InferNews

LynnReal-Omni 把十幾種影片任務塞進一個 32B 模型

Share to X

一個 32B 多模態擴散 Transformer，同時做文字生影片、圖生影片、動作控制、風格遷移、影片修復同長影片串流。Flash 版本更可喺單張 H100 上 377 毫秒出 22 帧 540p 短片。

LynnReal-Omni — Standard four-step and Flash three-step multimodal generation

LynnReal-Omni 想解決嘅，係影片生成工具鏈最煩嘅一件事：每加一個任務（動作控制、參考影像、風格遷移、編輯、修復）就要疊多一個模型或多一套 pipeline。作者選擇用一個 32B 共享多模態擴散 Transformer（跟 MiniMax H3 架構）一次過承載文字生影片、圖生影片、人體與手部姿勢控制、結構控制、omni-reference、風格遷移、影片編輯、退化影片修復，以至串流式長影片生成，仲可以接駁外觀參考、可編輯 3D render、遊戲錄影等異質輸入，等 Agent 可以喺同一個模型內組合視覺條件。

對比同類做法，最大差異係「統一框架」而非「任務專用模型」。每個源帧獨立編輯再組裝成無聲 24fps 影片，每帧只需四次 DiT forward，120 帧即 480 次 forward。輸入限制清楚：24fps、寬高需為 32 倍數、目前只支援 768p（1344×768 起手）。獨立逐帧編輯會帶來亮度或形狀嘅帧間抖動，作者亦坦白標示為已知限制。

對短片創作者、遊戲或 3D 團隊、Agent 開發者來講，好處係少咗一套模型接駁嘅工程成本；Agent 可以直接用外觀參考同 3D render 嚟組裝條件。Flash 版本（27B、三步生成、輕量 VAE decoder）將單張 H100 上 22 帧 540p 由 843 毫秒壓到 377 毫秒，為實時或互動應用鋪路。

項目已提供 ComfyUI workflow 涵蓋 t2v、i2v、r2v、pose2v、v2v 幾個入口，但作者明言仲係早期 beta，質量、兼容性同 bug 仍然存在，訓練代碼、部分訓練數據同更高效 DiT 預計稍後釋出。打算用佢做關鍵流程嘅團隊，宜先以小批量預覽（--indices 0,24,48 --keep-clips）確認穩定性再評估是否引入生產。

重點摘要：
– 一個 32B DiT 模型覆蓋十幾種影片任務，Agent 可直接組合異質視覺條件
– 每源帧四次 DiT forward，120 帧共 480 次；輸入限 24fps、寬高需 32 倍數、768p
– Flash 版本用 27B 加輕量 VAE，單張 H100 上 22 帧 540p 暖機生成耗 377 毫秒
– 獨立逐帧編輯會產生帧間亮度與形狀抖動，屬已知限制
– ComfyUI 支援 t2v、i2v、r2v、pose2v、v2v，目前屬早期 beta，訓練代碼尚未開源

GitHub · 模型

Categories: 開源, ComfyUI, Agentic, AI productions, 模型, 多模態模型, 模型訓練, Video, Image, 框架, 工具, Content Creator, 3D, MiniMax

video-to-h3-prompt SKILL：逐幀反推參考影片，自動生成可貼即用 H3 提示詞

Share to X

項目把『看幾幀就寫 vibe』的拍腦袋流程，換成五通道取證管線：密集抽幀、音頻交叉驗證、因果事件鏈、剪輯層分離，最後產出對應 MiniMax H3 五種輸入模式的完整模板。

Repository image for LoveRain1997/video-to-h3-prompt

如果你試過把一段參考影片丟給 AI 影片模型、要它重做或延伸，應該都撞過同一面牆：憑『整體 vibe』寫提示詞，往往會錯過動作、把 BGM 誤認為現場聲。今次做的是把這個『創作猜測』變成可驗證的逆向工程，輸出可直接貼進 MiniMax H3 的提示詞骨架。

做法上，它不放棄『一對多逆問題』的本質——同一段畫面，背後劇本可以是 A 也可以是 B。它讓多個候選劇本同時存在，再用 4–8fps 密集抽幀和 0.5s RMS 去裁決哪個版本站得住。同時，頻譜圖負責分辨音樂與環境聲。

它對剪輯層的處理也相當細：定格哏、白色閃屏、漫畫風的集中線／網點／狀聲詞，全部歸入 editing 與 overall_soundscape，不會和實景動作混在一起。因果事件鏈（trigger→action→reaction）則把袖口、單手、車頭外殼這類畫面邊緣的施力者也算進演員名單，避免關鍵 3–5 幀就這樣消失。

對 Coser／換角場景，它只換外表不改劇本，再做動作相容性檢查、分級道具，並把動漫設定翻譯成真人 cosplay，最後吐出一張替換表。輸出端覆蓋 T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA 的 14 欄模板，以及 Ref2VA 的六段模板，全部用 <Subject>/<Picture>/<Video>/<Audio> 標籤紀律收束。

適合想用影片反推 AI 影片提示詞的人：二創作者、廣告分鏡、動漫改編的工作流。比起『看幾幀就 vibe』，它的取捨是慢、但每一步都有可追溯證據；代價是要提供參考影片與可選劇本線索，並接受密集取證帶來的額外處理成本。

重點摘要：
– 五通道取證管線取代單一直覺寫 prompt
– 密集抽幀 + 音頻峰值用作裁決證據，而非裝飾
– 剪輯層、漫畫後製、鏡頭外施力者都獨立建模
– 覆蓋 H3 五種輸入模式，欄位與標籤紀律齊備
– 換角只動外表，動作相容性與道具分級有 SOP

GitHub

Categories: 開源, ComfyUI, Agentic, AI productions, Video, Audio, 提示詞, Content Creator, MiniMax, Skill 技能

ComfyUI-MiniMaxH3-TimelineDirector：一張圖跑出無斷點長影片

Share to X

想在 ComfyUI 內一次過生成超過一分鐘的影片，又要角色口型與背景音樂全程對得齊？這套 MiniMax H3 Timeline Director 插件把分段、續接、漂移修正全部收埋喺一張圖。

Creator WeCom contact card

MiniMax H3 官方最令人卻步嘅限制之一，就係單次生成時長偏短，想做一段完整 Demo 或者長 Demo 都要靠 Loop 節點逐段駁，駁完口型同音軌成日走樣。ComfyUI-MiniMaxH3-TimelineDirector 嘅切入點正正喺呢個位：佢提供一個 Full Timeline Director 工作流，把 T2V、Image Reference、音訊驅動、角色替換、動作遷移、數字人同一條龍長片生成，全部塞入同一張 ComfyUI 圖。

插件會把目標時長拆成連續 GEN 窗口，並用同一個共享 seed 串接前一段嘅 AV-latent 尾部，配合 Drift-Control 影片遮罩同 Soft AV 音訊連續性處理，再做 overlap 移除並最終同步輸出成片。長度上限唔再由 Loop 節點或者重複 Sampler 鏈決定，而係睇本地 VRAM、RAM、磁碟空間同 ComfyUI 執行限制。

佢同一般「駁長片」做法最大嘅差異，係對齊音訊嘅方式。當你將一段長 MP3 標記為 Locked Original Audio，插件會將聲音按 sample 位置精確切片，注入每段 AV latent，並以零音訊降噪遮罩保留；Timeline 比音源短就截斷，比音源長就用靜音補尾，用戶唔使再人手對 MP3 metadata 或 codec priming delay。Long-form digital humans 同角色演唱場景亦靠同一條路徑處理：角色圖同長 soundtrack 鎖定後，手動 GEN 窗口即可逐段推出口型同步。

時間軸方面，每段 Clip 設有三種模式——Fixed Guide、Editable Reference、Boundary Only，支援 move、trim、split、delete、snap 同數值定位；只有同 cyan 生成範圍相交嘅媒體先會進入當前 Reference 或 Guide 計劃，避免雜訊干擾。

實際最易受惠嘅人，係要做完整 MV 級 Demo、產品概念片、教學影片、或者 AI 短劇分鏡嘅創作者同中小型團隊。官方已放出兩條約 52.6 秒 / 1263 幀嘅直接生成示範，包括純 latent 續接同 48 幀 Reference overlap 兩個 case，可直接喺 GitHub Release 拎 MP4 對照效果。

  • 類型：ComfyUI 插件 / 時間軸導演工具
  • 核心能力：一張圖內分段續接生成無斷點長影片，音訊 sample-sliced 注入 AV latent
  • 同類差異：唔靠通用 Loop 節點或重複 Sampler 鏈，直接由 AV-latent 尾部續接
  • 適用場景：長片數字人、角色演唱、概念片、教學影片等需要連貫長片嘅創作
  • 部署方式：經 ComfyUI Manager 或手動放入 custom_nodes 目錄後啟動 ComfyUI，載入 example_workflows 內嘅 All-in-One 工作流即可

項目主頁 · GitHub

Categories: 開源, ComfyUI, AI productions, 數字人, Video, Image, Audio, 教學, 工具, Content Creator, 音樂, MiniMax

MiniMax H3 首尾幀工作流：ComfyUI 一張面板切換三模式、輸出帶聲影片

Share to X

這個 ComfyUI 工作流把 MiniMax H3 的首尾幀、Turbo LoRA、影片與音訊 VAE 全部封進子流程，外層直接選模型、改步數與時長，最後由 SaveVideo 輸出 24fps 的帶聲短片。

MiniMax H3 总控面板使用指南

想用兩張圖片框住一段六秒帶聲音的影片，再順手在 ComfyUI 面板上換模型、改步數，這個工作流把這件事收得很緊。整套流程把 MiniMax H3 的基礎模型、Qwen3-VL 文本編碼器、影片與音訊 VAE，以及四步 Turbo LoRA 全部塞進一個子流程，常用參數留在外層，內層只負責解析度對齊 32 倍數、計算幀數、把影片與音訊解碼後合成輸出。

跟一般 ComfyUI 影片節點相比，它最直接的差異是「首尾幀可選」：上方節點接首幀、下方節點接尾幀，兩個都填就是首尾幀生成，只填首幀就退回傳統圖生視頻，兩個都跳過則變成純文生視頻，三種模式不用複製工作流，直接在同一張畫布切換。音訊方面也省事，音訊 VAE 跟影片 VAE 分開載入，輸出端靠 SaveVideo 一次寫入 mp4，不用再手動合成聲道。

部署門檻主要在三個地方：ComfyUI 要支援子圖功能、要額外安裝 ComfyUI-MiniMax-H3-Turbo 節點包以取得 MiniMaxH3TurboLoRA，以及 Hugging Face 上的五個權重檔案要放到對應的 diffusion_models、text_encoders、vae、loras 目錄。JSON 內只記錄檔名而非圖片本體，使用前要把首幀、尾幀重新上傳；工作流也沒有附帶顯存或速度數據，必須自己測試本地硬體夠不夠撐得起 int8 基礎模型加 Qwen3-VL 32B 文本編碼器。

對已經在跑 ComfyUI、又想試 MiniMax H3 首尾幀能力的人，這個工作流算是最低摩擦的入口：不用自己接駁一堆節點，也不用研究子流程內部的取樣細節，外部面板就涵蓋了模型選擇、步數、目標時長、種子、寬高比與百萬像素等設定。對只想快速驗證概念或做短影音素材的內容創作者，這種「拉進畫布、換圖、寫 prompt、執行」的流程會比從零搭建省下不少時間。

重點摘要

  • 類型：ComfyUI 工作流 JSON，屬於模型整合與流程封裝類工具，目標是簡化 MiniMax H3 帶聲影片生成。
  • 核心能力：首尾幀、首幀圖生視頻、文生視頻三種模式可切換，並內建音訊解碼與合成。
  • 關鍵依賴：ComfyUI 需支援子圖，另需安裝 ComfyUI-MiniMax-H3-Turbo 節點包與五個 Hugging Face 模型檔案。
  • 輸出規格：24fps，寬高自動對齊 32 倍數，時長與步數可在外層調整。
  • 限制：未提供顯存峰值、速度與相容性測試，需自行驗證本地硬體；JSON 內只存圖檔名，圖片要重新上傳。

GitHub

Categories: 開源, ComfyUI, AI productions, 模型, Qwen, Video, Image, Audio, 工具, Content Creator, MiniMax

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

Share to X

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。

GitHub

Categories: 開源, ComfyUI, Agentic, AI productions, MCP, 模型, 多模態模型, API, Video, Image, Audio, 工具, Content Creator, Ollama, Python, 庫, MiniMax

MiniMax-H3 Singularity：提升影像轉影片品質

Share to X

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

項目主頁

Categories: 開源, ComfyUI, AI productions, 模型, 多模態模型, 視頻模型, 模型訓練, Video, Image, MiniMax

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

Share to X

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。

項目主頁

Categories: 開源, ComfyUI, 模型, 視頻模型, 模型訓練, NVIDIA, Video, Audio, MiniMax

Fizgig：免重訓練逐塊修 LoRA，仲可以當遊戲咁變體

Share to X

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

GitHub

Categories: 開源, ComfyUI, AI productions, Video, MiniMax

VDN-H3 開源：14 秒 MiniMax 影片生成只花 11 秒

Share to X

OpenVDN 團隊將 softmax 與線性注意力混合架構(hybrid attention)套用到 MiniMax H3 影片生成模型，在 8 張 B200 上以 8 步去噪產出 14.4 秒 768p 影片，速度比播放還快。

Repository image for OpenVDN/vdn-minimax-h3

影片生成最貴的部分往往不是參數量，而是長序列上的 softmax attention。VDN-H3 針對這個痛點，把 MiniMax H3 骨幹拆成兩條互補分支：滑窗 softmax 負責鄰近幀之間的精細對齊，線性注意力則接手長距離語境與主體一致性，並用 4 向邊界錨點補強全域結構。最終在 8 張 NVIDIA B200 上，用 8 步去噪就能在 11.23 秒內生成 14.4 秒 768p 片段，生成速度比播放還快。

與同類做法的差異在於「近乎無損」這個定位。純線性注意力雖然快，但長序列下容易丟失主體身份、場景佈局與時序依賴；VDN-H3 透過混合架構把這部分成本交回給局部 softmax，線性分支只負責長程記憶，因此視覺品質與原版 H3 幾乎難以區分，也比 MiniMax FastH3 有更好的指令跟隨能力。對需要高吞吐量同時不犧牲一致性的團隊，這個取捨相當實用。

部署面需要 PyTorch 2.13、CUDA 12.9 與 FlashAttention 4（含 nvidia-cutlass-dsl 預釋版依賴），另外還要安裝一份修補過的 Diffusers；骨幹權重不需更動，兩條 LoRA adapter 可在推理時合併進去，等同 plug-and-play 替換。程式碼、訓練流程與優化後的推理 stack 一併開源，研究者與影片生成產品團隊都能直接複用。

重點摘要

  • 8 步去噪、8 張 B200，11.23 秒生成 14.4 秒 768p 影片，生成快過播放。
  • 混合 attention：滑窗 softmax 保留局部細節，線性分支負責長距離語境。
  • 視覺品質與原版 MiniMax H3 近乎無損，比 FastH3 指令跟隨更佳。
  • LoRA adapter 可合併進骨幹推理，不需更動原始權重。
  • 權重、推理 stack 與訓練程式碼同步開源。

項目主頁 · GitHub · 模型· ComfyUI 節點

Categories: 開源, AI productions, 視覺模型, 多模態模型, 視頻模型, NVIDIA, Video, Python, MiniMax

MiniMax-H3-Motion-Director 全能導演台節點

Share to X

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

GitHub

Categories: 開源, ComfyUI, AI productions, NVIDIA, Video, 框架, 庫, MiniMax
Page 1 of 5
1 2 3 … 5