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ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node

Quellegithub.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node
Betreuer@GoldlionrenB · adoptionBewertung

Paketprofil

Status
Überprüft
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@Goldlionren
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README

ComfyUI JR MiniMax H3 Node

面向 MiniMax H3 工作流的 ComfyUI 自定义节点套件。当前版本注册 32 个 V1 Python 节点，覆盖混合模型加载、多模态导演时间线、标准媒体与 Director PIPE 互转、H3 提示词生成与校验、人工审核、原生 H3 conditioning、AV latent 构建与拆分、音频驱动 latent 注入与锁定、H3 neural latent 空间放大、顺序时间分块采样、实验性渐进分辨率采样、模型加速、实验性缓存、分辨率规划、RTX 后处理、视频编码和末帧续接。

当前包版本：0.20.0。请以 Git 提交和 CHANGELOG.md 为准。

本地第二阶段实验：Unified 新增默认关闭的 enable_tst / tst_strength，在视频 Q 预变换后继续交给 Sol/Sage；见 TST 测试说明。可选 VAE 兼容探测 不引入 TensorRT 依赖，目前不声明 TRT Guided 已兼容。

2026-09-14 用户验收：TST 0.2 在已测素材上效果良好；外部 H3VAE_TRT engine 解码正常且有明显提速体感，未量化整体加速倍率。继续使用上游 TRT Loader 和模型资源，不吸收进 JR；此结论不代表 Guided 往返编解码也已验证。

本地实验功能：JR H3 Progressive Sampler。支持空 AV latent 的 Euler 同 sigma schedule 空间切换；旧 dual sampling 保留。导入 T2VA A/B 示例 开始测试。

新增 Progressive Guided Sampler：支持独立参考图、首帧／首尾帧、锁定音频及组合。示例：Ref2VA、首尾帧、音频驱动＋首帧。默认 5 秒（H3 对齐约 5.17 秒），请选择自己的图片／音频。

Sol-H3 实验更新（2026-09-30）

  • Unified Acceleration v2：独立新节点，可选 ComfyUI Core sparse 后端，保留旧版和 legacy 默认。
  • H3 → LTX Bridge：H3 草稿 → 学习型 latent 放大 → 训练适配器 → LTX 细化 → 视频解码与原 H3 音频合成。
  • Refine Setup 显示 steps、denoise、scheduler，默认 3 步、0.25、simple。必须把与 BasicGuider 相同的 LTX MODEL 接到 ltx_model；不接会明确报错。
  • 可调示例工作流 已接好模型线。模型权重、KJNodes、Core sparse 和匹配的 ComfyUI 运行环境需要另行安装；详细版本与质量限制见上述说明。

节点一览

显示名称稳定 Node ID分类主要输出
JR MiniMax H3 Hybrid LoaderJR_H3_HybridLoaderLoaders一个原生 MODEL
JR MiniMax H3 Director DeskJR_H3_DirectorDeskDirector原始 Director Prompt、JR_H3_DIRECTOR_PIPE
JR MiniMax H3 Director PIPE BuilderJR_H3_DirectorPipeBuilderDirector标准 STRING/IMAGE/VIDEO/AUDIO 组装的 PIPE
JR MiniMax H3 Director PIPE UnpackJR_H3_DirectorPipeUnpackDirector透传 PIPE、prompt stages、选定的标准媒体
JR MiniMax H3 Prompt Optimizer (OpenAI Compatible)JR_H3_OpenAICompatiblePromptOptimizerPrompt优化提示词、原提示词、状态、派生 PIPE
JR MiniMax H3 Prompt Review & ContinueJR_H3_PromptReviewPausePrompt人工确认后的提示词、派生 PIPE
JR MiniMax H3 Directed Video ConditioningJR_H3_DirectedVideoConditioningGeneration原生 H3 CONDITIONING、AV LATENT
JR MiniMax H3 Audio Driven Latent BuilderJR_H3_AudioDrivenLatentBuilderLatent音频驱动并锁定 audio 分支的 H3 AV LATENT、状态
JR MiniMax H3 Sequential Audio Chunk DriverJR_H3_SequentialAudioChunkDriverSequential Audio当前音频驱动 AV LATENT、chunk context、seed、AUDIO slice、状态
JR MiniMax H3 Sequential Continuation GuideJR_H3_SequentialContinuationGuideSequential Audio默认 hard latent prefix，可回退到末帧 guide 或 Independent MV
JR MiniMax H3 Sequential Latent CheckpointJR_H3_SequentialLatentCheckpointSequential AudioCPU/磁盘 checkpoint 后的 H3 AV LATENT
JR MiniMax H3 Sequential Video OutputJR_H3_SequentialVideoOutputSequential Audio分段提交状态与最终连续音频 MP4 路径
JR MiniMax H3 AV Latent BuilderJR_MiniMaxH3AVLatentBuilderLatentH3 AV LATENT、校验状态
JR MiniMax H3 Split AV LatentJR_H3_SplitAVLatentLatent独立 video/audio LATENT
JR MiniMax H3 Neural Latent UpscalerJR_MiniMaxH3NeuralLatentUpscalerLatentneural 放大后的 video LATENT、状态
JR MiniMax H3 Temporal Chunk SamplerJR_H3_TemporalChunkSamplerSampling分块采样后的 H3 AV LATENT、状态
JR MiniMax H3 Progressive Sampler (Experimental)JR_H3_ProgressiveSamplerSampling渐进分辨率 H3 AV LATENT、状态
JR MiniMax H3 Progressive Guided Sampler (Experimental)JR_H3_ProgressiveGuidedSamplerSampling参考图／首尾帧／锁定音频渐进采样
JR H3 Cache Config RouterJR_H3_CacheConfigRouterCache缓存配置、建议档位、分析
JR H3 Adaptive Cache`JR_

Knoten in diesem Paket

40 Knoten (Plural)
  • av_builder_return_types
  • av_splitter_return_types
  • category
  • JR_H3_AdaptiveCache
  • JR_H3_AudioDrivenLatentBuilder
  • JR_H3_CacheConfigRouter
  • JR_H3_DirectedVideoConditioning
  • JR_H3_DirectorDesk
  • JR_H3_DirectorPipeBuilder
  • JR_H3_DirectorPipeUnpack
  • JR_H3_EnhancedVideoCombine
  • JR_H3_HybridLoader
  • JR_H3_LastFrame
  • JR_H3_OpenAICompatiblePromptOptimizer
  • JR_H3_ProgressiveGuidedSampler
  • JR_H3_ProgressiveSampler
  • JR_H3_PromptReviewPause
  • JR_H3_ResolutionScaleCalculator
  • JR_H3_RTXUpscalerRefiner
  • JR_H3_SequentialAudioChunkDriver
  • JR_H3_SequentialContinuationGuide
  • JR_H3_SequentialLatentCheckpoint
  • JR_H3_SequentialVideoOutput
  • JR_H3_SplitAVLatent
  • JR_H3_StreamingSampler
  • JR_H3_TaoMateChunkPlanner
  • JR_H3_TemporalChunkSampler
  • JR_H3_UnifiedAcceleration
  • JR_H3_UnifiedAccelerationV2
  • JR_H3LTXFinishMedia
  • JR_H3LTXRefineSetup
  • JR_H3ToLTXLatentAdapter
  • JR_LTXBridgeTextEncoderLoader
  • JR_MiniMaxH3AVLatentBuilder
  • JR_MiniMaxH3NeuralLatentUpscaler
  • loaded
  • neural_upscaler_return_types
  • registered
  • return_types
  • temporal_sampler_return_types

Quellen

3 Quellen
GitHubPrimärVersion main
github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node

Verifiziert 2. Okt.

GitHubQuelleVersion 9c960a958ef48089c8c7782a3303537b96f8e07b
github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node

Verifiziert 2. Okt.

GitHubQuelle
github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node

Quellenauszüge

1 Auszug
Note22. Aug.github.com/Goldlionren/ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node

Source context: Repo Goldlionren/ComfyUI_JR_MiniMaxH3Node