MMH3 Ultimate Upscale: 限られた VRAM でのタイル化 H3 ビデオアップスケーリング
ComfyUI ノードが時間チャンク処理と空間タイル処理を用いて、長編・高解像度の MiniMax H3 動画をアップスケーリングし、VRAM を 1 つのタイルに制限します。さらに実験的な LTX-2.5 バリアントも含まれます。
なぜ重要か
MiniMax H3 は、24 チャンネルの動画と 32 チャンネルの音声を 1 つの tensor にバンドルしたネストされた潜在として動画を生成します。スタンダードな ComfyUI アップスケールノードはこの構造を理解しておらず、完了したクリップを高解像度で再サンプリングすると、通常は小さな GPU でメモリ不足 (OOM) が発生します：コミュニティメンバーの WiseDuck 氏によると、元の H3 アップスケーラーワークフローは 4 MP で即座にメモリ不足になりますが、タイル化されたノードでは同じマシンで**18 秒間に 2550×1920（約 5 MP）**に到達しました。「そして、さらに高くすることもできます。まだ限界をテストしていません。4K も可能だと思います。」
仕組み
MMH3 Ultimate Upscale は、時間分割 → 潜在拡大 → 空間分割 → タイルごとのサンプリング → 空間結合 → 時間結合 のループ全体を単一のノードにまとめています：
- 長時間動画のための時間チャンク処理。 長いクリップは重なり合う時間チャンクに切断され、各チャンクは独立して処理され、再び結合されます。フレーム 0 アンカーは、各チャンクの最初のキーフレームを前のチャンクの再サンプリングされた境界フレームに置き換えます (
anchor_strength、デフォルト 0.999)、重なり合うチャンクはリニアクロスフェードでブレンドされるため、遷移はハードカットではなくスムーズになります。 - VRAM 制限のための空間タイル処理。 各チャンクはタイルに分割され、一度に 1 つのタイルのみがサンプリングされます。すでに結合された隣接部と共有されるオーバーラップストリップは、累積結果から事前に充填され、
noise_maskでロックされるため、再サンプリングは自由な内部のみを変更することが許可されます。マスク付き書き戻しにより、すでに整合した継ぎ目は決して上書きされないことが保証されます。 - 2 つのアップスケールモード。 H3 3D モデルベースのアップスケーラー（
MMH3 Latent Upscale with Model Params、minimax_h3_latent_upscaler_3d_*.safetensorsチェックポイントを使用）、または追加モデルなしで潜在を空間的にリサイズするモデルフリー補間パス（MMH3 Latent Upscale Params）があり、ComfyUI の Upscale Latent に倣いつつ、ネストされた AV 構造を保持します。 - 音声の保持。 潜在の音声部分は、すべてのチャンクと結合で変更なく保持されます。再サンプリングされることはありません。
- VRAM に優しいモデル管理。 3D アップスケーラーは使用後に CPU にオフロードされ、アップスケーラー実行中は diffusion モデルがアンロードされるため、H3 とアップスケーラーが同時に常駐することはありません。
- オプションステージ。
latent_upscale_param、temporal_split_param、spatial_split_paramはすべてオプションです。接続しない場合はそのステージをスキップします。
LTX-2.5 サポート（実験的）
8 月 25 日の更新で、同じ pipeline に基づいた実験的なLTX25 Ultimate Upscaleノードが追加され、単一ノードで LTX-2.5 ネストオーディオビデオ潜在（動画 [B,128,T,H,W] + 音声 [B,C,time,freq]）をサポートします：時間分割 → 固定 2×モデルアップスケール → ターゲット解像度への補間 → 空間分割 → タイルごとのサンプリング → 結合。README ではこれらのノードを非常に実験的であるとフラグ付けしています。音声はまだバグがあるため、元の音声潜在を使用してください。
インストール
ComfyUI Manager からインストール（MMH3 Ultimate Upscaleを検索）するか、ComfyUI/custom_nodes/ にクローンします：
git clone https://github.com/bbaudio-2025/Comfyui-MMH3-UltimateUpscale.gitこのノードは 2 つのコミュニティプロジェクトに基づいています：bbaudio-2025 の Comfyui-MiniMax-H3-LatentSplit（時間/空間分割、アンカーおよびアペンド機構）および LBH-123-AI の Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler（H3 3D アップスケーラーネットワーク、今月初めに解説済み）。以下のアップスケーラー自身の例は、スケーリング中に潜在パスが追加する詳細の向上を示しています：
基礎となる H3 3D 潜在アップスケーラーからの例 (LBH-123-AI)。
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