MiniMax H3 캐릭터 스왑 및 라이브 월페이퍼 LoRA: ComfyUI 워크플로와 예시

이 저장소는 9월에 다룬 H3 샤프니스 LoRA와 VFX Edit, Style Transfer, Head Swap 어댑터를 제공한 곳과 같은 저장소이며, 작성 시점 기준 약 396개의 좋아요와 116,900회 다운로드를 기록해 여전히 널리 다운로드되는 H3 LoRA 팩 중 하나입니다. 팩의 모든 항목은 H3의 ref2va 가중치로 학습되었고 동일한 조건화 방식을 공유합니다. 소스 클립은 느슨한 비디오 참조가 아니라 정렬된 가이드로 주입됩니다.

새로운 기능

캐릭터 스왑 가중치는 2026년 10월 13일에 업로드되었습니다. 저장소의 examples/ 폴더에는 캐릭터 스왑 미리보기 클립 19개, 라이브 월페이퍼 클립 12개, 그리고 나란히 비교한 영상 모음도 포함되어 있습니다.

캐릭터 스왑

캐릭터 스왑은 가이드 비디오의 주인공을 참조 이미지에 나온 캐릭터로 교체하면서 가이드의 장면, 프레이밍, 움직임, 포즈, 연기를 그대로 이어받습니다. 공개된 설정은 의도적으로 좁게 잡혀 있습니다.

1. LoRA를 ComfyUI/models/loras/에 넣고 함께 제공되는 캐릭터 스왑 워크플로를 불러옵니다.
2. 원본 클립을 frame_idx = 0으로 MiniMaxH3AddGuide에 전달합니다. 이 LoRA는 가이드 잠재 데이터 조건화를 위해 학습되었으므로 비디오 참조 슬롯이 아니라 이 입력이 권장되는 비디오 입력입니다.
3. 캐릭터 이미지를 H3의 기본 이미지 참조 경로를 통해 <Picture 1>로 전달합니다.
4. 프롬프트를 body_swap:으로 시작하고 참조 캐릭터를 설명합니다. 여러 사람이 등장할 경우 교체할 가이드 대상을 명시하세요. 그렇지 않으면 시각적으로 가장 두드러지는 인물이 선택될 수 있습니다.
5. 출력 화면비와 프레임 수를 가이드와 맞추고, 긴 클립을 실행하기 전에 짧은 구간에서 테스트하세요.

body_swap: Replace the man in the guide video with the character in <Picture 1> while preserving his pose, motion, clothing layout, camera and background.

함께 제공되는 워크플로에는 긴 소스 클립을 분할하는 Planner 노드가 포함되어 있으며, 이는 선택 사항입니다. ComfyUI 자체 비디오 로더가 Add Guide에 직접 입력할 수 있습니다. 소스 사운드트랙을 그대로 이어가려면 BFS Shot H3 Conditioning 노드에서 with_audio = true로 오디오 조건화를 설정해야 합니다. 작성자는 두 모델 모두 가이드 잠재 데이터로 학습되었기 때문에 캐릭터 스왑을 이전 Head Swap LoRA와 함께 사용하는 방법도 문서화했으며, 일부 경우 립 싱크에 도움이 될 수 있지만 대규모로는 아직 검증되지 않았다고 밝혔습니다.

한계도 명확히 밝혀져 있습니다. 이 LoRA는 실험적이며 신원 이전을 보장하는 시스템이 아닙니다. 작은 얼굴, 가림, 빠른 움직임, 까다로운 각도, 조명 변화, 긴 클립에서는 정체성이 흔들릴 수 있고, 모델은 사람과 사람 형태의 캐릭터를 대상으로 하며, 부분 참조 이미지에 보이지 않는 세부 정보를 만들어낼 수 있습니다. 캐릭터 스왑 워크플로는 H3 ref2va 체크포인트와 작성자의 BFS Shot 노드(BFSShotPlanner, BFSShotH3ConditioningSimple, BFSShotUnpack / Join / Repack), 그리고 핵심 H3 노드 위에 BiRefNetRMBG, VideoHelperSuite 같은 다른 커뮤니티 팩을 요구합니다.

저장소의 캐릭터 스왑 예시.

또 다른 예시 클립	세 번째 예시 클립

라이브 월페이퍼

라이브 월페이퍼는 기존 이미지를 애니메이트하면서 피사체와 구성을 유지하려고 합니다. 두 가지 rank가 공개되어 있고, 가이드에서 각각을 언제 사용해야 하는지 설명합니다. r32는 피사체 움직임, 환경 움직임, 효과를 설명하되 카메라 라벨은 없는 캡션으로 1,500 스텝까지 학습되었으며 일부 경우 얼굴 특징을 더 충실히 유지할 수 있습니다. r64는 그 1,500 스텝 체크포인트에서 카메라 인식 캡션으로 2,500 스텝까지 이어서 학습한 버전이며, 카메라가 프롬프트를 따라야 할 때 권장되는 버전입니다.

입력 방식은 H3의 기본 레퍼런스 기반 비디오 생성 경로를 사용합니다. <Picture 1>은 필수이며 피사체와 프레이밍을 정의하고, <Picture 2>는 선택적 중간 지점, <Picture 3>은 선택적 마지막 프레임 역할을 합니다. 추가 참조는 1차와 2차 패스 모두에서 동일한 순서로 MiniMax H3 Reference to Video 노드에 연결해야 하며, 프롬프트는 이들을 별개 장면이 아닌 하나의 연속된 애니메이션으로 설명해야 합니다.

모든 프롬프트는 live_wallpaper:로 시작하고 간결한 한 문장으로 유지되며, 피사체와 구성이 보존된다는 명시적 문장으로 끝납니다. 가이드는 매번 카메라 지시를 넣을 것을 요구하며, 카메라 움직임을 지정하지 않는 대신 고정 카메라(locked-off)를 권장합니다.

live_wallpaper: Animate <Picture 1> with a locked-off camera with no zoom, pan, tilt, tracking, or reframing, plus gentle hair movement and existing lights softly pulsing, while preserving the original subject and composition.

live_wallpaper: Animate <Picture 1>, using <Picture 2> as the midpoint and <Picture 3> as the ending frame, with the camera gradually pulling back as the visible energy expands, swirls, and softly fades, while preserving the original subject and composition.

저장소는 r64 연속 학습에 사용된 캡션 분포를 공개했습니다. 카메라 인식 레코드 295개 중 156개(52.9%)가 고정 카메라를 설명하고, 44개(14.9%)가 미세한 드리프트, 20개(6.8%)가 느린 줌인을 설명하며, 나머지는 틸트, 팬, 복합 이동을 다룹니다. 가장 자주 등장하는 움직임 단어는 swirling(104), floating(103), pulsing(88)이고, 가장 빈번한 효과 카테고리는 빛, 글로우 또는 쉬머(170), 에너지 또는 아우라(65), 꽃잎, 잎 또는 잎사귀(56)입니다. 가이드는 이 수치가 보장된 생성 비율이 아니라 학습 데이터를 설명하는 것이라고 밝힙니다.

저장소의 라이브 월페이퍼 예시.

r64 예시 클립, 카메라 인식 rank.

사용 가능 여부

저장소에서 LoRA를 다운로드해 ComfyUI/models/loras/에 넣은 다음, workflows/ 폴더에서 해당하는 워크플로를 불러오세요. 각 워크플로는 필요한 모델과 노드 팩을 나열하며, 저장소는 docs/ 아래에 모델별 가이드를 제공합니다. LoRA 조건화 자체는 MiniMaxH3AddGuide와 MiniMax H3 Reference to Video를 포함한 핵심 MiniMax H3 노드에서 실행되며, 함께 제공되는 예시 워크플로는 커뮤니티 노드 팩을 통해 비디오 불러오기, 프레임 크기 조정, BiRefNet 마스킹, 라벨 추가도 수행하므로, 각 워크플로가 누락됨으로 표시하는 항목을 설치하세요.