ComfyUI SPEED 现在也能加速图像模型，不只 MiniMax H3

相同的种子和提示词，在 Modal L40S 上生成 5 秒 960x544 片段。左：普通采样，288 秒。右：SPEED 在阈值 0.05 下使用 4 个阶段，182 秒。

这个节点包做什么

SPEED 源自斯坦福 Howard Xiao、Brian Chao、Lior Yariv 和 Gordon Wetzstein 的论文 Spectral Progressive Diffusion for Efficient Image and Video Generation。其背后的观察是：扩散模型大致按从低频到高频的顺序构建图像，因此早期的去噪步骤主要被模型尚未解析的频段占据。以完整分辨率运行这些步骤，会把大部分算力花在噪声上。

该节点包无需重新训练即可把这一思路应用到 ComfyUI 中。一次运行从较小的网格开始，随着细节开始变得重要，再把 Latent 升到更大的网格。stages 决定阶梯：2 阶段从 0.5 到 1.0，3 阶段依次为 0.33、0.66 到 1.0，4 阶段依次为 0.25、0.5、0.75 到 1.0。Tolerance (Delta)、noise_amplitude 和 noise_decay_exponent 决定每次切换发生在哪一步，阈值越小切换越晚：更安全，但更慢。

无论视频流处于哪个阶段，MiniMax H3 的音频流始终保持完整分辨率。

重命名带来了哪些变化

仓库现在为 StanLukuvka/ComfyUI-SPEED，不再是 StanLukuvka/ComfyUI-MiniMax-H3-SPEED，更新日志将这些变化归入 2.0.0。在该节点包还只支持 H3 时，本站曾介绍过它的 V2 采样器套件。

• 两个系列共六个节点。 SPEED KSampler、SPEED KSampler (Manual) 和 SPEED KSampler Sigma Harvest 像 ComfyUI 自带的 KSampler 一样接收 model、条件和 latent_image，并在内部构建噪声、引导器、采样器和 sigma 调度。高级系列保留 MiniMax H3 的 SamplerCustomAdvanced 接线。
• 流式图像模型。 MOSS Image 和 Krea 2 通过 KSampler 节点运行。该节点包会在采样器和 Harvest 中拒绝 EPS 或 v-prediction 等非流式模型，并报错。
• 图生图。 denoise 的用法与 KSampler 中相同：第一阶段从编码后缩小到该阶段尺寸的图像开始，Automatic 会跳过被缩短的调度已经越过的粗略阶段。
• 编辑模型上的引用 Latent。 接收 reference_latents 的编辑模型（例如 Flux 3 Klein）以前在粗略阶段只能看到引用的左上角。现在 KSampler 节点会随每个阶段缩放引用 Latent，并在最后一个阶段将其恢复。
• 不再内置默认值。 noise_amplitude 和 noise_decay_exponent 现在从 0 开始，并且在运行 Harvest 校准之前会报错停止。对于使用 Euler 的基础 H3，README 列出的参考值为 35.4213 和 1.0126。
• 节点重命名。 更早的 MiniMaxH3* ID 仍作为弃用的子类注册，因此已保存的工作流仍可加载，并可逐个替换节点。

Sigma Harvest 负责按模型进行校准。它在完整分辨率下、不经过 SPEED 链条运行一次你的采样器和调度，测量残差功率随频率下降的情况，并拟合 P(ω) = A·|ω|^-β。随后 Automatic 根据该拟合为每个阶段边界求解，Harvest 会报告 r² 和 health 标签（r² 达到 0.7 及以上为 good，0.4 为 fair，其后依次为 weak、suspect 和 invalid），让你知道这个拟合是否值得信任。

实测加速

新的 H3 证据用一段 5 秒的拿铁拉花倒入视频（960x544）替换了此前 10 秒的片段，在 Modal L40S 上运行，并使用一次 Harvest 校准（A 35.4213，β 1.0126）。普通采样在阈值 0.01 和 0.05 的会话中耗时 288 秒，在 0.005 会话中耗时 276 秒，每个加速比都相对于其所属会话计算。

同一组并排播放：左侧为普通采样，右侧为 SPEED 在阈值 0.05 下使用 4 个阶段。

作者报告，十段 H3 片段中没有任何一段出现色彩闪烁，倒入过程、拉花和文字在每次运行中都得以保留。这低于同一仓库此前在 RTX 5080 上对其上一个 H3 片段报告的 2.41 倍，因此应把倍数看作片段、GPU 和校准的属性，而非方法本身的属性。

图像静帧的运行时间短得多，数字也更小：

MOSS Image 在 1344x768 下，相同的种子和提示词。左：原生，22 秒。右：SPEED 3 阶段，18 秒。

Krea 2 在 1216x832 下，52 步。左：原生，283 秒。右：SPEED 3 阶段，215 秒。作者指出，Krea 2 这几行是在 8 GB 显卡上运行 13 GB 模型的单次运行结果，因此会有数十秒的波动。

在阈值 0.005 时，采集到的边界落在图像调度的最初几步之内，几乎节省不了什么，因此图像工作流使用 0.05。

构图与速度

noise_policy 决定每次切换时额外的高频细节来自哪里。coupled_full_grid 复用普通 SamplerCustomAdvanced 运行会使用的噪声场，因此相同种子保持相同的构图，在 H3 片段上它只节省了 5% 到 10%。direct_coarse 自行绘制填充：它会改变给定种子下的画面，在同样的片段上节省了 15% 到 30%。

工作流

仓库附带三个示例图，每个图都在同一组加载器上放置 Harvest、Automatic 和 Manual 节点，且只启用 Automatic。

H3 图使用 Euler 运行高级节点，简单调度、20 步、3 阶段、阈值 0.005。两个图像图使用 KSampler 节点，MOSS Image 为 Euler 20 步，Krea 2 为 52 步，3 阶段，阈值 0.05。

限制

• 采样器和 Harvest 中都只接受流式（CONST）图像模型。
• 不支持 noise_mask 和带遮罩的去噪。
• 在高级节点上，latent_image 必须以空开始；图生视频通过 H3 关键帧条件实现，节点包会自行缩放和恢复。
• 每个阶段都是一次独立的采样器调用，因此多步采样器在每次分辨率变化时都会重新启动其历史。请给每个阶段至少 2 步。
• 某些采样器在 H3 上仍表现异常：dpm_fast 和 dpm_adaptive 永远无法完成去噪，而 uni_pc 在某阶段只获得一步时会出错。

获取方式

• 节点包：StanLukuvka/ComfyUI-SPEED
• 论文：Spectral Progressive Diffusion
• 工作流：workflows/
• 证据与原始片段：evidence/

本文撰写时，该仓库已获得 110 个 star。该消息发布于 r/StableDiffusion；截至撰写时，尚未有对图像模型数字的独立复现。