MiniMax H3 Turbo-SLA：面向 ComfyUI 的 4 步 FL2V 稀疏注意力 LoRA
ComfyUI Wikinews
Lightx2v 发布 MiniMax H3 Turbo-SLA，一款采用 85% 稀疏注意力的 4 步 FL2V 蒸馏 LoRA，在 RTX 5090 上提速约 2.5 倍，提供 LightX2V 与 ComfyUI 两种格式。
Lightx2v 团队发布了 MiniMax H3 Turbo-SLA，这是 MiniMax H3 的一款 4 步蒸馏首帧/尾帧到视频（FL2V）检查点，将快速蒸馏与 SLA（稀疏-线性注意力） 相结合，实现更高效的推理（Hugging Face）。
30 步 MiniMax H3 基础模型与 4 步 Turbo-SLA 模型的并排对比
该模型采用 85% 注意力稀疏率。在测试的 LightX2V 环境中，它在 NVIDIA RTX 5090 上实现了约 2.5 倍推理加速，同时保持有竞争力的视觉质量，并支持 768p FL2V 生成。
发布内容
仓库提供了同一 4 步 FL2V LoRA 的两个 BF16 检查点：
| 检查点 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
minimax_h3_fl2v_turbo_4step_v0.1_768p_sla_bf16.safetensors | LightX2V | 用于 LightX2V 推理的原生 BF16 LoRA 检查点 |
minimax_h3_fl2v_turbo_4step_v0.1_768p_sla_comfyui_bf16.safetensors | ComfyUI | 用于 ComfyUI 工作流的转换版 BF16 LoRA 检查点 |
两个检查点都需要原始的 MiniMax-H3 模型权重。LightX2V 推理路径使用专用的 SLA 配置：attn_type: dynamic_sparse_attn，85% 稀疏率搭配 sage2 算子，视频/音频 flow shift 分别为 6.0/3.0。
ComfyUI 使用方法
MiniMax H3 原生支持 ComfyUI，因此 LoRA 无需任何自定义节点：
- 将
minimax_h3_fl2v_turbo_4step_v0.1_768p_sla_comfyui_bf16.safetensors下载到ComfyUI/models/loras/。 - 在 FL2V 工作流中加载 MiniMax H3 基础检查点，并在模型加载器和采样器之间应用 LoRA。
- 在 768p 分辨率下运行 4 步采样（例如 1344x768）。
本次发布延续了 Lightx2v Turbo 系列：早期的 4 步 v0.1 与 v1.0 8 步 / 768p 检查点 仍然可用，SLA 变体在 4 步蒸馏的基础上为追求更高速度的用户提供了稀疏注意力路径。
评论
使用 GitHub 登录后即可参与讨论。