VDN-H3 Turbo がスタンドアロン化：MiniMax H3 用 8 ステップ LoRA

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drbaph が VDN-H3 Turbo アダプターを MiniMax H3 用のスタンドアロン 8 ステップ LoRA に抽出し、pruned fl2va/ref2va バリアントと Comfy Kitchen 向けの INT8 ConvRot VDN checkpoint を追加しました。

VDN-H3 は MiniMax H3 のハイブリッド・アテンション Video DeltaNet 改修版で、二次的な長距離アテンションをリニアな Video Delta Attention ブランチに置き換えています (元の報道はこちら)。9 月 9 日、コミュニティ貢献者の drbaph が Hugging Face で 2 つの続報を公開しました。1 つは、修正なしの MiniMax H3 checkpoint を使用可能な スタンドアロン 8 ステップ LoRA として抽出された VDN-H3 Turbo アダプター、もう 1 つは VDN-H3 checkpoint の 事前量子化 INT8 ConvRot バージョンで、VRAM フットプリントを約 1.8 GB 削減し、リニアブランチの速度を約 2.7 倍向上させました。

なぜスタンドアロンが重要か

これまで VDN-H3 Turbo アダプターを実行する唯一の方法は、ComfyUI-VDN-H3 のカスタムノードを通じて、フルハイブリッド・アテンションパッチ（8 ステップ checkpoint、そのリニアブランチ、両方のアダプターを同時に読み込み）を使用することでした。新しいスタンドアロン LoRA は、そのスタックから Turbo アダプターを取り除き、通常の MiniMax H3 LoRA として再パッケージ化されています。そのため、標準の H3 checkpoint 上で ComfyUI のビルトイン LoRA ローダーを使用して読み込むことができ、カスタムノードは必須ではありません。

drbaph によると、VDN-H3 内の Turbo アダプターは larryvrh の MiniMax H3 Turbo LoRA から初期化され、その後 VDN-H3 の一部としてさらに DMD トレーニングされました。今回のリリースは、その結果得られたアダプターのスタンドアロン変換であり、両方の系統からの蒸留信号を受け継いでいます。

何がリリースされたか

LoRA は drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI の experimental/ フォルダーにあります：

ファイルベースモデル備考
minimax_h3_dmd_8step_turbo.safetensorsプルーニングなし fl2va / ref2vaプルーニングなし両バリアント用の 1 つの LoRA
minimax_h3_dmd_fl2va_8step_turbo_pruned.safetensorsプルーニング済 fl2vaプルーニング済み/カーブフォーム checkpoint 用の別バリアント
minimax_h3_dmd_ref2va_8step_turbo_pruned.safetensorsプルーニング済 ref2vaプルーニング済み/カーブフォーム checkpoint 用の別バリアント

推奨設定：8 ステップ、強度 0.65〜1.0。各プルーニング済みファイルは約 2.1 GB です。

INT8 ConvRot VDN checkpoint

2 つ目のリリースは、フル VDN-H3 ルートを対象としています。drbaph/vdn-minimax-h3-int8-convrot-comfyui は 8 ステップ stage-dmd-step-250 checkpoint を Comfy Kitchen INT8 ConvRot フォーマットに事前量子化します。これは ComfyUI が独自の int8-convrot 拡散モデル用に提供しているのと同じシリアライゼーションです。量子化されるのはリニアブランチのディスパッチされた matmul 重みだけです。アダプター、バイアス、正規化、畳み込みはそのまま通過します。

bf16 オリジナルINT8 ConvRot
リニアブランチ4.28 GB2.20 GB
ステージ合計5.09 GB3.25 GB
ブランチ matmul1x~2.7x 速い
エンドツーエンド（単一テスト実行）~111 s~95 s

同じシードで 1280x736 / 61 フレームの A/B レンダリングは視覚的に同一でしたが、読み込み中のピーク VRAM は約 4.7 GB 低下しました。量子化されたステージには ComfyUI-VDN-H3 v1.3.0 以降が必要で、オリジナルと同様に ComfyUI/models/vdn/ に配置されます。

INT8 ConvRot ステージでレンダリングした Ref2VA 例：8 ステップ、er_sde / ベータ、928x928。

他の H3 アクセラレーターとの整合性

今週の Banodoco H3 チャネルでのコミュニティテストにより、これらの数値が文脈の中で確認されました：VDN ルートは lightx2v ターボ LoRA と比較して速度を多少犠牲にしますが（あるベンチマークでは、同じハードウェア上で 8 ステップ VDN Turbo が 1280x736 で 2:04 だったのに対し、4 ステップ lightx2v ターボは 1:24 でした）、FastH3 ルートよりも高速な動きをよりよく保持します。スタンドアロン 8 ステップ LoRA は現在中間オプションを提供します：リニアブランチを全く読み込まずに VDN の DMD 蒸留アダプターを使用できます。

50 ステップの音声作業の場合、drbaph が提案するレシピは、最小 512x512 で生成し、ref2va ターボ 8 ステップパスを通じて 1080p にアップスケールすることですが、速度のためにまず 256 にダウンスケールします。

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