pDMD LoRA로 MiniMax-H3-Image 2스텝 실행: ComfyUI 워크플로 가이드

기본 checkpoint, 2스텝	pDMD LoRA 적용, 2스텝

프롬프트 12개, 4096x4096, 2스텝, flow shift 12, 시드 3. 기본 모델은 고정된 6스텝 스케줄 아래로 내려갈 수 없으므로, 2스텝에서는 여전히 denoise 중간 상태입니다.

실행하기

불러오는 방법은 두 가지이며, 그래프는 동일합니다.

• 파일 하나: 40 GB minimax_h3_image_pdmd_2step_bf16.safetensors를 ComfyUI/models/diffusion_models/에 다운로드하고, Qwen3-VL-32B 텍스트 인코더와 이미지 VAE를 Comfy-Org/MiniMax-H3-Image에서 받습니다. LoRA가 이미 병합되어 있으므로 LoRA 노드도, 설정할 강도도 없습니다.
• 베이스 + LoRA: 현재 Comfy-Org checkpoint를 유지하고 2 GB minimax_h3_pdmd_2nfe_comfyui.safetensors를 ComfyUI/models/loras/에 추가한 뒤, 확산 모델 로드와 MiniMaxH3SigmaShift 사이에 LoraLoaderModelOnly를 강도 1.0으로 둡니다. int8_convrot와 w4a8 재팩에는 이 경로만 사용할 수 있습니다. 사전 병합된 가중치는 회전되거나 양자화된 tensor 위에 만들 수 없기 때문입니다.

그런 다음 2스텝, euler, 스케줄러 simple, denoise 1.0, shift_video 12, CFG 없음으로 샘플링합니다. H3 이미지 잠재 데이터는 단일 프레임이므로 잠재 데이터는 EmptyHunyuanLatentVideo에서 가져옵니다.

속도가 주는 이득

이미지 한 장당 이득은 약 1.4배이지 3배가 아닙니다. 6스텝 대신 2스텝이지만, 16 MP에서의 각 스텝은 동일한 33B transformer를 수행합니다. 더 큰 이득은 데모 Space에서의 반복 속도입니다. 이 데모는 상세 패스 포함 2048x2048을 약 4.6초에 렌더링하며, 같은 크기에서 공식 6스텝 Space는 약 7초입니다.

2스텝은 대부분의 프롬프트에서 유효합니다. 그래픽 프롬프트는 유사 텍스트를 만들어낼 수 있고 구도가 기본 모델 결과와 달라질 수 있습니다. 3스텝이 안전한 중간값이고, 4스텝이 6스텝 출력에 가장 가깝습니다. 편집도 마찬가지입니다.

상세 패스

절반 크기로 2스텝 초안을 만들고, lanczos로 픽셀 업스케일한 뒤 VAE 인코드하고, 3스텝에 denoise = sigma_0으로 두 번째 샘플링을 합니다. 시작 sigma가 조절 변수입니다. 0.4~0.55는 초안을 유지하면서 다듬고, 0.7은 디테일을 더하지만 평탄한 영역에 얼룩이 생기고 얼굴이 틀어질 수 있습니다. 편집의 경우 0.55 이하를 유지하세요.

절반 크기 초안(왼쪽), 0.5와 0.7 패스(가운데), 일반 전체 크기 2스텝 렌더(오른쪽). 이 패스는 4 MP에서 1~2초를 추가합니다.

실시간 미리보기

2스텝 프레임은 비용이 저렴하기 때문에 데모 Space는 입력하는 동안 약 1 MP를 렌더링합니다. FP8 빌드에서 프레임당 약 0.9초이며, 입력을 멈추면 다듬습니다. 이것이 LoRA가 열어주는 것입니다. 기본 스케줄은 6스텝에 고정되어 있습니다.

모나리자 소스에서 실시간 프롬프트 편집, 청크당 2스텝 프레임 하나.

사용 가능 위치

• LoRA, 워크플로 및 그리드: akhaliq/minimax-h3-image-pdmd-2step
• 데모 Space: akhaliq/minimax-h3-image-2step
• 베이스 모델: MiniMaxAI/MiniMax-H3-Image, ComfyUI 재팩은 Comfy-Org/MiniMax-H3-Image
• LoRA 업스트림: pdmd2026/pdmd_2NFE_lora, 방법은 arXiv 2609.35768