VDN-H3 Turbo Independiente: LoRA de 8 Pasos para MiniMax H3

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drbaph extrajo el adaptador VDN-H3 Turbo en un LoRA independiente de 8 pasos para MiniMax H3, con variantes podadas fl2va/ref2va más un checkpoint VDN INT8 ConvRot.

VDN-H3 es la reimplementación de Video DeltaNet de atención híbrida de MiniMax H3 que reemplaza la atención de largo alcance cuadrática con una rama de Atención Delta Video Lineal (lea la cobertura original). El 9 de septiembre, el colaborador de la comunidad drbaph publicó dos actualizaciones en Hugging Face: el adaptador VDN-H3 Turbo extraído como un LoRA independiente de 8 pasos utilizable en checkpoints MiniMax H3 sin modificaciones, y una versión INT8 ConvRot pre-cuantizada del checkpoint VDN-H3 que reduce su huella de VRAM en aproximadamente 1.8 GB y acelera la rama lineal unas 2.7 veces.

Por qué importa la versión independiente

Hasta ahora la única forma de ejecutar el adaptador VDN-H3 Turbo era mediante los Nodos Personalizados ComfyUI-VDN-H3 con el parche completo de atención híbrida: el checkpoint de 8 pasos, su rama lineal y ambos adaptadores cargados juntos. El nuevo LoRA independiente elimina el adaptador Turbo de esa pila y lo reembala como un LoRA MiniMax H3 estándar, así carga con el cargador LoRA integrado de ComfyUI en el checkpoint H3 original, sin requerir nodo personalizado.

Según drbaph, el adaptador Turbo dentro de VDN-H3 fue inicializado desde el LoRA MiniMax H3 Turbo de larryvrh y luego entrenado adicionalmente con DMD como parte de VDN-H3. Este lanzamiento es la conversión independiente de ese adaptador resultante, por lo que lleva la señal de destilación de ambos linajes.

Qué se lanzó

Los LoRAs residen en la carpeta experimental/ de drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI:

ArchivoBaseNotas
minimax_h3_dmd_8step_turbo.safetensorsfl2va / ref2va no podadosun LoRA para ambas variantes no podadas
minimax_h3_dmd_fl2va_8step_turbo_pruned.safetensorsfl2va podadovariante separada para el checkpoint podado/forma CURVA
minimax_h3_dmd_ref2va_8step_turbo_pruned.safetensorsref2va podadovariante separada para el checkpoint podado/forma CURVA

Configuraciones RECOMENDADAS: 8 pasos, fuerza 0.65 a 1.0. Cada archivo podado tiene aproximadamente 2.1 GB.

El checkpoint VDN INT8 ConvRot

El segundo lanzamiento apunta a la ruta completa VDN-H3. drbaph/vdn-minimax-h3-int8-convrot-comfyui precuantiza el checkpoint stage-dmd-step-250 de 8 pasos al formato INT8 ConvRot de Comfy Kitchen, la misma serialización que envía ComfyUI para sus propios modelos de difusión int8-convrot. Solo los pesos matmul despachados de la rama lineal son cuantizados; adaptadores, sesgos, normas y convoluciones pasan sin cambios.

bf16 originalINT8 ConvRot
rama lineal4.28 GB2.20 GB
total de la etapa5.09 GB3.25 GB
matmuls de la rama1x~2.7x más rápido
fin a fin (una sola prueba)~111 s~95 s

Un renderizado A/B en 1280x736 / 61 cuadros con la misma semilla fue visualmente idéntico, y la VRAM máxima mientras se cargaba bajó en aproximadamente 4.7 GB. La etapa cuantizada requiere ComfyUI-VDN-H3 v1.3.0 o superior y se coloca en ComfyUI/models/vdn/ como el original.

Ejemplo Ref2VA renderizado con la etapa INT8 ConvRot: 8 pasos, er_sde / beta, 928x928.

Cómo se ajusta con otros aceleradores H3

Las pruebas de la comunidad en los canales Banodoco H3 esta semana pusieron los números en contexto: la ruta VDN intercambia algo de velocidad contra los LoRAs turbo lightx2v (un benchmark cronometró el VDN Turbo de 8 pasos en 2:04 para 1280x736 frente a 1:24 para el turbo lightx2v de 4 pasos en el mismo hardware) pero mantiene mejor el movimiento rápido que la ruta FastH3. El LoRA independiente de 8 pasos ahora ofrece una opción intermedia: el adaptador destilado DMD de VDN sin cargar la rama lineal en absoluto.

Para trabajo de audio de 50 pasos, la receta sugerida por drbaph es generar al menos en 512x512 y upscale a 1080p a través de la ruta turbo ref2va de 8 pasos, downscaling a 256 primero para velocidad.

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