Pika H3 Flex Turbo：2、4、8 步 H3 LoRA 合并于单个文件

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akhaliq 将 Pika H3 Flex 与 H3 少步蒸馏融合成七个单文件 LoRA：2 步草稿、4 步提速、8 步高清，以及 rank-32 精简版本。

Pika H3 Flex Turbo 是社区成员 akhaliq 发布的版本，它把 Pika H3 Flex 适配器与现有的少步 MiniMax H3 蒸馏融合在一起，使 Pika 的运动表现可以在 2、4 或 8 步下运行，而不是 6 步。共七个文件，全部是标准 H3 模块布局的普通 LoRA：akhaliq/Pika-H3-Flex-Turbo-LoRA，发布于 2026 年 10 月 29 日。

Pika 将 Flex 作为两个 LoRA 适配器发布在 H3 基础模型之上，而少步领域早已有面向同一基础模型的 turbo 蒸馏。把两者叠加，就能得到作者想要的效果：Pika 后训练得到的运动表现，推理次数却只有一半。在 ComfyUI 节点图中叠加两个 LoRA 是可行的，但需要两个加载器、两个强度控件，以及一个本可以只要一个文件的文件夹，因此这里的每个文件都是单个融合适配器。

无需自定义节点，也无需模型补丁。把一个文件放进 ComfyUI/models/loras，在现有 H3 工作流中用 LoraLoaderModelOnly 以强度 1.0 加载，然后选择该文件对应的步数即可。

Pika 官方 Flex，六步四步 turbo LoRA
Pika 官方适配器，六步四步 turbo LoRA，相同种子

项目对比视频中的一个提示词，运行在原版 int8 H3 上，拆分为左右两个面板：左侧为官方六步，右侧为四步 LoRA。

五个提示词，相同种子，848x480 并带立体声音频：官方六步（左）对比四步 LoRA（右）。

每种速度一个文件

该系列按 transformer 和步数划分，因为 H3 的两个视频 transformer 承担不同任务。参考生视频文件用于参考工作流和画质向合并模型，FL2VA 文件用于默认的文本与图像转视频路径。

文件Transformer步数大小
pika_h3_flex_turbo_2step_draft_ref2va.safetensorsRef2VA23.9 GB
pika_h3_flex_turbo_4step_fl2va.safetensorsFL2VA43.9 GB
pika_h3_flex_turbo_4step_ref2va.safetensorsRef2VA43.9 GB
pika_h3_flex_turbo_8step_hd_fl2va.safetensorsFL2VA83.9 GB
pika_h3_flex_turbo_8step_hd_ref2va.safetensorsRef2VA83.9 GB
pika_h3_flex_turbo_4step_fl2va_lite_r32.safetensorsFL2VA40.31 GB
pika_h3_flex_turbo_4step_ref2va_lite_r32.safetensorsRef2VA4~0.3 GB

4 步这一半中，FL2VA 使用 lightx2v v1.2 768p，Ref2VA 使用 ref2v v0.1，这是作者明确选择的结果，而非 v1.3，因为作者称 v1.3 存在已被确认的叠加回退问题。2 步文件则融合了 pDMD 2-NFE。Flex 风格已按比例烘焙进去：2 步和 4 步文件为 0.5，8 步高清对为 0.6，这正是 H3 社区在少步蒸馏之上叠加风格适配器时所确定的强度范围。

两个 lite_r32 文件是 rank-32 压缩版本：采用精确的 QR 乘积截断，在 0.31 GB 下保留了融合后 96.1% 的频谱能量，比完整的 3.9 GB 适配器小 12.6 倍。

精确融合，而非近似合并

对两个 LoRA 做朴素的加法合并会在输出侧 B 矩阵中发生冲突，作者引用了一篇 2026 年关于 LoRA 组合的论文来说明这一点。拼接则不会冲突，因此每个文件都是逐层的 rank 拼接：

B_fused @ A_fused  ==  s·(B_flex @ A_flex) + 1.0·(B_turbo @ A_turbo)

这使得融合文件在功能上等同于叠加加载两个适配器，而且是由构造保证的，而非通过拟合得到。作者在上传前逐层做了数值验证，经过一次 bf16 往返后最大相对误差约为 2.6e-7，随后又用下面的视频在 GPU 上做了端到端复验。

实测速度

相同基础模型、相同种子、相同提示词，CFG 1，848x480，121 帧，带立体声音频：

硬件配置步数每 5 秒视频片段相对官方
H200Pika 官方适配器660 秒1 倍
H200本 LoRA440 秒快 1.5 倍
H200本 LoRA，草稿档2约 25 秒（采样 14 秒）快约 2.4 倍
H200本 LoRA，高清档870 秒0.86 倍，画质优先
A100Pika 官方适配器6109.3 秒1 倍
A100本 LoRA466.0 秒快 1.66 倍
基础 H3无适配器~40约 500 秒慢约 8 至 12 倍

在同一张卡上每步开销完全相同，H200 上约为 7 秒/步，A100 上约为 12.5 秒/步，因此全部节省都来自所需推理次数更少，而不是单步变得更便宜。

局限与失效场景

  • 2 步文件是草稿工具。 在作者的第一批测试中，5 个镜头里有 4 个可用。用它来反复调整构图和运动，再用 4 步或 8 步渲染成片。
  • 低于六步时音频会劣化，这对所有 H3 turbo 都成立。2 步时最严重，所以如果声音很重要，请用 4 步或更多。
  • 步数不可互换。 4 步文件针对恰好 4 步调优，8 步高清对在 6 到 8 步时效果最佳。
  • 不要在其上再叠加更多强适配器。 在 2 步和 4 步文件上以高强度加入重型风格或运动 LoRA，会抵消融合的意义。

作者还将这些文件用于 Singularity 等画质向合并模型，其中推荐搭配 4 步 Ref2VA 文件，并表示在下面的视频中，该组合比官方 Pika 六步既更快也更耐看。

高强度动作压力测试：武术和滑板跑动，官方六步（左）对比四步 LoRA（右）。少步模型在快速运动上最弱，因此这段视频最值得参考。

在 ComfyUI 中使用

  1. 将匹配你所使用 transformer 的文件复制到 ComfyUI/models/loras。参考工作流和画质向合并模型用 Ref2VA 文件，默认的文本与图像转视频用 FL2VA。
  2. 加载你常用的 MiniMax H3 工作流，添加 LoraLoaderModelOnly，强度设为 1.0。
  3. 按文件对应的步数进行采样，即 2、4 或 8 步，CFG 为 1.0，采样器用 euler、lcm 或 res_multistep，调度器用 simple。FL2VA 的 Flow shift 为 6.0，Ref2VA 为 12.0，音频 shift 为 3.0。

仓库还附带 scripts/，其中有用于生成上述对比的五路渲染与采样器扫描脚本，以及 sampler_sweep_results.json，方便你复现某个特定面板。这些文件可以通过任何兼容 H3 的加载器加载，因此 Diffusers 也可以，同样的适配器也能运行在 int8 和 GGUF 的 H3 版本上。

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