Pika H3 Flex Turbo: 하나의 파일에 담긴 2·4·8스텝 H3 LoRA

Pika H3 Flex Turbo는 akhaliq가 공개한 커뮤니티 릴리스로, Pika H3 Flex 어댑터를 기존의 소수 스텝 MiniMax H3 distill과 융합하여 Pika의 모션이 6스텝 대신 2, 4, 8스텝으로 동작하도록 만든 것입니다. 7개 파일 모두 표준 H3 모듈 레이아웃을 따르는 일반 LoRA입니다: akhaliq/Pika-H3-Flex-Turbo-LoRA, 2026년 10월 29일 공개.

Pika는 Flex를 H3 베이스 위에 얹는 두 개의 LoRA 어댑터로 출시했고, 소수 스텝 생태계에는 이미 같은 베이스를 위한 turbo distill이 존재했습니다. 둘을 겹쳐 쌓으면 작성자가 원했던 결과를 얻을 수 있습니다. 즉, 절반의 평가 횟수로 Pika의 포스트 트레이닝된 모션을 얻는 것입니다. ComfyUI 그래프에서 LoRA 두 개를 쌓아도 동작은 하지만, 로더 두 개와 strength 위젯 두 개, 그리고 하나면 충분할 자리에 파일 폴더가 필요합니다. 그래서 이곳의 모든 파일은 하나로 융합된 어댑터입니다.

커스텀 노드도, 모델 패치도 없습니다. 파일 하나를 ComfyUI/models/loras에 넣고, 기존 H3 워크플로에서 LoraLoaderModelOnly로 strength 1.0에 로드한 뒤, 해당 파일이 만들어진 스텝 수를 선택하면 됩니다.


Pika 공식 어댑터, 6스텝	4스텝 turbo LoRA, 동일 시드

프로젝트의 비교 클립에서 가져온 동일 프롬프트를 순정 int8 H3에서 실행한 결과를 두 패널로 나눈 것입니다. 왼쪽이 공식 6스텝, 오른쪽이 4스텝 LoRA입니다.

프롬프트 5개, 동일 시드, 848x480 스테레오 오디오: 왼쪽 공식 6스텝, 오른쪽 4스텝 LoRA.

속도별로 하나의 파일

라인업은 트랜스포머와 스텝 수에 따라 나뉩니다. H3의 두 비디오 트랜스포머가 서로 다른 역할을 하기 때문입니다. 레퍼런스 기반 비디오 생성 파일은 레퍼런스 워크플로와 품질 병합용이고, FL2VA 파일은 기본 텍스트 및 이미지 경로용입니다.

파일	트랜스포머	스텝	크기
`pika_h3_flex_turbo_2step_draft_ref2va.safetensors`	Ref2VA	2	3.9 GB
`pika_h3_flex_turbo_4step_fl2va.safetensors`	FL2VA	4	3.9 GB
`pika_h3_flex_turbo_4step_ref2va.safetensors`	Ref2VA	4	3.9 GB
`pika_h3_flex_turbo_8step_hd_fl2va.safetensors`	FL2VA	8	3.9 GB
`pika_h3_flex_turbo_8step_hd_ref2va.safetensors`	Ref2VA	8	3.9 GB
`pika_h3_flex_turbo_4step_fl2va_lite_r32.safetensors`	FL2VA	4	0.31 GB
`pika_h3_flex_turbo_4step_ref2va_lite_r32.safetensors`	Ref2VA	4	~0.3 GB

4스텝 쪽은 FL2VA용 lightx2v v1.2 768p와 Ref2VA용 ref2v v0.1이며, 작성자가 명백한 스태킹 회귀라고 언급한 v1.3 대신 의도적으로 선택한 것입니다. 2스텝 파일은 대신 pDMD 2-NFE를 융합합니다. Flex 스타일은 2·4스텝 파일에 0.5, 8스텝 HD 쌍에 0.6으로 반영되어 있는데, 이는 H3 커뮤니티가 소수 스텝 distill 위에 스타일 어댑터를 쌓을 때 정착한 strength 범위입니다.

두 개의 lite_r32 파일은 rank-32 압축 빌드입니다. 정확한 QR 곱 절단을 사용해 **융합된 스펙트럴 에너지의 96.1%**를 0.31 GB에 유지하며, 전체 3.9 GB 어댑터보다 12.6배 작습니다.

근사 병합이 아닌 정확한 융합

두 LoRA를 단순히 가산 병합하면 출력 측 B 행렬에서 충돌이 발생하는데, 작성자는 이를 LoRA 구성에 관한 2026년 논문에서 인용했습니다. 연결(concatenation)은 충돌할 수 없으므로, 각 파일은 레이어별 rank 연결입니다:

B_fused @ A_fused  ==  s·(B_flex @ A_flex) + 1.0·(B_turbo @ A_turbo)

따라서 융합된 파일은 두 어댑터를 겹쳐 로드한 것과 기능적으로 동일하며, 이는 피팅이 아니라 구조적으로 성립합니다. 작성자는 업로드 전에 레이어별로 수치 검증을 수행해 bf16 왕복 과정에서 최악의 상대 오차가 약 2.6e-7임을 확인했고, 이후 아래 클립과 함께 GPU에서 처음부터 끝까지 다시 검증했습니다.

측정된 속도

동일 베이스, 동일 시드, 동일 프롬프트, CFG 1, 848x480, 121프레임, 스테레오 오디오 기준:

하드웨어	구성	스텝	5초 클립당	공식 대비
H200	Pika 공식 어댑터	6	60 s	1x
H200	이 LoRA	4	40 s	1.5배 빠름
H200	이 LoRA, 초안	2	~25 s (샘플링 14 s)	~2.4배 빠름
H200	이 LoRA, HD	8	70 s	0.86x, 품질 최대
A100	Pika 공식 어댑터	6	109.3 s	1x
A100	이 LoRA	4	66.0 s	1.66배 빠름
기본 H3	어댑터 없음	~40	~500 s	812배 느림

같은 카드에서 스텝당 비용은 동일합니다. H200에서 약 7 s/step, A100에서 12.5 s/step이므로, 절감분 전체는 더 저렴한 스텝이 아니라 더 적은 평가 횟수에서 나옵니다.

한계와 주의점

2스텝 파일은 초안 도구입니다. 작성자의 첫 테스트 배치에서 5개 중 4개가 승격을 견뎠습니다. 프레이밍과 모션을 반복 실험할 때 사용하고, 최종 렌더는 4 또는 8스텝으로 하세요.
6스텝 미만에서는 오디오가 저하됩니다. 이는 모든 H3 turbo에 해당합니다. 2스텝에서 가장 심하므로 사운드트랙이 중요하다면 4스텝 이상으로 렌더하세요.
스텝 수는 서로 바꿔 쓸 수 없습니다. 4스텝 파일은 정확히 4스텝에 맞춰져 있고, 8스텝 HD 쌍은 6~8스텝에서 좋은 결과를 냅니다.
강한 어댑터를 더 쌓지 마세요. 2·4스텝 파일 위에 무거운 스타일 또는 모션 LoRA를 높은 strength로 추가하면 융합의 취지가 사라집니다.

작성자는 이 파일들을 Singularity 같은 품질 병합에서도 사용하는데, 4스텝 Ref2VA 파일이 권장 조합이며, 아래 클립에서 이 조합이 6스텝 공식 Pika보다 더 빠르고 더 보기 좋다고 보고합니다.

고강도 스트레스 테스트: 무술과 스케이트보드 런, 왼쪽 공식 6스텝, 오른쪽 4스텝 LoRA. 소수 스텝 모델은 빠른 모션에서 가장 약하므로, 이 클립이 판단 기준이 됩니다.

ComfyUI에서 사용하기

트랜스포머에 맞는 파일을 ComfyUI/models/loras로 복사합니다. 레퍼런스 워크플로와 품질 병합에는 Ref2VA 파일, 기본 텍스트 및 이미지 투 비디오에는 FL2VA를 사용하세요.
평소 사용하는 MiniMax H3 워크플로를 로드하고 LoraLoaderModelOnly를 strength 1.0으로 추가합니다.
파일에 맞춰 2, 4 또는 8스텝, CFG 1.0으로 샘플링하고, euler, lcm 또는 res_multistep와 simple 스케줄러를 사용합니다. Flow shift는 FL2VA에 6.0, Ref2VA에 12.0, 오디오 shift는 3.0입니다.

저장소에는 비교 결과를 만드는 데 사용된 5방향 렌더 및 샘플러 스윕 스크립트가 담긴 scripts/도 함께 제공되며, 특정 패널을 재현하고 싶다면 sampler_sweep_results.json도 있습니다. 파일은 H3 호환 로더라면 무엇이든 로드되므로 Diffusers에서도 동작하며, 동일한 어댑터가 int8 및 GGUF H3 빌드에서도 실행됩니다.

다운로드 및 제공

Hugging Face의 akhaliq/Pika-H3-Flex-Turbo-LoRA: 7개 어댑터, 비교 클립 6개, 렌더 스크립트 포함
MiniMax H3 베이스 위에 Pika H3 Flex, lightx2v/Minimax-h3-Turbo, pDMD 2-NFE를 기반으로 제작
이 글의 프레임은 프로젝트 자체 비교 클립에서 가져온 것입니다