Fizgig H3 Still: одиночные кадры для MiniMax H3 в ComfyUI
ComfyUI-Fizgig-H3-Still добавляет два узла, которые создают настоящий однокадровый латент MiniMax H3 и декодируют его без полос, обеспечивая чистые одиночные кадры от 3 МП.
Кадр 3872x2176, без Turbo LoRA, 50 шагов, er_sde. Fizgig H3 Still Latent + Fizgig H3 Still Decode, из собственного примера репозитория на 8 МП.
Зачем видеомодели конвейер для одиночных кадров
Нативное изображение H3 это один кадр, но стандартные конвейеры никогда не рассматривают его как таковой. Обычный латент H3 имеет длину минимум пять кадров, поэтому «одиночный кадр» на деле является первым кадром короткого клипа. Декодирование этого единственного кадра стандартным узлом Декодировать VAE даёт полосатый выход с разводами, и именно поэтому обычным обходным путём было рендерить пять кадров и оставлять один.
Пакет разделяет проблему на два узла, происходящих из того, как Fizgig рендерит собственные превью одиночных кадров H3:
- Fizgig H3 Still Latent создаёт настоящий однокадровый латент.
- Fizgig H3 Still Decode декодирует этот единственный кадр без полос.
Оба работают на встроенной поддержке MiniMax H3 в ComfyUI и не требуют дополнительных зависимостей Python. Собственные тесты автора также сравнивают их со специальным однокадровым VAE, описанным в MiniMax H3 Single-Frame VAE 500K: этот checkpoint медленнее и мягче, с меньшей детализацией кожи, поэтому узлы это рекомендуемый путь.
Тот же seed, 2144x1216: Fizgig H3 Still Decode (слева) против стандартного Декодировать VAE (справа).
Подключение в граф H3
LATENT неподключённым. Вместо этого подайте Fizgig H3 Still Latent на вход латента сэмплера, используя те же ширину и высоту, что и у узла условия.
Замените декодер
Замените Декодировать VAE на Fizgig H3 Still Decode. Он принимает выход сэмплера и video VAE: те же входы, что и у заменяемого узла.
При желании добавьте Turbo LoRA
Добавьте LoRA из larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora через загрузчик LoRA только для модели. В поставляемых настройках используется файл v4 step-600 EMA с силой 0.38, 20 шагов и сэмплер er_sde; пример на 8 МП рендерится без Turbo при 50 шагах.
Пример h3_still_text_to_image, отрендеренный из JSON рабочего процесса, поставляемого в репозитории. Он декодирует дважды: один раз через Fizgig H3 Still Decode и один раз через стандартный Декодировать VAE, чтобы два выхода можно было сравнить бок о бок.
Подойдут любые ширина и высота, кратные 32, но лучше всего результаты держатся начиная с 3 МП: маленькие изображения выходят заметно слабее. Декодирование выполняется тайлами, поэтому обрабатывается несколько тайлов за раз или по одному, когда не хватает VRAM, а значит, для больших одиночных кадров не нужна большая карта. Что стоит знать перед повторным использованием графа для видео: узел латента предназначен только для одиночных кадров, а узел декодирования передаёт всё, что длиннее одного кадра, напрямую в стандартное декодирование, так что оставить его в рабочем процессе для клипов не повредит.
Пакет также поставляется с примером редактирования, который подаёт фото через MiniMax H3: референс в видео и ссылается на него как на <Picture 1> в промпте, с предварительным upscale до 2.5 МП, поскольку редактирование в H3, судя по всему, лучше всего работает именно при таком размере.
Соседний пакет: H3 Tweaks
Ранее выпущенный пакет узлов того же автора, ComfyUI-Fizgig-H3-Tweaks, охватывает видеосторону того же исследования с настройками без обучения: управление текстурой кожи, перебор сцены с сохранением sub-seed и регулятор силы промпта для рендеров с Turbo. Его обновление от 09-25 добавило варианты узлов H3 Latent и Декодировать VAE вместе с работой над одиночными кадрами.
Реакция сообщества
Узлы разошлись по r/comfyui 2026-09-26, и независимый тестировщик прогнал граф на 8 МП при 30 шагах в выходные. Его заметки: конвейер для одиночных кадров наконец делает мелкую типографику пригодной, хотя и не для очень тонкого шрифта, а рендеры получились более гладкими, чем обычный выход, без блочных швов пикселей и «строчной развёртки». Он также измерил сдвиг в цвете: путь для одиночных кадров выдал чистый чёрно-белый вид в стиле нуар вместо лёгкой сепийной теплоты обычного выхода.
Установка
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-StillПерезапустите ComfyUI, и оба узла появятся в категории Fizgig. В примерах используются файлы H3 от Comfy-Org: minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors в models/diffusion_models, qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors в models/text_encoders и minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors в models/vae. В примере редактирования дополнительно используется AILab_ImageResize из ComfyUI-RMBG.
Репозиторий: shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Still
Соседний пакет: shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Tweaks
По теме: Fizgig v6 RefMods, MiniMax H3 Video VAE Optimization
Базовая модель: Comfy-Org/MiniMax-H3
Комментарии
Войдите через GitHub, чтобы участвовать в обсуждении.