ComfyUI

ComfyUI-FL-MiniMaxH3 時間軸節點

2026 年 8 月 29 日

這套 ComfyUI 節點把 MiniMax H3 的提示詞、音訊與影片生成整理成可重拍、可分鏡及可組裝的時間軸工作流。

想控制影片每一秒出現甚麼畫面、配合節拍切分鏡頭，或者只重做其中一段而保留其餘內容，FL MiniMax H3 提供的是一套 ComfyUI workflow nodes，實際處理 MiniMax H3 影片與音訊 latent 的時間軸編排、取樣和合成問題。

核心節點會建立原生的 nested H3 video/audio latent 及 prompt conditioning。你可以手動設定 timeline，亦可接入 FL PROMPT SCHEDULE；系統支援以秒、frame 或 beat 安排提示詞，並把 H3 image、video、video audio、soundtrack 及獨立 audio reference 編碼到同一條可重用時間軸。

與先將資料攤平再處理的流程相比，項目保留 MiniMax H3 原有的巢狀影片及音訊結構，並提供 native latent upscaling，調整影片 latent 的高度和寬度時毋須經過 VAE 往返。需要更細緻修整時，pixel-space refinement 才會執行 decode、resize、re-encode，再於指定 sampling-step window 內細化結果。

可按節拍規劃獨立或明確分組的 shots
支援 frame-exact temporal reshots，只重生成指定區間
可把上一個 render 的 authored tail 作為 hard-cut motion context
內置 sampler previews，並可按時間軸組裝最終影片

使用者需要已有節點所需的 H3 text encoder、video VAE 和 audio VAE；適合需要精確控制分鏡、重拍範圍和聲畫結構的 ComfyUI 創作者及影片工作流程，而非用作性能比較。

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MiniMax H3 迎來 19 款 LoRA，影片生成速度與風格同步擴展

2026 年 8 月 29 日

MiniMax H3 的 LoRA 生態逐步成形，從加速推理到角色動作與畫面風格，為 ComfyUI 工作流提供更多選擇。

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想用MiniMax H3製作影片時，速度、動作表現和視覺風格往往難以同時兼顧。這項整理聚合19款MiniMax H3 LoRA（Low-Rank Adaptation）模型及變體，讓使用者按工作流需要調整生成方式，而不只依賴基礎模型。

加速類模型以Alibaba的MiniMax-H3 Acc LoRAs為例，透過Parallel Decoding Distillation（PDD）支援FL2VA與Ref2VA工作流，目標是在較少推理步數下維持影像質素。MiniMax H3 Turbo Sparse Linear Attention LoRA則採用Sparse Linear Attention（SLA），以85%注意力稀疏比例提升效率，在NVIDIA RTX 5090上約可達2.5倍推理速度。

其他變體針對不同創作需求，包括1930年代手繪動畫質感、Z-Image風格帶來的紋理和較自然的粗獷感，以及更適合本地執行的4-bit版本。模型需要配合MiniMax H3基礎模型與ComfyUI工作流，LoRA檔案則放入ComfyUI/models/loras資料夾。

• 以少量步數加快影片生成
• 支援FL2VA及Ref2VA工作流
• 涵蓋動畫、寫實、動作和鏡頭風格
• 提供VRAM較友善的4-bit選項
• 速度提升仍需按硬件與畫質要求取捨

適合已使用ComfyUI，並希望細緻控制生成速度、角色移動、鏡頭行為或整體美術方向的創作者。不同LoRA針對的任務差異很大，選擇時應以工作流兼容性和輸出要求為先。

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MiniMax-H3 一次生成 120 秒長影片

2026 年 8 月 26 日

它把單次輸出的 MiniMax-H3 變成可接續的長片段影片流程，連音效也一併處理。角色、服裝和道具都會沿鏡頭延續，減少畫面在鏡頭交界處走樣。

H3-LongVideos 針對的是 MiniMax-H3 在長片段生成時最容易出現的問題：每個 shot 各自生成，角色外觀、服裝和道具很容易在鏡頭交界處漂移。這個 ComfyUI 節點把一段文字拆成多個 beats，再把每個 beat 變成一個 shot，並以前一鏡最後一幀接到下一鏡，令整條影片可以維持連貫。

這個項目是基於 ComfyUI 的 H3 支援來做，不是獨立模型訓練；因此只能確認它面向 MiniMax-H3 工作流。它同時處理 FL2VA 與 REF2VA 兩種條件方式，前者用一幀作為鏡頭錨點，後者用參考圖描述角色外觀，方便同一角色在多個 shot 裡保持一致。

輸出最長可到約 120 秒，並提供 soundscape、latent 和 info 等輸出。soundscape 會帶出場景實際使用的環境聲床，latent 則是按時間軸串接的 sampled latents，但在多 shot 情況下，它不是 images 的等價 latent 版本，因為 trim_seam 和 handoff_offset 截的是已解碼影格，H3 又會壓縮時間，所以 seam 附近的畫面仍會存在；只有單 shot 時才會完全對齊。

有用的是工作流層面的控制：prompt 第一段做 anchor，後續段落一段對應一個 shot；character_memory 管角色和服裝；resolution 與 megapixels 分開控制形狀和尺寸；shot_seconds 是上限而不是固定長度，先用 plan_only 預覽拆鏡、時長和警告，會比直接渲染更穩陣。

以 ComfyUI 把單次 shot 的 H3 生成改成多鏡頭串接，重點在長片段連貫性。
同時處理角色、衣著、道具和旁白/環境聲，減少鏡頭切換時的漂移。
plan_only 可以先檢查拆鏡結果和警告，不用先燒算力。
頁面沒有提供 GGUF、量化版本、base model 或推論框架清單。
latent 輸出只在單 shot 時可視作等價結果，多 shot 時要留意 seam 與時間壓縮。

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[教學影片]MiniMax H3 六格分鏡生成多鏡頭 AI 影片

2026 年 8 月 26 日

MiniMax H3 加入六格分鏡網格參考功能，用戶可直接餵故事板圖，再生成多鏡頭連貫短片，解決單鏡頭 AI 影片動作細節不足的問題。

AI 影片生成最常見的痛點之一，是鏡頭內動作幅度細，剪接起來又欠缺段落感。MiniMax H3 這次加入的 6-Grid Reference（六格分鏡網格）功能，嘗試從輸入端就解決這個問題：使用者把一張包含六格分鏡的故事板圖丟入模型，H3 會按格子內容分別生成對應鏡頭，再組成一條多鏡頭短片，避免單次生成只能「前後郁幾吋」的局限。

對熟悉影視分鏡流程的人來說，這等於把前期 storyboard 直接搬進生成管線。對一般創作者而言，操作門檻也比逐個鏡頭獨立 prompt 再拼接低很多——畫好六格、寫好提示詞，剩下的運鏡與節奏交給模型處理。

以下是這次教學與功能值得留意的幾個重點：

六格分鏡直接餵入：以一張 2×3 或 3×2 的網格圖作為視覺參考，模型按格生成對應鏡頭，無需逐個 cut 分開生成。
多鏡頭連貫輸出：最終成品會包含多個 shot，而非單一長鏡頭，方便直接接上剪接流程。
適合分鏡先行的工作流：對動畫短片、廣告腳本、遊戲過場等已有 storyboard 習慣的團隊特別受用。
降低逐鏡 prompt 成本：一次輸入即可覆蓋多個鏡頭，減少重複描述角色、場景、風格的工序。
與 H3 既有能力整合：可與 H3 的角色一致性與風格控制一併使用，保持多鏡頭之間的人物與美術統一。

教學影片示範的工作流程大致是：先準備好六格分鏡圖，每格代表一個鏡頭的構圖與動作重點，提示詞內描述場景氛圍與鏡頭運動方向，再由 H3 一次過輸出。對於想快速測試分鏡概念、或者要把動畫前期視覺化的人，這條工作流比起從零開始寫分鏡 prompt 更直觀。

需要留意的是，六格分鏡的格數、比例與每格內容差異會直接影響成品質素，每格的構圖與動作如果太擠迫或太模糊，模型理解鏡頭意圖時容易出錯。建議先用簡潔構圖測試，再逐步加入複雜元素。

影片主頁 • ComfyUI 工作流 • 特別版 H3 模型

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JoyAI-Echo: 拓展長音訊視訊生成技術

2026 年 8 月 26 日

它把文字轉影片做成可跨鏡頭延續的音畫生成流程，重點不只是一段片，而是人物、聲音同場景連貫下去。ComfyUI 節點版本可配合官方推理管線，方便逐鏡調整。

JoyAI-Echo 是一個面向 text-to-video（T2V）同多鏡頭長片段生成的模型項目，處理的是短提示詞難以撐住長篇敘事、角色外觀與聲音容易斷裂的問題。它的做法不是單段出片，而係用跨鏡頭 memory 去維持故事連貫，連動音畫一致性。

官方說明強調它走 full bf16 precision，唔採用 GGUF quantization，目標係貼近正式推理管線的輸出。現階段支援 T2V，同多鏡頭長視頻；image-to-video（I2V）未支援。另有 ComfyUI_JoyAI_Echo 節點包，適合想喺工作流入面逐鏡改 prompt、即時預覽、再串接後續鏡頭嘅人。

可做長篇音畫故事，展示例子去到 10 分鐘
支援少步數生成，長片與 causal world model 都偏向快速推理
cross-shot memory 會保留角色外觀、聲線同連貫性
ComfyUI 版本方便分鏡調整，同官方管線保持一致
目前重點在 T2V，多鏡頭長片段，未覆蓋 I2V

它和一般單段影片模型最大分別，在於將「一段生成得像」推進到「多段接得住」。如果要放進實驗室、內容團隊，或者做互動世界、長敘事原型，這種可續接的記憶機制會比只看單次輸出更實用；但代價是對 GPU 記憶體要求高，官方節點提到 48GB VRAM 同 GPU memory hot-swap 才較穩陣。

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MiniMax H3 在 ComfyUI 實現換臉換身工作流

2026 年 8 月 25 日

MiniMax H3 配合 ComfyUI 自訂節點，示範如何建立換臉與換身流程，方便整理影像生成工作流。

由換臉延伸到換身，影片示範 MiniMax H3 在 ComfyUI 中處理人物影像替換的完整流程，重點放在如何把不同步驟串連起來，減少使用者自行摸索節點配置的時間。

流程以 ComfyUI 為操作環境，並配合 custom nodes 建立 Face Swap 和 Body Swap 工作流。對需要處理人物素材、測試影像生成效果，或想將換臉與換身加入現有影像項目的創作者，這類示範可作為起點。

影片涵蓋的內容包括：
– MiniMax H3 在 ComfyUI 中的工作流安排
– Face Swap 換臉流程
– Body Swap 換身流程
– Custom nodes 的配合方式
– 從輸入素材到結果輸出的完整操作示範

Youtube 示範影片

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ComfyUI-MiniMaxH3-Contex-Loop：讓 MiniMax H3 多場景影片可重試續作

2026 年 8 月 25 日

把多場景影片拆成可審核、可重試的製作流程，減少一次渲染失敗便要由頭再做的浪費。

MiniMax H3 Contex Loop v0.5 — scene plans that survive the render

多場景影片最麻煩的地方，往往不是生成單一鏡頭，而是其中一幕出錯後要重做整段流程。ComfyUI-MiniMaxH3-Contex-Loop 是一套開源 ComfyUI 工作流工具，利用一個可重用的 sampling body，按 scene Plan 逐幕生成 MiniMax H3 影片，並把已接受的片段從磁碟組合起來。

每個場景都可以獨立設定提示詞、seed、時間、圖片、動態影片及音訊參考；Review Gate 會讓使用者選擇批准、重試、reroll 或提早停止。candidate_count 亦可為單一場景生成多個候選，最後由使用者揀選指定 take，減少整條工作流反覆排隊的成本。

支援中斷後 resume、partial assembly 及 atomic checkpoints
可延續現有片段，處理 inpainting 和 two-ended bridges
Guide 與 protected AV-prefix transitions 有助維持畫面、動態及聲音連接
支援 latent-to-PNG export，並可從已儲存資產恢復製作

v0.5 要求較新的 ComfyUI，包含原生 Add Guide for MiniMax H3。FFmpeg 放在 PATH 會較方便，沒有時可由 ComfyUI 內置 PyAV 處理 review 和 assembly，因此硬件、模型配置及渲染時間仍然是主要限制。倉庫目前以 main 作為支援的 0.5 發行線，已儲存的 0.4 workflows 和 checkpoints 仍然支援，較適合把生成流程分段管理的影片創作者及技術團隊。

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Comfy-mcp：讓 AI 直接操控本地工作流

2026 年 8 月 23 日

Comfy MCP 把本地 GPU、模型與自訂節點交給 AI 管理，令 ComfyUI 工作流可以用自然語言建立、執行及修改。

由 MiniMac Code、Claude、Cursor、Codex 等 AI agent 用自然語言建立並執行本地 ComfyUI 工作流，正是 Comfy MCP 提供的核心能力。它屬於 Model Context Protocol（MCP）伺服器，透過 comfy-cli 連接使用者自己的 ComfyUI，處理模型、節點、工作流與輸出圖片之間原本較繁複的操作。

使用者需要先有本地 ComfyUI 及 Python ≥3.10，再把 Comfy MCP 設定到支援 MCP 的客戶端。連接後，AI 可以讀取目前安裝的節點、自訂節點、模型及 GPU，搜尋可用模板，驗證工作流圖表，修改模板欄位，提交非同步工作，監察、取消工作，以及收集輸出的 PNG 檔案。

它和只依賴固定模型目錄或靜態工作流範例的做法不同，會按本機真正載入的內容作判斷，亦能在下載模型前檢查硬件是否有足夠能力。這減少了模型版本、節點依賴和顯存不相容帶來的失敗，但生成速度、可用模型和成功率仍然取決於 GPU、ComfyUI 安裝狀態、自訂節點及工作流本身；項目資料未提供統一基準測試數據。

較適合經常製作影像或影片工作流、需要反覆試驗模型的創作者，以及想把本地 GPU 納入 AI agent 流程的開發團隊。Comfy Cloud 與本地連線可以同時使用，代理可按硬件和任務需要選擇位置，形成雲端彈性與本地模型控制之間的折衷。

自然語言操作：建立、編輯、驗證及執行 ComfyUI 工作流。
讀取本機環境：辨識 GPU、模型、模板及包括自訂節點在內的已載入節點。
完整工作管理：支援提交、等待、監察、取消及讀取失敗結果。
本地與雲端並用：同一個 MCP 連線可按任務需要配合兩種環境。

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Comfyui-MMH3-UltimateUpscale：長片放大不再受顯存牽制

2026 年 8 月 23 日

ComfyUI 新增單節點升頻方案，讓 MiniMax H3 長片在有限 VRAM 顯示卡上處理，同時保留原有音訊。

Repository image for bbaudio-2025/Comfyui-MMH3-UltimateUpscale

長片、高解像度加上有限 VRAM（Video Random Access Memory）通常意味著要大幅降低輸出要求，但 Comfyui-MMH3-UltimateUpscale 把 MiniMax H3 的 AV latent 放進單一 ComfyUI 節點處理，目標是完成升頻而不破壞音訊。它屬於 ComfyUI 自訂工具，實際解決的是標準升頻節點無法理解 H3 視訊與音訊巢狀 latent 結構的問題。

節點會先以 temporal chunking 把長片切成重疊時間區段，再按需要進行 latent upscale，之後以 spatial tiling 分割畫面，逐塊完成 diffusion sampling，最後分別進行 spatial stitching 和 temporal stitching。每次只處理一個 tile，峰值顯存取決於單塊大小，而不是整段影片的長度或完整輸出解像度，代價是切割、重疊與拼接會增加處理時間及流程複雜度。

升頻有兩條路線：MMH3 Latent Upscale with Model Params 會載入 minimax h3 latent upscaler 3d .safetensors checkpoint，以 H3 3D model-based upscaler 改善 latent；MMH3 Latent Upscale Params 則只用 nearest、bilinear、area 或 bicubic 插值，不需額外模型，較省資源但不會補回模型推斷的細節。兩者都保留 32-channel audio，音訊部分不會重新取樣。

長片可用 temporal chunking 分段處理
高解像度可用 spatial tiling 控制顯存峰值
單一 MMH3 Ultimate Upscale 節點包辦整個流程
3D 模型升頻與免模型插值可按硬件取捨
輸入必須是已完成去噪的 MiniMax H3 AV latent

這個項目較適合已經用 MiniMax H3 產生影片、但顯示卡顯存不足以一次處理完整片段的 ComfyUI 使用者，也適合需要保留同步音訊的影片製作流程。測試時應由較短片段及較細 tile 開始，確認模型 checkpoint、H3 節點及拼接結果正常，再逐步增加時間分塊和輸出解像度；它降低的是顯存門檻，並不代表長片升頻可以即時完成。

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MiniMax H3 整合成單一節點，ComfyUI 剪走繁瑣接線

2026 年 8 月 19 日

把 MiniMax H3 的影片流程收成一個節點，省去搭工作流和找模組的時間。它更像一個整合入口，讓生成、延伸、關鍵幀同音訊驅動集中處理。

在 ComfyUI 裡要跑 MiniMax H3 影片流程，最麻煩往往不是模型本身，而是工作流太碎。ComfyUI-ALLinONE-MinimaxH3 把這套流程收成單一節點，屬於 ComfyUI 的工具項目，目標是把文字生成影片、圖片轉影片、參考圖驅動、音訊帶動嘴型同影片延伸放進同一個入口。

安裝方式很直接：放入 ComfyUI/custom_nodes/ 後重啟 ComfyUI，再在畫布搜尋 ALL in ONE MiniMaxH3。項目主打幾個模式，包括 Image、T2V、I2V、R2V、Audio Drive、Keyframes、Extend 同 Chain，實際用法是先揀模式，再輸入 prompt 或參考素材，由節點接管後續流程。

官方 MiniMax H3 原生工作流、ComfyUI-H3-Motion-Context-MultiRef、MiniMax H3 Turbo pack，同埋 H3 Studio 的圖片模式都被包進同一個介面，對需要反覆試片段、接續鏡頭、處理多參考素材的影片製作流程特別實用。

支援 T2V、I2V、R2V、Audio Drive、Keyframes、Extend、Chain
Chain 用 H3 Motion Context 做多段續接，走 latent path，避免重新編碼
內建歷史、收藏同預覽，方便回看 prompt 同結果
亦有 RTX / Seed2VR Video Super Resolution 的 upscale 接口
作者標明仍屬 Beta，兼容性要跟指定版本和模型清單對齊

目前較適合已經在 ComfyUI 裡做影片生成、又不想每次重砌圖的人。官方工作流仍然是底層來源，呢個項目更像把常用路徑包成一個操作面，方便快速試片、改參考圖同續接片段。

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