VDN-H3 Turbo автономен: 8-шаговый LoRA для MiniMax H3
drbaph извлёк адаптер VDN-H3 Turbo в автономный 8-шаговый LoRA для MiniMax H3, с пруненными вариантами fl2va/ref2va плюс чекпоинт INT8 ConvRot VDN для Comfy Kitchen.
Почему автономность важна
До сих пор единственным способом запуска адаптера VDN-H3 Turbo были ComfyUI-VDN-H3 пользовательские ноды с полным патчем гибридного внимания: 8-шаговый чекпоинт, его линейная ветвь и оба адаптера загружены вместе. Новый автономный LoRA извлекает адаптер Turbo из этой стопки и переупаковывает его как обычный MiniMax H3 LoRA, так что он загружается через встроенный загрузчик LoRA ComfyUI на стандартном чекпоинте H3, без необходимости в пользовательских нодах.
По словам drbaph, адаптер Turbo внутри VDN-H3 был инициализирован из MiniMax H3 Turbo LoRA от larryvrh и затем дополнительно обучен по методу DMD в рамках VDN-H3. Это релиз автономной конвертации этого полученного адаптера, поэтому он несёт сигнал дистилляции от обоих направлений.
Что было выпущено
LoRAs находятся в папке experimental/ репозитория drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI:
| Файл | База | Примечания |
|---|---|---|
minimax_h3_dmd_8step_turbo.safetensors | не пруненные fl2va / ref2va | один LoRA для обеих не пруненных вариаций |
minimax_h3_dmd_fl2va_8step_turbo_pruned.safetensors | пруненные fl2va | отдельная вариация для пруненного/криволинейного чекпоинта |
minimax_h3_dmd_ref2va_8step_turbo_pruned.safetensors | пруненные ref2va | отдельная вариация для пруненного/криволинейного чекпоинта |
РЕКОМЕНДУЕМЫЕ настройки: 8 шагов, сила 0.65 до 1.0. Каждый пруненный файл составляет около 2.1 ГБ.
Чекпоинт INT8 ConvRot VDN
Второй релиз нацелен на полный маршрут VDN-H3. drbaph/vdn-minimax-h3-int8-convrot-comfyui предварительно квантует 8-шаговый чекпоинт stage-dmd-step-250 в формат Comfy Kitchen INT8 ConvRot, ту же сериализацию, которую ComfyUI использует для своих собственных моделей диффузии int8-convrot. Квантуются только веса matmul, отправленные линейной ветвью; адаптеры, смещения, нормализации и свёртки проходят без изменений.
| Оригинал bf16 | INT8 ConvRot | |
|---|---|---|
| Линейная ветвь | 4.28 ГБ | 2.20 ГБ |
| Всего этапа | 5.09 ГБ | 3.25 ГБ |
| Матмульты ветви | 1x | ~в 2.7 раза быстрее |
| Итоговое время (один тестовый запуск) | ~111 с | ~95 с |
Рендер A/B при 1280x736 / 61 кадрах с тем же сидом был визуально идентичным, а пиковое потребление VRAM во время загрузки снизилось примерно на 4.7 ГБ. Квантованный этап требует ComfyUI-VDN-H3 версии 1.3.0 или новее и помещается в ComfyUI/models/vdn/, как и оригинал.
Пример Ref2VA, рендер с этапом INT8 ConvRot: 8 шагов, er_sde / БЕТА, 928x928.
Как это сочетается с другими ускорителями H3
Тестирование сообщества в каналах Banodoco H3 на этой неделе поставило цифры в контекст: маршрут VDN жертвует частью скорости по сравнению с LoRA lightx2v turbo (один бенчмарк показал 8-шаговый VDN Turbo за 2:04 для 1280x736 против 1:24 для 4-шагового lightx2v turbo на том же оборудовании), но лучше сохраняет быстрое движение, чем маршрут FastH3. Автономный 8-шаговый LoRA теперь даёт средний вариант: адаптер VDN с дистилляцией DMD без загрузки линейной ветви вообще.
Для работы с аудио на 50 шагов предложенный drbaph рецепт — генерировать минимум при 512x512 и увеличивать разрешение до 1080p через путь ref2va turbo 8-шагов, уменьшая масштаб сначала до 256 для скорости.
Доступность
- Автономный Turbo LoRA: drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI, папка
experimental/(Лицензия Сообщества MiniMax H3 через базовую модель; сам репозиторий имеет лицензию Apache-2.0) - Этап INT8 ConvRot VDN: drbaph/vdn-minimax-h3-int8-convrot-comfyui (Лицензия Сообщества MiniMax H3)
- Пользовательские ноды для полного маршрута VDN: Saganaki22/ComfyUI-VDN-H3 v1.3.0+
Комментарии
Войдите через GitHub, чтобы участвовать в обсуждении.