HyperFlow H3 Flash: 단일 GPU에서 6스텝으로 실행하는 14B MiniMax H3

6스텝에서의 최고 품질 출력. 출시와 함께 공개된 스틸 이미지.

달라진 점

작은 크기는 새로운 아키텍처가 아니라 기본 트랜스포머의 저랭크 분해(low-rank factorization)에서 나옵니다. 나머지는 모두 H3와 같습니다. 동일한 텍스트 인코더, 비디오 VAE, 오디오 VAE, 그리고 네이티브 ComfyUI H3 노드를 사용합니다.

• 출력: 24fps에서 5.2~15초, 기본 1344x768, 32kHz 스테레오 사운드트랙.
• 샘플링: euler, 속도용 4스텝, 기본 6스텝, 품질용 8스텝. 네거티브 프롬프트는 없습니다. 모델이 CFG 1로 학습되었습니다.
• 작업: 텍스트 기반 비디오 생성, 첫 프레임, 첫 프레임과 마지막 프레임, 최대 9개 이미지를 사용하는 레퍼런스 기반 비디오 생성(비디오와 오디오 레퍼런스도 받는 Python 경로에서는 12개).

크기와 속도

6스텝의 5.2초 클립, Video Rebirth 수치:

INT8 convrot 빌드는 작업당 약 16GB이며 H100 및 B200 등급 카드, 또는 시스템 RAM이 넉넉한 24GB RTX 카드를 대상으로 합니다.

ComfyUI에서 실행하기

1. MiniMaxH3ImageToVideo와 MiniMaxH3ReferenceToVideo를 사용하려면 ComfyUI를 0.43 이상으로 업데이트하세요.
2. ComfyUI-GGUF와 ComfyUI-HyperFlow-Flash를 custom_nodes/에 복제하세요.
3. GGUF를 models/diffusion_models/에 넣고, 15.7GB qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq 텍스트 인코더와 비디오 및 오디오 VAE를 Comfy-Org/MiniMax-H3에서 받으세요.
4. 워크플로 > 템플릿 탐색 > ComfyUI-HyperFlow-Flash를 여세요. 네 가지 템플릿: hyperflow_t2v, hyperflow_i2v, hyperflow_flf2v, hyperflow_ref2v.

16GB 또는 32GB RAM 머신에서는 --fast-disk 옵션으로 ComfyUI를 시작하세요. 텍스트 인코더만 15.7GB이므로, 보통 VRAM이 아니라 RAM이 먼저 부족해집니다.

hyperflow_t2v 템플릿: HyperFlow GGUF Loader와 HyperFlow Sigmas가 H3 로더와 스케줄러를 대체합니다.

다운로드 전 확인 사항

• 전체 H3로 학습된 LoRA는 로드되지 않습니다. 압축된 트랜스포머에는 이를 매칭할 레이어가 없으므로, 31B 모델용 터보와 슬라이더는 사용할 수 없습니다.
• 속도 향상은 파라미터 수가 시사하는 것보다 작습니다. Kijai는 이 해상도에서 어텐션 비용이 그대로 유지되기 때문에 ComfyUI에서 가지치기된 전체 모델 대비 약 **10%**를 측정했고, LukeG89는 그럴 가치가 없다고 평가했습니다.
• 16GB GPU는 아직 측정되지 않았습니다. 테스트된 최소 요구 사항은 24GB입니다.

출시 페이지의 소비자용 GPU 클립.

사용 가능 여부

가중치: VideoRebirthAI/hyperflow-h3-flash (GGUF 및 INT8 convrot, v1.0.0, 2026-11-06). 코드 및 ComfyUI 노드: Video-Rebirth/hyperflow-h3-flash와 ComfyUI-HyperFlow-Flash 쇼케이스: videorebirth.com/lp/hyperflow-flash.

이것은 Video Rebirth 모델이며 MiniMax 릴리스가 아닙니다. 여전히 전체 31B H3에서 실행되는 HyperFlow 8스텝 LoRA와는 별개입니다.