ComfyUI MiniMax H3 SPEED V2: 다중 샘플러 점진적 해상도 가이드

ComfyUI-MiniMax-H3-SPEED는 하나의 MiniMax H3 샘플링 실행을 여러 해상도에 걸쳐 분할합니다. 노이즈가 가장 심한 초기 스텝은 저렴한 저해상도 그리드에서 실행되고, 세밀한 디테일이 중요해지기 시작하면 그리드가 확대됩니다. 버전 2는 Euler 전용 제한을 없애고, 보정을 샘플러 인식 방식으로 바꾸며, 전환마다 이미지 기반 비디오 생성 결과를 더 흐려지게 만들던 키프레임 크기 조정 문제를 수정했습니다.

동일한 시드와 프롬프트, 960x544, 24 fps, 10.125초. 왼쪽: 전체 해상도 기준, SPEED 미사용(571.49초). 가운데: delta 0.005의 3단계(438.85초). 오른쪽: delta 0.05의 4단계(237.57초).

SPEED가 스케줄을 분할하는 방식

MiniMax H3는 잠재 데이터가 노이즈에 지배되어 아직 고주파 디테일이 존재하지 않는 초기 스텝까지 포함해 모든 디노이징 스텝에서 전체 공간 비용을 지불합니다. SPEED는 그런 스텝을 더 작은 그리드로 내렸다가 다시 올라옵니다. 샘플러는 대상 해상도의 일부에서 디노이징한 다음, 남은 스텝을 위해 잠재 데이터를 더 큰 그리드로 전환합니다.

이 노드는 단일 stages 값으로 선택되는 세 가지 자동 사다리를 제공합니다.

`stages`	해상도 사다리
`2`	0.5 → 1.0
`3`	0.33 → 0.66 → 1.0
`4`	0.25 → 0.5 → 0.75 → 1.0

Tolerance (Delta), noise_amplitude, noise_decay_exponent가 각 전환이 언제 일어날지 결정합니다. 기본 제공 값은 작성자 자신의 보정 피팅에서 나온 것이며, README는 Harvest 보정을 실행하는 경우가 아니라면 그대로 두기를 권장합니다. 해상도 증가로 노출되는 고주파 대역은 기본 direct_coarse 노이즈 정책에서 결정론적이고 전환 시드 기반인 가우시안 필드로 채워집니다. 두 번째 정책인 coupled_full_grid는 단일 전체 해상도 노이즈 필드에서 해당 대역을 도출합니다. 작성자는 이것이 품질을 개선한다고 확인하지 않았으며 기본값도 아닙니다.

SPEED는 MiniMax H3에만 적용되며, H3의 오디오 스트림은 항상 전체 해상도를 유지합니다.

V2에서 달라진 점

저장소의 CHANGELOG.md는 이를 2.0.0으로 표기합니다. 실질적인 변경 사항은 다음과 같습니다.

샘플러 지원. SPEED는 더 이상 Euler에 묶여 있지 않습니다. V2는 Euler, Heun, DPM2, Exp Heun 2 X0, RES Multistep을 지원합니다. 상태가 없는 샘플러는 ComfyUI 자체 샘플러 객체를 사용합니다. RES Multistep은 이전 스텝 기록을 유지하므로, V2는 실행 범위 어댑터를 통해 이를 실행하고 SPEED가 해상도를 바꿀 때마다 해당 상태를 지워, 다른 크기의 잠재 데이터로 기록이 넘어가지 않게 합니다.
샘플러 인식 Sigma Harvest. 이제 보정 노드는 Euler를 가정하는 대신 실제로 선택한 샘플러의 파라미터를 보고하며, 자동 경로와 동일한 0.005 허용치를 기본값으로 사용합니다.
통합 계획. 자동과 수동이 하나의 계획 및 검증 구현을 공유합니다. 자동은 이제 실시간 시그마 스케줄과 현재 잠재 데이터 크기로부터 전환을 계산합니다.
I2V 키프레임 수정. 키프레임 잠재 데이터는 이미 크기가 조정된 텐서를 다시 조정하는 대신 원본 전체 해상도 복사본에서 크기를 조정하며, 최종 단계 이전과 실패한 실행 이후에 복원됩니다. 작성자의 요약: 이미지 기반 비디오 생성이 이제 해상도가 바뀔 때마다 점점 더 흐려지는 일은 없어야 합니다.
더 가벼워진 Harvest 메모리. V1은 실행이 끝날 때까지 모든 전체 해상도 잔차 텐서를 보관한 뒤 분석했습니다. V2는 콜백 안에서 각 잔차를 작은 방사형 DCT 전력 프로필로 축소하고 텐서를 폐기합니다.
연속 진행 및 미리보기. SPEED 실행은 이제 서로 무관한 여러 샘플러 호출이 아니라 하나의 생성으로 보고됩니다.
회귀 테스트 범위가 샘플러 선택, RES 상태, I2V, 전환, Harvest, 워크플로, 노이즈 정책 전반으로 넓어졌습니다.

측정된 속도 향상

저장소는 주장의 근거가 되는 타이밍을 담은 evidence 폴더를 공개합니다. RTX 5080 한 대, 시스템 RAM 128GB, 960x544 출력, 24 fps, 10.125초, 모든 행에서 동일한 시드와 프롬프트를 사용했습니다. 전체 해상도 Euler 기준은 571.49초입니다.

허용치 (Delta)	2단계	3단계	4단계
0.005	462.96초 (1.23배)	438.85초 (1.30배)	435.21초 (1.31배)
0.010	450.38초 (1.27배)	409.83초 (1.39배)	384.13초 (1.49배)
0.050	278.44초 (2.05배)	262.32초 (2.18배)	237.57초 (2.41배)

같은 폴더는 이 수치의 한계도 분명히 밝힙니다. 이는 Euler 전용 참조 세트로, V2가 추가한 네 가지 샘플러의 속도나 품질 동등성을 입증하지 않으며, 어떤 노이즈 정책이 다른 것보다 낫다는 증거로 읽어서도 안 됩니다. 작성자의 지침은 Harvest 보정을 다시 실행하고 자신의 샘플러, 모델, 스케줄러 조합으로 벤치마크하라는 것입니다.

세 가지 노드

노드	기능
Main SPEED 노드 (자동)	2, 3, 4단계 사다리를 선택하고 실시간 시그마 스케줄로부터 전환을 처리합니다
SPEED Sampler (Step-Through, Manual)	최대 네 개의 명시적 `(goal, resolution)` 쌍. `ratio_mode`는 goal을 전역 스텝 인덱스(`steps`)로, 또는 스케줄의 0에서 1 사이 비율(`ratio`)로 처리합니다. 활성 해상도는 증가해야 하며 마지막 해상도는 `1.0`이어야 합니다
Sigma Harvest	기존 워크플로와 함께 실행되어 사용하려는 샘플러를 측정하고, 해당 노드에 복사할 `sampler_name`, `delta`, `noise_amplitude`, `noise_decay_exponent` 값을 반환합니다

설치 방법은 패키지를 ComfyUI/custom_nodes/에 복제하고 재시작하는 것입니다. 워크플로에서는 SamplerCustomAdvanced를 SPEED 샘플러 노드로 교체하고 동일한 noise, guider, sigmas, latent_image 입력을 연결합니다. 올인원 KSampler는 먼저 ComfyUI의 고급 샘플링 구성 요소로 분할해야 합니다.

워크플로

저장소는 세 개의 프런트엔드 형식 워크플로를 제공합니다. 계산형 변형은 그래프 안에서 Sigma Harvest를 실행해 보정 값이 자동으로 전달되도록 하고, 수동 변형은 사다리를 노출해 직접 튜닝할 수 있게 합니다.

계산형 워크플로는 이미지 기반 비디오 생성 H3 그래프를 서브그래프로 감싸고 SPEED 샘플러를 stages = 3, direct_coarse, delta = 0.005, noise_amplitude = 12.105, noise_decay_exponent = 0.773, seed_offset = 10000, sampler = euler로 설정합니다. 노트에는 정리된 int8 convrot fl2va 체크포인트, nvfp4 Qwen3-VL 32B 텍스트 인코더, H3의 별도 비디오 및 오디오 VAE가 언급되어 있습니다.

이용 가능 항목

노드 팩: StanLukuvka/ComfyUI-MiniMax-H3-SPEED
워크플로: workflows/
벤치마크 및 비교 클립: evidence/
변경 내역: CHANGELOG.md

이 글을 작성한 시점에 저장소는 스타 85개를 받았습니다. 발표 스레드는 r/comfyui에서 진행되었고, 논의의 상당 부분은 타이밍 표보다 나란히 비교한 출력을 요구했습니다. 작성자는 독자들에게 evidence 폴더와 별도의 제3자 속도 비교 자료를 안내했습니다. 작성 시점까지 V2 샘플러 세트에 대한 독립적인 재현 결과는 공개되지 않았습니다.