunPod，免安裝。

Fizgig LoRA Studio — watch the full video tutorial

對成日同 LoRA 打交道嘅創作者來講，最痛苦嘅唔係訓練，而係訓練完之後先發現結果唔啱用。Fizgig 就係針對呢個痛點而嚟：佢係一個圍繞 Flux 2 Klein 9B、Krea 2 同 MiniMax H3 嘅 LoRA 工作台，聲稱可以喺 16 GB 顯示卡起跳，由普通 LoRA 一直玩到全模型微調都搞得掂。

佢最實用嘅功能叫做「LoRA surgery」：當你發現某個 LoRA 身份感太重、風格被壓扁，可以逐個 block 拉 slider 去修正，唔使重新訓練，直接輸出新嘅 .safetensors。對應到 MiniMax H3 影片 LoRA，仲可以逐 block 預覽每段對動作、面孔同聲音嘅影響，22 格短片連音效並排播俾你揀。

Minimax H3 - Edit your LoRAs directly with Video Previews

如果你鍾意試新變體，Fizgig 提供類似遊戲化嘅 mutation 流程：應用程式提出變化，你揀鍾意嘅，LoRA 就透過選擇演化落去。配合 LoRA Royale，你可以一次過睇晒成個訓練 run 每個 epoch 嘅效果，或者用 crossfade 喺唔同版本之間游走。LoRA Royale 仲可以直接輸出 MP4 或 GIF 格式嘅循環動畫，方便分享成果。

佢支援標準 LoRA、LoKR 甚至全模型微調，完成嘅 fine-tune 會變成普通 checkpoint，而 Checkpoint to LoRA 功能可以將任何 fine-tune 蒸餾返做可分享嘅 LoRA，揀你鍾意嘅 rank。對於冇 GPU 嘅人，官方提供 RunPod 一鍵部署連結，唔使本地安裝就得用到 24 GB 卡嘅 int8 設定。

重點摘要：

  • 逐 block 修復 LoRA：slider 直接調，唔使重訓練，解決 overbaked identity 同風格崩塌
  • 遊戲化變體探索：app 提議 mutation，用戶揀最愛，LoRA 經選擇演化
  • LoRA Royale 視覺化：一次過 render 晒每個 epoch，crossfade 揀最好嗰個，仲可以輸出分享用動畫
  • Block profiling：清楚顯示每個 block 揹住身份、風格定係細節，調之前先知邊度落手
  • 多模型支援：Flux 2 Klein 9B、Krea 2、MiniMax H3 三線齊，由照片、影片到聲音都覆蓋

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MiniMax-H3-Motion-Director 全能導演台節點

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ComfyUI 自訂節點 Motion Director 將 T2V、I2V、V2V 等多段生成整合到同一介面，支援分鏡重跑、跨鏡頭連貫與即時預覽，讓多片段 AI 影片製作不再被節點海淹沒。

MiniMax H3 Motion Director — Mixed Mode

用 ComfyUI 砌 AI 影片嘅朋友，多數都經歷過呢個困局：想做一個有五個鏡頭嘅項目，要由零開始接 T2V、I2V、V2V 各種 workflow，每段調好參數再串埋，節點一多就連自己都搞唔清邊段行緊、邊段要重做。Motion Director 想處理嘅就係呢個問題——佢係一個 ComfyUI 自訂節點，把多段影片生成收納到同一個 Director 介面，等你可以逐段揀唔同生成方法（T2V / I2V / FL2V / R2V / V2V / RV2V），又唔使為咗切換而重新拉整個圖。

佢同一般 ComfyUI 工作流最大嘅分別，係圍繞「項目」做設計。Director 介面入面有 Segment、Multi Segment、Final Result 三層檢視，亦有 Director Live Preview 即時顯示邊段行緊、邊段做完。跨段連貫靠 Motion Context、Context Frames、Latent Scale Lock 同生成音訊接續，仲可以將上一段已解碼嘅幀直接當下一段嘅 I2V／FL2V 輸入，避免每次都重新生成首幀。素材方面提供 Common References 同持久化 Material Library，圖、音、影片、提示詞都可以重複用。

另一個貼地嘅設計係 Selective Run——只要揀要重做嘅片段就得，唔使成條 pipeline 重跑，配合 MIXED 模式用，可以幾段文生、幾段圖生、幾段源影片剪輯混埋做項目。Director 本身係 OUTPUT_NODE，最尾嗰格就可以輸出畫面、音訊同 FPS 畀下游 ComfyUI 節點繼續接。後製方面內置 Global Refine、放大、可揀 NVIDIA RTX VSR / Deblur 同 Face Refine，不過 VSR／Deblur 要相容 NVIDIA VFX runtime，Face Refine 要 UI 揀好對應 detector／SAM 路徑。

適合要處理多鏡頭、有分鏡表、要保持視覺同音訊一致嘅創作者，例如廣告原型、MV 概念、敘事短片預覽，或者要把源影片做局部 V2V／RV2V 修補嘅後期流程。生成方面支援內建 sampling 或外部 ComfyUI SAMPLER + SIGMAS，方便想自己控制 noise schedule 嘅人。版本去到 v1.2.0，採用 GPL-3.0；硬件門檻就睇你揀嘅功能——基本生成跟返 ComfyUI 一般配置，想用 VSR／Deblur 或大尺寸放大就要 NVIDIA 顯卡同對應 runtime。

重點摘要：

  • 多段整合 Director 介面：T2V／I2V／FL2V／R2V／V2V／RV2V 同一畫面揀，逐段切換唔使重拉 workflow
  • Selective Run + Mixed Mode：只重跑指定片段，唔使成條 pipeline 由頭嚟
  • 跨鏡頭連貫：Motion Context、Context Frames、Latent Scale Lock 同音訊接續，仲可以重用上一段解碼幀
  • 內建 Live Preview 與三層檢視：Director 介面直接睇 Segment／Multi Segment／Final Result
  • 後製選項齊全：Global Refine、放大、可選 RTX VSR／Deblur 與 Face Refine，對硬件有特定要求

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ComfyUI-CGlide：MiniMax H3 短片創作者的自訂節點

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這是一套給 ComfyUI 用的 MiniMax H3 影片生成自訂節點，把提示詞拼裝、即時預覽、寫檔與續接四步壓成四個節點，特別適合用 H3 拍短片的人。

Repository image for CGlide/ComfyUI-CGlide

想做 H3 短片但不想在 ComfyUI 裡堆十幾個 loaders 同 text box 嘅人，可以留意 CGlide 嘅呢套自訂節點。佢將成個 H3 影片生成流程拆成四個節點：拼裝 prompt 同 conditioning、邊取樣邊預覽當下鏡頭、寫出影片檔，以及將續寫片段接返去原本嘅 clip。H3 Studio 更加將九張圖、三段影片、三段聲音同 prompt 全部塞入一個面板，但保留原本嘅 sampler 同步數，唔會插手推 sampling。

安裝好簡單，喺 ComfyUI Manager 搵 CGlide 或者 git clone 入 custom_nodes就得，不過官方提醒 ComfyUI 一定要更新，因為低 VRAM 嘅 w4a8 路徑要 0.31.0 或以上，否則會出黑畫面有聲冇畫，唔彈 error。模型要從 Comfy-Org 嘅 MiniMax H3 repo 拎，reference-to-video 或 first-last-frame checkpoint 入 diffusion_models，text encoder 入 text_encoders，影片同音訊 VAE 就擺去 vae。VRAM 唔夠嘅話可以用 Kijai 嘅 w4a8 版同 int8_convrot video VAE，大約 11.8 GB 就推到，原 workflow 唔使改。

H3 Studio: prompts, projects and clip extension for MiniMax H3

呢套節點嘅 chain 機制用 source_video 同 guide_frames 兩個輸出做接駁，比較啱做有連貫性嘅敘事短片，作者就用呢套工具完成咗 THE RECITATION。PyAV、torchaudio 同 ffmpeg 屬於依賴項目，PyAV 多數已經裝好，ffmpeg 放上 PATH 就夠，Glide Video 內部會 shell out 畀佢用。

對習慣 ComfyUI 節點工作流、又想用 H3 拍短片或敘事片段嘅創作者嚟講，呢套節點減少咗重複接線嘅時間，亦令低顯存方案更易落地。

重點摘要：
– 四節點設計：拼 prompt、即時預覽、寫檔、續接，分工清晰。
– H3 Studio 整合面板：九圖三影片三音訊同 prompt 集中管理，但唔干預 sampling。
– 低 VRAM 路徑：w4a8 加 int8_convrot VAE 約 11.8 GB，但要 ComfyUI 0.31.0 以上。
– chain 輸出：source_video 同 guide_frames 支援敘事鏡頭接駁。
– 作者實戰驗證：用同一套工具完成短片 THE RECITATION。

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FastH3 Live：單張消費級 GPU 跑出無限 AI 直播

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FastH3 Live 將 MiniMax-H3 蒸餾成 4 步模型，配合重定時與 ComfyUI 串流伺服器，用一張 RTX 5090 就能長開 448×448 18fps 嘅無限影片加音訊直播。

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喺消費級硬件上長開一段無止境嘅 AI 影片頻道，一直係文字轉視頻工作流嘅痛點——雲端成本高、本地生成速度慢，仲要面對提示詞同角色一致性嘅限制。FastH3 Live 就係圍繞呢個矛盾設計：佢將 MiniMax-H3 經過 4 步 DMD2 蒸餾成 FastH3，配合一套本地串流伺服器，令生成同播放可以同步進行，前一段影片播放期間，模型已經喺度產出下一段。

整個項目以 ComfyUI 作為運行環境，並喺單張 RTX 5090（32GB、Windows 11）上完成測試。v1.1.0 版本將解析度提升至 448×448、幀率達到 18fps，相比 v1.0.0 嘅 512×288 12fps 有明顯進步。音訊部分亦同步串流，用戶只要用 VLC 指向本地 URL，就可以一直接收新嘅短片，支援多位觀眾同時連線同斷線重連。

對於內容創作者、ComfyUI 用戶或者想試文字轉視頻嘅人來說，呢套工具最直接嘅吸引力係「無限直播」呢個使用場景。項目內附 321 個場景提示詞、503 個已驗證可用嘅角色清單，使用時可以快速組合出唔同長度嘅段落，唔需要每次由零開始寫 prompt。

需要注意嘅限制亦都幾清楚：相關權重屬於 MiniMax-H3 社群授權，適用範圍排除歐盟、英國、韓國同美國，下載前需要確認所在地。

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ComfyUI-OCIO：ComfyUI 直通 ACES 與 HDR 的色彩管理節點

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由模型輸出到 ProRes、EXR 或 HDR 交付，ComfyUI-OCIO 保留更多影像色彩與亮度資訊。

OCIO Nodes for ComfyUI - by AI VFX NEWS, Slava Sexton

由 LTX、Flux 或其他影像流程產生的 HDR、Cineon 及 10-bit 影片，可以在 ComfyUI 原生 VIDEO wire 內完成色彩管理、ACES 調色及輸出。ComfyUI-OCIO 屬於 ComfyUI 自訂節點項目，處理的是模型解碼後容易被截斷、降位深或轉成 4:2:0 的影像資料。

核心差異在於 OCIO VAE Decode 以 float32 解碼，而且不會把數值夾到固定範圍；低於 0 的值亦會保留，讓超出工作色域的顏色和場景線性動態範圍交由 OpenColorIO 轉換。普通 SDR 生成不會因取消 clamp 自動變成 HDR，素材本身沒有相關範圍時，收益亦會有限。

LTX-2.5 可經由 ACEScct 路徑接入其 HDR path，補足 ComfyUI 原生流程未能直接觸及的部分。輸出可包括 32-bit float EXR、ProRes 4444 10-bit 4:4:4、DPX log，以及 Rec.2100 PQ／HLG；FFV1 才能做到無損保存，ProRes 讀回則以 12-bit 處理並承載 10-bit 資料。

ComfyUI-OCIO 提供的單一 LTX-2.5 測試中，模型浮點母片有 2304 個亮度級別，該項目的 ProRes 4444 版本保留 3520 個可辨識級別，與母片可辨識差異為 0.0001%；原生 10-bit 流程則為 882 級，出廠流程只有 220 級。安裝所需依賴包括 OpenColorIO、OpenCV、tifffile、Pillow、numpy 及 FFmpeg，但資料未提供完整圖形化操作步驟；較適合熟悉 ComfyUI、ACES 和影片編碼的 VFX、影片生成及後期團隊。

  • 保留 float32 解碼結果，不強制限制亮度範圍
  • 支援 ACES、HDR、Cineon、LTX、Flux 及 10-bit 影片流程
  • 可在原生 VIDEO graph 內讀取序列、調色及寫出影片
  • LTX-2.5 可經 ACEScct 進入其 HDR path
  • FFV1 適合無損保存，ProRes 4444 適合交付

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H3 分鏡技能：分鏡及表情提示

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這個 Claude Code 技能把腳本拆成 MiniMax H3 可渲染嘅分鏡，主打情緒表演真正落到畫面。佢直接指出：同一格塞太多表情指令，H3 會靜靜丟棄。

Repository image for phileiny/h3-storyboard-skill

用 H3 做有情緒起伏嘅影片，最容易撞牆嘅位通常唔係 prompt 寫得唔夠仔細，而係你貪心將太多表情塞落同一格。呢個 Claude Code 技能就係針對呢個盲點：佢唔止幫你格式化 H3 嘅 prompt schema，仲會教你點樣拆鏡頭、每格留幾多 beat、點樣導演一張臉。

核心發現來自一個對照實驗。同一個 shock beat、三次跑、同一粒 seed、同一批 reference 圖，只改動鏡頭結構：A 方案係一格 7 秒 close-up 塞 9 個表情指令，結果臉完全唔郁，PSNR 高達 37–42 dB，即係畫面接近凍結；B 方案拆成三格 2–3 秒、每格一個 beat，PSNR 跌到 22–23 dB，所有 beat 都落到；C 方案喺 B 基礎加返 <d> 對白標記，PSNR 再降到 19 dB，但代價係鏡頭時間被 H3 重新分配，背景角色連門一齊被裁走。結論好直接：開工前先數 beat，超過兩三個就要拆鏡頭。

另一個值得留意嘅細節係「唔好寫乜都唔變」。H3 對靜態描述容易洩漏到成個鏡頭，想表達 pause 就交俾剪接手。尺寸同距離方面，佢建議用相對關係（畫面三分二高、離底部一手寬）而唔係絕對數字，否則渲染出嚟會走樣。形狀就靠 reference 圖頂住，純文字三次都搞唔掂一個 1.75:1 嘅窗框。

需要用 H3 拍敘事短片、廣告 storyboard、或者任何要精準控制表情嘅創作者。比起坊間只做翻譯嘅 H3 技能，呢個項目多走一步：佢承認有啲規則只係推論（effect 係真實嘅，cause 仍未隔離），全部齊齊整整列喺 SOURCES.md 分做 verified、partly verified、inferred。

  • 屬於工具類 Claude Code 技能，解決 H3 prompt 表情指令被靜默丟棄嘅問題
  • 對照實驗證明分鏡頭係恢復情緒表現嘅關鍵機制
  • 對白標記唔會令臉郁，只會改變 H3 對鏡頭時間嘅分配
  • 距離用相對關係、形狀靠 reference 圖，純文字描述容易失效
  • SOURCES.md 將規則分三級誠實標註，邊個有控制實驗支持一目了然

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Categories: 開源, ComfyUI, Anthropic, MiniMax, Skill 技能
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