🎬 MiniMax-H3 Turbo-SLA LoRA 测试报告

lightx2v/Minimax-h3-Turbo-SLA · 2026-08-23 · RTX 3090 · comfyui-primary :8188
864×480
分辨率
77f / 3.75s
时长
4 步
采样步数
~5.1s
每步耗时
63.3s
端到端(含冷加载)
✓ 通过
画质判定

1 · 生成结果

第 2 帧
第 31 帧
第 61 帧

Prompt:清晨山湖、薄雾、远处雪山泛粉光。生成内容与 prompt 一致,无噪点、无拖影、无结构伪影;音频轨正常(mean -25.7dB / max -0.6dB)。

2 · 测试工作流参数

参数值依据
LoRAminimax_h3_fl2v_turbo_4step_v0.1_768p_sla_comfyui_bf16.safetensors官方 ComfyUI 转换版 (SHA256 5cae6df4…)
strength0.75Kijai 建议;官方 LightX2V 用 1.0/alpha128,噪了就降
sampler / schedulereuler / simple官方 lightx2v turbo 系约定
steps4(官方 infer_steps=5)官方 DMD config
基座模型minimax_h3_fl2va_int8_convrot(完整版非 pruned)SLA LoRA 元数据声明基于 fl2va 完整模型
节点ComfyUI 原生 LoraLoaderModelOnly无需自定义节点

3 · 用法正确性调研结论

我们现有用法(euler + simple + 4步 + strength 0.75)正确,本次测试一次跑通
strength 0.75~1.0 均可;官方 LightX2V config 等价值是 1.0,Kijai 提示噪点时降低
SLA 版权重与已有 v1.0/v1.1 蒸馏 LoRA 同源(rank128/alpha128,624 tensors),文件大小相同但 SHA256 不同 = 新权重
关键事实:SLA 的 2.5× 加速来自推理时 85% 稀疏注意力(LightX2V dynamic_sparse_attn/sage2)。ComfyUI 转换版只是权重格式转换,ComfyUI 路线没有加速收益(5.1s/step 与普通 turbo 持平)

4 · 集成建议

路线结论理由
KAP / ComfyUI不急集成画质与现有 v1.1 持平、无加速;可留作备选 profile
LightX2V 独立框架
/data/workspace/lightx2v/venv
值得实测只有这里能开 SLA 稀疏注意力,768p 长视频若省一半时间对批量渲染有意义

注:LoRA 文件已就位 /data/models/comfyui/loras/(容器内可见),KAP 如需启用只需在 H3_TURBO 配置加 profile 换 lora_name。

5 · Case 08 高动态实测(validation_v1 最高难度)

开跑(柳枝后)
追逐中段
交错瞬间
结尾急停
指标值
配置ref2va_pruned + 3 参考图 · 1216×672 · 124帧(5.2s) · 4步 · SLA LoRA 0.75
采样耗时18.5s/步 × 4 = 74s(含32s模型初始化)
端到端154.5s
辅助vision判定两帧判定结论相反(拖影严重 vs 合格)→ 不可信,请人工看视频

⚠️ 参考值:case08 是 4 步蒸馏最怕的极高动态场景。若观察到拖影/面部崩坏,补救方案:升 8 步(motion-adaptive 策略)或高动态镜头回退非蒸馏采样。

6 · Case 08 · 4步 vs 8步 对比

版本采样端到端播放
4 步18.5s/步 × 4 = 74s154.5s

▲ 4 步版

▲ 8 步版(同 seed=8)

8 步18.5s/步 × 8 = 148s~230s

同位置抽帧对比(上排 4 步 / 下排 8 步):

4步 · 开跑
4步 · 中段
4步 · 交错
4步 · 急停
8步 · 开跑
8步 · 中段
8步 · 交错
8步 · 急停