HR Endless Sampler: 16GB VRAMで任意の長さのMiniMax H3動画を生成

HR Endless Samplerは、u/rhradecによる新しいComfyUIカスタムノードで、推論を小さなチャンクに自動分割することで任意の長さのMiniMax H3動画をレンダリングし、16GB GPU1枚での長尺動画生成を可能にします。同じ手法で、そのVRAM予算内で任意の長さの1080p動画もレンダリングできます（GitHub | Redditスレッド）。

チャンクサンプリングにより16GB GPU1枚でレンダリングされた1080p MiniMax H3動画の625フレーム

公式デモ: 16GB GPU1枚で生成された1080p・625フレームのMiniMax H3動画

仕組み

このノードは、ComfyUIのSamplerCustomAdvancedにそのまま置き換えて使えるチャンク方式のノードで、現在はMiniMax H3をサポートしています（次にLTX 2.5のサポートを予定）。1回のパスで長い潜在変数をまとめてサンプリングする代わりに、次の処理を行います。

1. 推論を小さなチャンクに分割します。同じ長い潜在変数を、VRAMにフィットするサイズに区切ります。
2. Gemma4 12B QATで生成計画を立案します。内蔵LLMがオリジナルのプロンプトとすべての参照画像を分析し、各ショットと各チャンクのアクションタイミングを計画します。
3. チャンクごとのプロンプトを書き換えます。各チャンクの後、以前にレンダリングされたフレームを分析し、動画全体の連続性と一貫性を維持する新しい小さなプロンプトを記述します。
4. 継続フレームを引き継ぎます。前のチャンクの完了フレームから設定可能な数（デフォルトでは22）を次のチャンクのシードとして使用し、遷移がシームレスになるようにします。

チャンクが小さいほどVRAMの使用量は少なくなりますが、受け渡しの回数が増えます。たとえば、39フレームは16GB GPUでの1080pの実用的な開始点です。73フレームのチャンクを使用すれば、参照フレームを考慮する前の16GBで1080pをレンダリングできます。

内蔵プレビューと動画プレイヤー

この拡張は4つのノードをインストールします。

プレビューと保存/読み込みの各ノードは、ショット区間付きの色分けされたチャンクタイムラインを共有します。

チャンクにカーソルを合わせると、Gemmaがそのチャンク用に作成した正確なH3プロンプトと、サンプラー、Gemma、その他処理のタイミング内訳が表示されます。また、「Matching Videos」ボタンを使用すると、同じファイル名プレフィックスを持つ以前のレンダリングを並べて比較できます。

入手方法

HR Endless SamplerはApache-2.0ライセンスのオープンソースです。リポジトリをComfyUI/custom_nodes/にクローンしてComfyUIを再起動することでインストールできます。READMEにはchunk_framesやvideo_continuationを含むすべての設定が記載されており、作者はRedditスレッドで12GBカード向けに調整を支援しています。さらに積極的に量子化したGemmaバリアントと、OpenAIエンドポイントオプション（再プロンプト用LLMをクラウドで実行し、ローカルVRAMをゼロにする）が計画されています。