MiniMax-H3 ComfyUI 视频生成完整部署指南：35 个文件全讲清，按显存选对文件

MiniMax-H3 ComfyUI 视频生成完整部署指南35 个文件全讲清按显存选对文件【免费下载链接】MiniMax-H3项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/MiniMax-H3MiniMax-H3 是面向 ComfyUI 视频生成的单文件模型包覆盖文生视频、图生视频、参考图生视频三种玩法。读完能按显存确定要下载的主模型、编码器和 VAE并完成文件归位与跑通第一个视频。先给结论按硬件对号入座赶时间就看这张表选定一行、下载两个文件就能开工。档位推荐主模型diffusion_models/推荐编码器text_encoders/高显存画质优先minimax_h3_fl2va_bf16qwen3vl_32b_minimax_h3_bf16中显存均衡之选minimax_h3_fl2va_int8_convrotqwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot低显存能跑起来minimax_h3_fl2va_pruned_fp8_scaledqwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq快速出片档上三档任一主模型 minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16与所在档位保持一致拿不准就选第二行int8_convrot是官方 README 明确推荐的首选路线只有环境确实带不动 int8 时才往下落到第三行的 fp8 版本。文件地图仓库里到底有几样东西仓库一共 6 个文件夹、35 个文件主模型和编码器是必下且各挑一个其余按需求加。目录数量一句话职责是否必下diffusion_models/12决定视频生成最终画质与显存占用的主模型必下挑 1 个text_encoders/3把提示词转成模型可读的条件向量必下挑 1 个vae/3把潜空间信号解码成可见视频帧音频 VAE 负责带声视频必下视频 1 个音频按需loras/3Turbo 加速适配器把步数压到 4~8 步可选model_patches/4Fun ControlNet Union 补丁用控制信号约束生成内容可选embeddings/10预设效果嵌入提示词里点名即生效可选用一套胶片暗房的比方串起这 35 个文件主模型是暗房里的放大机决定最终成像质量文本编码器是测光表把你想要什么画面翻译成放大机能执行的参数VAE 是显影工序潜空间信号不经过显影就看不到帧Turbo LoRA 相当于快冲药水4~8 步就把片子冲出来。model_patches/像姿态支架控制生成内容的走位10 个 embeddings 则是一架预设曝光卡抽出一张报上名字就能用。逐个文件讲透MiniMax-H3 版本怎么选按先定主模型、再配编码器、最后加加速和编解码的顺序走下载清单就不会乱。主模型fl2va 与 ref2va 两个家族12 个主模型按用途分两族fl2va负责文生视频与图生视频含首尾帧覆盖大多数创作ref2va专做参考图生视频让新视频在风格、角色上对齐参考画面。两族内部各配同一套 6 种精度版本版本后缀含义适用场景_bf16全参数 bf16 精度显存充足追求最高画质_pruned_bf16参数修剪精度不变想要更小体积、少牺牲精度_int8_convrotint8 量化 卷积旋转优化官方首选显存与画质均衡_pruned_int8_convrot修剪 int8 双重压缩低显存环境的均衡解_pruned_w6a8修剪 6 位权重、8 位激活进一步压显存_pruned_fp8_scaled修剪 fp8 量化int8 跑不了时的兜底硬件坑集中在一个地方int8_convrot依赖 cu130 版本的 PyTorch环境里没有就先别硬上改用_pruned_fp8_scaled。官方给出的选择顺序是固定的先 int8_convrot跑不动才退 fp8_scaled不要为追新反过来选。文本编码器三个 Qwen3-VL-32B 版本三个编码器同基于 Qwen3-VL-32B 多模态大模型差别只在精度路线文件精度要点qwen3vl_32b_minimax_h3_bf16bf16理解力最强显存开销也最大qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrotint8与 int8 主模型同路线qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awqNVFP4AWQ 量化官方注明不要求 Blackwell 架构 GPU低显存可直接用最后一行最容易误判不少人默认 NVFP4 只配新卡README.md 里却明确写着这个编码器豁免普通消费级显卡即可加载。加速与编解码LoRA、VAE 和两件可选项3 个 Turbo LoRA 把推理步数从几十步压到 4~8 步fl2v有 4 步标注 768p与 8 步两版ref2v有一版 4 步v0.1。LoRA 要和主模型同族配套——fl2va 配 fl2vref2va 换 ref2v不要混挂。VAE 三个文件的分工minimax_h3_video_vae_fp16与minimax_h3_video_vae_int8_convrot二选一负责把潜空间信号还原成视频帧minimax_h3_audio_vae_fp32只在生成带声视频时才需要。model_patches/的 4 个文件是两代 Fun ControlNet Unionunion 与 2.0的修剪版各提供 bf16 与 int8 两种精度配合控制类工作流使用embeddings/里的 10 个文件子弹时间、风暴魔法等是预设效果嵌入在 CLIPTextEncode 节点写成embedding:minimaxh3_bullet_time这种格式把文件名换成想用的即可。 从克隆到出片ComfyUI 部署全流程部署全程不编译、不写代码克隆 → 放文件 → 加载模板 → 运行一气呵成每一步都有可核对的落点。先克隆仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/MiniMax-H3克隆完应该看到 diffusion_models 等 6 个文件夹加一个 README.md缺一个都说明没拉全。接着把仓库里的 6 个文件夹原样搬进 ComfyUI 的models/目录目录名不改、文件名不改放置位置放什么备注models/diffusion_models/12 个主模型只放选定的 1 个即可models/text_encoders/3 个编码器只放选定的 1 个即可models/vae/视频 音频 VAE视频必放音频按需models/loras/3 个 Turbo LoRA想要快冲再放models/model_patches/4 个 ControlNet 补丁用控制工作流再放models/embeddings/10 个预设效果想用预设再放ComfyUI 按目录自动识别类型放好后刷新模型列表对应下拉框里应能看到刚放进去的文件名。最后加载官方工作流模板出片模板覆盖 I2V、T2V、R2V、首尾帧续写、多帧参考、ControlNet Union 六种玩法打开对应模板后确认节点里选的模型就是刚放好的那一份点击运行输出区出现第一个视频即说明链路已通。 跑之前必须知道的几件事四件事各一行动手前过一遍许可证模型采用 MiniMax-H3 社区许可证minimax-h3-community-license-agreement商用前先读完条款。硬件依赖int8_convrot需要cu130版本的 PyTorchnvfp4_awq编码器明确不要求 Blackwell GPU。版本选择顺序官方口径是先 int8_convrot、后 fp8_scaled 兜底别为追新选反。原始出处本仓库是面向 ComfyUI 的重封装版原始模型来自 MiniMaxAI/MiniMax-H3Turbo LoRA 来自 lightx2vControlNet 来自 alibaba-pai训练细节以这些原始仓库为准。接下来可以试什么链路跑通后按顺序做三件事先用 T2V 模板和 int8 组合出一条完整视频把基准立住再切到 R2V 模板主模型换成ref2va族、Turbo LoRA 换ref2v4 步版体验参考图驱动生成最后拿同一条提示词分别跑 bf16 与 int8_convrot对比耗时和帧面差异按你的显卡和口味敲定最终搭配。三步走完仓库里这 35 个文件在你屏幕上就不再是一排认不全的名字了。【免费下载链接】MiniMax-H3项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/MiniMax-H3创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考