HR Endless Sampler: vídeos MiniMax H3 sin límite con 16GB
Nodo de ComfyUI que genera vídeos MiniMax H3 de duración ilimitada dividiendo la inferencia en fragmentos, con Gemma para mantener la continuidad.
HR Endless Sampler es un nuevo nodo personalizado de ComfyUI creado por u/rhradec que genera vídeos MiniMax H3 de cualquier duración dividiendo automáticamente la inferencia en pequeños fragmentos, lo que hace posible la generación de vídeos largos en una sola GPU de 16GB. El mismo enfoque también genera vídeos 1080p de duración arbitraria dentro de ese presupuesto de VRAM (GitHub | Hilo de Reddit).
625 fotogramas de vídeo MiniMax H3 en 1080p generados en una sola GPU de 16GB con muestreo por fragmentos
Demo oficial: vídeo MiniMax H3 de 625 fotogramas en 1080p generado en una sola GPU de 16GB
Cómo funciona
El nodo es un reemplazo directo del SamplerCustomAdvanced de ComfyUI que funciona por fragmentos y que actualmente es compatible con MiniMax H3 (el soporte para LTX 2.5 está planificado como siguiente paso). En lugar de muestrear un único latent largo en una sola pasada, el nodo:
- Divide la inferencia en pequeños fragmentos del mismo latent largo, con un tamaño que se ajusta a tu VRAM.
- Planifica la producción con Gemma4 12B QAT: el LLM integrado analiza tu prompt original y todas las imágenes de referencia, y luego planifica los tiempos de las acciones para cada toma y cada fragmento.
- Reescribe los prompts de cada fragmento: después de cada fragmento analiza los fotogramas generados previamente y escribe prompts nuevos y breves que mantienen la continuidad y la coherencia en todo el vídeo.
- Transfiere fotogramas de continuación: un número configurable de fotogramas completados del fragmento anterior (22 por defecto) sirve de semilla para el siguiente fragmento, de modo que las transiciones sean fluidas.
Los fragmentos más pequeños usan menos VRAM, pero requieren más transferencias. Por ejemplo, 39 fotogramas es un punto de partida práctico para 1080p en una GPU de 16GB; con fragmentos de 73 fotogramas puedes generar 1080p en 16GB antes de tener en cuenta los fotogramas de referencia.
Vista previa integrada y reproductores de vídeo
La extensión instala cuatro nodos:
| Nodo | Propósito |
|---|---|
HR Endless Sampler | Muestrea el latent largo en serie, pide a Gemma que planifique toda la producción y dirija cada fragmento, y genera como salida el latent finalizado, los prompts de cada fragmento y los metadatos de la línea de tiempo. |
HR Endless Sampler Preview | Vista previa acumulada en vivo con reproducción ordenada de los fragmentos, corchetes de tomas, tooltips de prompts y tiempos, avance fotograma a fotograma y gráficas de rendimiento. |
HR Endless Sampler Save Video | Guarda vídeo estándar, formatos VHS animados o secuencias EXR en coma flotante, preservando la línea de tiempo Endless, los prompts y el mapeo de fragmentos. |
HR Endless Sampler Load Video | Explora el material finalizado y restaura su línea de tiempo interactiva en el navegador, generando como salida vídeo, audio y metadatos de la línea de tiempo. |
Los nodos de vista previa y de guardar/cargar comparten una línea de tiempo de fragmentos a color con corchetes de tomas:
 |  |
|---|---|
| Vista previa en vivo durante la inferencia | Línea de tiempo de fragmentos con sus prompts y tiempos |
Al pasar el cursor sobre un fragmento se muestra el prompt H3 exacto que Gemma creó para él, junto con un desglose de tiempos del sampler, de Gemma y de otras tareas, y un botón "Vídeos coincidentes" que permite comparar lado a lado las generaciones anteriores con el mismo prefijo de nombre de archivo.
Disponibilidad
HR Endless Sampler es de código abierto bajo licencia Apache-2.0. Para instalarlo, clona el repositorio en ComfyUI/custom_nodes/ y reinicia ComfyUI. El README documenta todas las configuraciones, incluyendo chunk_frames y video_continuation. El autor está activo en el hilo de Reddit ayudando a los usuarios a ajustarlo para tarjetas de 12GB. Están planificadas una variante de Gemma con cuantización más agresiva y una opción de endpoint de OpenAI (para ejecutar el LLM de re-prompting en la nube con cero VRAM local).
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