MiniMax H3 모션 어댑터: 빠른 액션을 위한 실제 240fps 모션

문제점

MAINodes 의 Motion Lab 은 MiniMax H3 클립의 빠른 구간을 늘어난 클록 (디로프) 에서 재생성하고 실제 시간으로 복원합니다. 매우 빠른 모션에서는 베이스 모델이 과잉 생성합니다: 결과는 프레임마다 전진과 스냅이 번갈아 나타나며, 패스는 샷이 요구한 것보다 약 40% 더 많은 움직임을 만들어냅니다 (측정 비율 1.416 대신 1.0).

모션 어댑터는 평범한 랭크 16 가중치 델타입니다. 추가 연산이나 커스텀 노드가 필요하지 않습니다. 정확히 그 작업에 대해 훈련되었습니다: 모션 버스트 내부의 프레임을 제외하고 나머지는 깨끗한 컨텍스트로 유지하며 홀드 토큰을 예측합니다. 추가 클록은 여전히 디로프 노드에서 오며, LoRA 는 단지 그 늘어난 클록에서 모델이 어떻게 동작하는지 변경합니다.

훈련 중 어댑터가 한 번도 보지 못한 네 개의 클립 (싸움, 애니메이션 검 링, 캐릭터 교체, 대화 클로즈업) 에서 측정했을 때, 어댑터 없는 동일한 그래프와 비교하면:

• 전진/스냅 교대 현상이 0.370 에서 0.134 로 감소했고, 프레임 간 과잉 생성이 약 1.4 배에서 약 1.01 배로 감소했습니다 (동일 구간 렌더링 63.6 초 → 49.9 초);
• 블라인드 운영자 선택, 어댑터 유무 비교, 동일 시드: 찬성 7, 반대 0, 무관심 1;
• Ref2VA 체크포인트로 이전되므로 하나의 파일이 fl2va 와 ref2va 그래프 모두에 사용됩니다.

비교 클립 아래는 소스 플레이트, 베이스 모델 늘린 패스, 어댑터 패스를 나란히 보여줍니다:

어댑터 없이 전투원은 프레임마다 전진하고 스냅합니다; 어댑터 사용 시 (우하단) 샷이 요구한 속도로 계속 움직입니다.

시간 확장 사다리

후속 릴리스 (2026-08-24) 는 동일한 랭크 16, 어텐션 전용 구성을 실제 중간 프레임에 대해 재훈련합니다: 공개된 GOPRO_Large 디블러링 데이터셋 (240 fps 소스) 에서 잘라낸 창을 작업 프레임 속도로 감축하고 다시 확장하여, 홀드 토큰이 실제 카메라가 실제로 캡처한 프레임에 대해 평가되도록 합니다. 학습 세계의 클록은 진실합니다. 각 토큰은 그것이 차지하는 실제 시간으로 라벨이 지정됩니다.

매 25 번째 학습 단계가 게시됩니다 (temporal_expansion/step025 … step375, plus warm100, 각각 63 MB). 홀드 토큰 오류, 어댑터가 한 번도 보지 못한 장면 (어댑터 없음 기준 1.23, 일반 보간법 0.26):

곡선은 결코 꺾이지 않지만, 숫자와 눈은 어디에서 멈춰야 할지 의견이 다릅니다: 단계 100 은 재생 선택입니다 (빠른 모션 부드럽게, 클립이 여전히 자기 자신처럼 느껴짐), 반면 단계 375 는 가장 좋게 측정되지만 과도하게 부드럽게 읽힐 수 있습니다. 정적 콘텐츠 프로브에서 해당 패밀리는 움직임을 발명하지 않습니다. 보간 바닥 위에 있는 것이 아니라 아래에 착륙합니다.

MAINodes 업데이트

동일한 업데이트는 ComfyUI-MAINodes 에 새로운 알파 노드를 추가합니다 (2026-08-24): H3 Repair Plan / Repair Splice (나쁜 프레임 범위 다시 렌더링, 전체 토큰에 스냅, 가장 가까운 샷 컷을 통해 재생성, 나머지 모든 것을 비트 정확히 스플라이스), H3 DyRoPE (블록별 클록 프리셋: "타이밍 충실도" 블록 30–49, "최소 흔들림" 40–49), H3 V2V Init 의 오디오 접두어 동결, H3 Drift Control (체인이 씻겨 나가는 것을 멈춤, 조인트가 4 링크를 통해 0.85–0.89 유지), H3 Delta Color Carry (VAE 왕복 다크닝 취소), 그리고 A/B 리뷰 페이지용 비교 데크 빌더.

ComfyUI 에서 사용

models/loras/minimax_h3/ 폴더에 파일을 넣고, 디로프 패스를 공급하는 모델에 LoraLoaderModelOnly 를 사용하여 강도 1.0 으로 로드합니다. 첫 번째 텍스트 기반 비디오 생성 패스가 아닙니다. 준비된 그래프는 ComfyUI-MAINodes 에 examples/motion_pipeline_adapter_api.json 로 제공됩니다.

작동하는 설정 (모델 카드에서):

• 강도 1.0 은 부드러움 설정입니다; 0.75 은 적은 개체를 발명합니다.
• 주입은 다이얼입니다: 베이스가 심하게 과잉 생산하는 캐릭터/대화에서는 0.45, 아이덴티티 또는 소품이 전달물인 곳에서는 0.30.
• 테일 가이드를 켜 두세요; 어댑터를 디로프 패스에만 적용하세요.
• 거친 부분: 네이티브 키프레임에서 앵커 충실도가 약 1 dB 손실되며, 차분한 체인을 과도하게 보정합니다 (차분한 콘텐츠에서는 끄고 유지), 강한 색상 / 입자 효과를 음소거합니다. Ref2VA 및 전체 클립 패스에서 가장 심각합니다.

어댑터는 MIT 라이선스입니다; 베이스 모델과 함께 사용하는 것은 MiniMax H3 커뮤니티 라이선스 계약에 따릅니다.

링크

• Hugging Face: MATLOWAI/MiniMax-H3-Motion-Adapter
• GitHub: matlowai/ComfyUI-MAINodes