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# ComfyUI에서 MiniMax H3 사용: T2V, I2V, R2V 비디오 워크플로

> ComfyUI에서 오픈 가중치 MiniMax H3를 사용하는 방법을 알아보세요. 텍스트 기반, 이미지 기반, 레퍼런스 기반 비디오 생성을 위한 네이티브 워크플로를 제공하며 스테레오 오디오를 지원합니다.

[MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3)는 MiniMax의 범용 옴니모달 생성 모델로, 현재 오픈 가중치로 제공됩니다. 이 모델은 단일 컨텍스트에서 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 함께 이해하며, **네이티브 스테레오 오디오**로 비디오를 생성합니다. 음성, 사운드 효과, 음악이 이후에 덧붙여지는 대신 단일 포워드 패스에서 함께 모델링됩니다. 출력은 최대 2K 해상도, 24fps, 약 15초입니다.

ComfyUI는 MiniMax H3를 네이티브로 지원합니다. 템플릿 라이브러리에는 현재 각각 하나의 생성 모드를 다루는 예제 워크플로 3개가 제공됩니다:

* **텍스트 기반 비디오 생성** (T2V): 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성합니다
* **이미지 기반 비디오 생성** (I2V): 입력 이미지에서 비디오를 생성하며, 선택적으로 첫 번째/마지막 프레임 제어 옵션을 지원합니다
* **레퍼런스 기반 비디오 생성** (R2V): 레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오에서 캐릭터, 스타일, 모션, 카메라 무브 또는 음성을 고정하여 비디오를 생성합니다

이 세 가지는 예제 템플릿이며 모델의 전체 기능을 나열한 것이 아닙니다. 네이티브 MiniMax H3 노드를 통해 더 많은 생성 모드를 사용할 수 있습니다: `MiniMaxH3ImageToVideo` 노드로 첫 번째/마지막 프레임 이미지-비디오 생성(fl2va), `MiniMaxH3ReferenceToVideo` 노드로 이미지, 비디오, 오디오 레퍼런스 기반 생성(ref2va)이 가능합니다. 이 노드들로 추가 워크플로를 직접 구축할 수도 있습니다.

<UpdateReminder />

## 주요 기능

* **네이티브 스테레오 오디오**: 대화, 사운드 효과, 음악이 비디오와 함께 생성되어 하나의 MP4로 동기화됩니다
* **멀티모달 컨텍스트**: 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 참조를 하나의 생성에서 결합할 수 있습니다
* **참조 기반 생성**: 참조 자료에서 캐릭터의 정체성, 스타일, 모션, 카메라 이동 또는 음성을 고정합니다
* **지시 따르기**: 참조와 대상 샷 간의 관계를 자연 언어로 설명합니다
* **정확한 텍스트 렌더링**: 철자로 표기된 텍스트와 브랜드 요소가 깔끔하게 렌더링됩니다
* **오픈 가중치**: 모든 매개변수를 완전히 제어하면서 ComfyUI에서 로컬로 실행합니다

## 시작하기

MiniMax H3는 오픈 가중치로 ComfyUI에서 지원됩니다. 시작하려면:

1. ComfyUI를 0.30.0 이상으로 업데이트합니다
2. **템플릿 라이브러리** > **비디오**로 이동하여 원하는 MiniMax H3 워크플로를 선택합니다
3. 팝업 안내에 따라 모델을 다운로드하고 워크플로를 실행합니다

모델 파일은 Hugging Face의 [Comfy-Org/MiniMax-H3](https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3) 저장소에서 호스팅됩니다.

## 출력 해상도 설정

각 워크플로는 **Resolution Selector(해상도 선택기)** 노드를 사용하여 전체 출력 크기를 제어합니다. 이 노드는 세 가지 설정에서 `width`와 `height`를 계산하며, 출력은 MiniMax H3 노드의 `width` 및 `height` 입력에 직접 연결됩니다:

* **화면 비율**: `16:9 (Widescreen)`, `9:16 (Portrait Widescreen)`, `1:1 (Square)` 같은 프리셋을 선택합니다
* **메가픽셀**: 출력의 목표 총 픽셀 수. 값이 클수록 더 큰 프레임이 생성되고, 작을수록 더 빠르게 생성됩니다
* **배수**: 계산된 해상도는 이 값의 가장 가까운 배수로 반올림됩니다. H3의 해상도 그리드에 맞게 `32`로 유지합니다

템플릿은 빠른 미리보기 크기로 제공됩니다. 전체 품질로 출력하려면 16:9에서 Resolution Selector의 메가픽셀을 `0.98`로 설정하세요. 이는 H3의 네이티브 캔버스(단변 768px, 16:9에서 1344x768)입니다. 또는 MiniMax H3 노드의 `width`와 `height`에 직접 `1344 x 768`을 입력하세요(기본값). `1.0` 메가픽셀 단계는 1376x768로, 모델의 768x1344 픽셀 면적 상한을 초과하므로 건너뛰세요.

## ComfyUI 기본 워크플로

### MiniMax H3 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V)

네이티브 스테레오 오디오와 함께 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성합니다.

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/video_minimax_h3_t2v.mp4" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_minimax_h3_t2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=minimax-h3">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_minimax_h3_t2v.json">
    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 T2V" 검색
  </Card>
</CardGroup>

#### 모델 다운로드

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion 모델: minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/diffusion_models/minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>
  </Card>

  <Card title="텍스트 인코더: qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/text_encoders/qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>
  </Card>

  <Card title="VAE: minimax_h3_video_vae_fp16" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/vae/</code>
  </Card>

  <Card title="VAE: minimax_h3_audio_vae_fp32" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/vae/</code>
  </Card>

  <Card title="LoRA: minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16" icon="download" href="https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo/resolve/main/minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors">
    워크플로우 모델 스캔에 필요합니다. 선택적 Lightning LoRA 터보 모드에서 사용됩니다. 다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/loras/</code>
  </Card>
</CardGroup>

#### 모델 저장 위치

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │   ├── minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors
│   │   └── minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors
│   └── 📂 loras/
│       └── minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors
```

#### 프롬프트 팁

1. **전체 장면 설명**: 먼저 전체 장면(위치, 캐릭터, 상황)을 설명한 다음 시간대별로 샷을 나눠서 작성합니다.
2. **샷, 카메라, 오디오**: 하나의 프롬프트 블록에 샷, 카메라 무브, 함께 재생될 오디오(대화, 효과음, 음악)를 함께 설명합니다.
3. **해상도**: H3의 기본 캔버스는 768px 단변이며, 16:9에서 1344x768이고, 해상도는 32의 배수로 반올림됩니다.
4. **길이**: 길이 입력은 24fps에서 모델의 17프레임 블록(17k+5) 그리드에 맞춰집니다.
5. **첫 프레임/마지막 프레임**: `MiniMaxH3ImageToVideo` 노드의 `first_frame` 및/또는 `last_frame`에 이미지를 연결하면 이 워크플로를 첫/마지막 프레임 이미지-비디오 변환으로 사용할 수 있습니다.
6. **터보 모드(선택)**: 워크플로는 기본적으로 20단계로 생성합니다. 단계 수를 높이면(예: 25단계) 모션 품질이 향상됩니다. MiniMax H3 노드에서 `turbo_mode`를 활성화하면 포함된 Lightning LoRA(`minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16`)를 사용하여 8단계로 훨씬 빠르게 생성할 수 있지만, 오디오와 모션 품질이 약간 저하됩니다.

#### 프롬프트 작성 가이드

MiniMax는 기본 생성 모드(T2VA, I2VA, FL2VA, L2VA)를 위한 공식 [비디오 프롬프트 작성 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 카메라 무브와 오디오(대화, 효과음, 음악)를 포함한 시간별 샷으로 프롬프트를 구성하는 방법과 각 모드의 예시를 설명합니다. MiniMax는 또한 설치 가능한 [H3 skills](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills)를 제공합니다. 여기에는 이러한 가이드를 에이전트용으로 패키징한 프롬프트 작성 스킬이 포함됩니다.

***

### MiniMax H3 이미지 기반 비디오 생성 (I2V)

입력 이미지에서 비디오를 생성하며, 선택적으로 첫 번째/마지막 프레임 키프레임을 지정할 수 있습니다.

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/video_minimax_h3_i2v.mp4" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_minimax_h3_i2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=minimax-h3">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_minimax_h3_i2v.json">
    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 I2V" 검색
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="입력 이미지: transparent_rgb_gaming_mouse.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/transparent_rgb_gaming_mouse.png">
    기본 입력 이미지를 다운로드하거나 자신의 이미지를 사용하세요.
  </Card>
</CardGroup>

#### 모델 다운로드

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion 모델: minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/diffusion_models/minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>
  </Card>

  <Card title="텍스트 인코더: qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/text_encoders/qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>
  </Card>

  <Card title="VAE: minimax_h3_video_vae_fp16" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/vae/</code>
  </Card>

  <Card title="VAE: minimax_h3_audio_vae_fp32" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/vae/</code>
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="Turbo LoRA: minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16" icon="download" href="https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo/blob/main/minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/loras/</code>. <code>turbo\_mode</code> 활성화 시 사용됩니다.
  </Card>
</CardGroup>

#### 모델 저장 위치

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
│   ├── 📂 loras/
│   │   └── minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors
│   └── 📂 vae/
│       ├── minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors
│       └── minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors
```

#### 프롬프트 팁

1. **키프레임**: `first_frame`과 `last_frame` 입력은 선택 사항이며, 모델이 두 프레임 사이의 모션을 생성합니다.
2. **프롬프트**: 하나의 블록에 샷, 모션, 함께 재생될 오디오(대화, 효과음, 음악)를 설명합니다.
3. **해상도**: H3의 기본 캔버스는 768px 단변이며, 16:9에서 1344x768이고, 해상도는 32의 배수로 반올림됩니다.
4. **길이**: 길이 입력은 24fps에서 모델의 17프레임 블록(17k+5) 그리드에 맞춰집니다.
5. **터보 모드**: MiniMax H3 노드에서 `turbo_mode`를 활성화하면 터보 LoRA로 전환되어 기본 20스텝 대신 `turbo_steps`(기본 8)로 생성합니다. `turbo_model_strength`는 LoRA 강도를 제어합니다(기본 1.0).

#### 프롬프트 작성 가이드

MiniMax는 기본 생성 모드(T2VA, I2VA, FL2VA, L2VA)를 위한 공식 [비디오 프롬프트 작성 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 카메라 무브와 오디오(대화, 효과음, 음악)를 포함한 시간별 샷으로 프롬프트를 구성하는 방법과 각 모드의 예시를 설명합니다. MiniMax는 또한 설치 가능한 [H3 skills](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills)를 제공합니다. 여기에는 이러한 가이드를 에이전트용으로 패키징한 프롬프트 작성 스킬이 포함됩니다.

***

### MiniMax H3 레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V)

레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오의 조합에서 캐릭터, 스타일, 모션, 카메라 무브 또는 음성을 고정하여 비디오를 생성합니다.

<video controls className="w-full aspect-video" src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/video_minimax_h3_r2v.mp4" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_minimax_h3_r2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=minimax-h3">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>

  <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_minimax_h3_r2v.json">
    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 R2V" 검색
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="레퍼런스 이미지: red_superboy_on_city_roof.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/red_superboy_on_city_roof.png">
    워크플로용 캐릭터 레퍼런스, 또는 자신의 이미지를 사용하세요.
  </Card>

  <Card title="레퍼런스 이미지: mecha_dragon_lightning.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/mecha_dragon_lightning.png">
    워크플로용 스타일 및 피사체 레퍼런스, 또는 자신의 이미지를 사용하세요.
  </Card>
</CardGroup>

#### 모델 다운로드

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion 모델: minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/diffusion_models/minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code>
  </Card>

  <Card title="텍스트 인코더: qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/text_encoders/qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code>
  </Card>

  <Card title="VAE: minimax_h3_video_vae_fp16" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/vae/</code>
  </Card>

  <Card title="VAE: minimax_h3_audio_vae_fp32" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors">
    다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/vae/</code>
  </Card>

  <Card title="LoRA: minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/loras/minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16.safetensors">
    워크플로우 모델 스캔에 필요합니다. 선택적 Lightning LoRA 터보 모드에서 사용됩니다. 다음 위치에 배치: <code>ComfyUI/models/loras/</code>
  </Card>
</CardGroup>

#### 모델 저장 위치

```
ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   └── minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   └── qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │   ├── minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors
│   │   └── minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors
│   └── 📂 loras/
│       └── minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16.safetensors
```

#### 프롬프트 팁

1. **태그로 참조**: 연결된 정확한 순서대로 각 입력을 태그로 참조합니다(예: `<Picture 1>`, `<Video 1>`, `<Audio 1>`).
2. **각 레퍼런스에 역할 지정**: 어떤 레퍼런스가 샷의 어떤 부분(정체성, 스타일, 모션, 카메라, 음성)을 담당하는지 명시합니다. 명시적인 지정이 훨씬 잘 작동하는 경향이 있습니다.
3. **제한 사항**: 최대 9개의 레퍼런스 이미지, 3개의 레퍼런스 비디오(각각 자체 사운드트랙 포함 가능), 3개의 독립 레퍼런스 오디오 클립을 사용할 수 있습니다.
4. **ref\_image\_size**: `match`는 속도를 위해 레퍼런스를 생성 해상도로 축소하고, `max`는 속도를 희생하더라도 더 강한 정체성 충실도를 위해 최대 2048px 단변을 유지합니다.
5. **참고**: R2V는 T2V 및 I2V 워크플로에서 사용하는 `fl2va` 모델과 다른 가중치 세트인 `ref2va` 디퓨전 모델을 사용합니다.
6. **터보 모드(선택)**: 워크플로는 기본적으로 20단계로 생성합니다. 단계 수를 높이면(예: 25단계) 모션 품질이 향상됩니다. **Lightning LoRA** 체크박스를 활성화하면 4단계 터보 LoRA(`minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16`)로 훨씬 빠르게 생성할 수 있지만, 오디오와 모션 품질이 약간 저하됩니다.

#### 프롬프트 작성 가이드

MiniMax는 레퍼런스 기반 생성(R2V)을 위한 공식 [전체 참조 모드 프롬프트 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 재작성 출력 구조(주제 정의, 레퍼런스 라벨, 보존 분석)와 각 레퍼런스에 대상 샷에서의 역할을 지정하는 방법을 설명합니다. MiniMax는 또한 설치 가능한 [H3 skills](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills)를 제공합니다. 여기에는 이러한 가이드를 에이전트용으로 패키징한 프롬프트 작성 스킬이 포함됩니다.

## 네이티브 노드로 하는 고급 워크플로우

네이티브 MiniMax H3 노드는 최근 ComfyUI 업데이트에 추가된 세 가지 워크플로우도 지원합니다. 사용하려면 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.

### 임의 프레임에 가이드 고정 (#15439)

[Comfy-Org/ComfyUI#15439](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15439)에서 `MiniMaxH3AddGuide` 노드가 추가되었습니다. 그 전에는 키프레임을 비디오의 첫 프레임과 마지막 프레임에만 고정할 수 있었지만, 이 노드는 그 제한을 제거하여 연속적인 시간 축의 임의 프레임에 가이드를 고정할 수 있습니다.

MiniMax H3 노드의 `positive` 출력과 latent 출력을 `MiniMaxH3AddGuide`에 연결한 다음, 가이드 입력을 하나 이상 제공하세요:

* **image**: 정지 이미지 또는 클립. 여러 프레임의 배치는 클립으로 고정되며 모델의 유효한 클립 길이(5, 22, 39... 프레임, 17k+5)로 잘립니다. 5프레임 미만의 배치는 첫 번째 이미지만 사용합니다
* **audio**: 같은 프레임 인덱스에서 시작하는 사운드트랙으로, 비디오의 남은 길이에 맞게 잘립니다
* **frame\_idx**: 고정할 프레임. 음수 값은 비디오 끝에서 거꾸로 셉니다

이미지를 제공할 때는 비디오 VAE를 `vae`에, 오디오를 제공할 때는 오디오 VAE를 `audio_vae`에 연결하세요. 여러 `MiniMaxH3AddGuide` 노드를 연결하면 여러 프레임에 가이드를 고정할 수 있습니다.

예를 들어 기존 비디오의 처음 22프레임과 그 오디오를 프레임 0의 `MiniMaxH3AddGuide`에 넣으면 모델이 두 스트림의 연속을 생성합니다. 또는 124프레임 비디오의 프레임 60에 정지 이미지를 배치하여 비디오가 그 프레임을 통과하도록 강제할 수 있습니다.

첫/마지막 프레임 고정은 이전과 동일한 좌표를 생성하므로 기존 워크플로우는 변경 없이 계속 작동합니다.

### 프롬프트 임베딩 사용 (#15697)

[Comfy-Org/ComfyUI#15697](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15697)에서 MiniMax H3의 프롬프트 임베딩이 지원되었습니다. 이제 H3 프롬프트에서 ComfyUI 표준 `embedding:` 구문을 사용할 수 있습니다.

임베딩 파일을 `ComfyUI/models/embeddings/`에 넣고 프롬프트에서 이름으로 참조하세요(예: `embedding:my_embedding`). 임베딩은 다른 ComfyUI 모델과 마찬가지로 로드되어 텍스트 conditioning에 혼합됩니다.

커뮤니티에서 학습된 예제 임베딩은 [silveroxides/MiniMax-H3\_tests](https://huggingface.co/silveroxides/MiniMax-H3_tests/tree/main/embeddings) 저장소에서 찾을 수 있습니다. 파일 이름이 의도된 효과를 나타내며, 트리거 단어는 확장자를 뺀 파일 이름입니다:

| 임베딩                          | 효과(파일 이름 기준) |
| ---------------------------- | ------------ |
| `minimaxh3_art_is_explosion` | 폭발적인 아트 연출   |
| `minimaxh3_blooming_flowers` | 꽃이 피는 장면     |
| `minimaxh3_bullet_time`      | 불릿 타임 효과     |
| `minimaxh3_dark_magic`       | 다크 매직 분위기    |
| `minimaxh3_fire_breath`      | 화염 브레스 효과    |
| `minimaxh3_four_seasons`     | 사계절 변화       |
| `minimaxh3_kiss_camera`      | 키스 신 카메라 연출  |
| `minimaxh3_spiral_ascent`    | 나선형 상승       |
| `minimaxh3_storm_magic`      | 폭풍 마법        |
| `minimaxh3_truman_show`      | 트루먼 쇼 스타일    |

### 잠재 노이즈 마스크로 인페인팅과 확장 (#15375)

[Comfy-Org/ComfyUI#15375](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15375)에서 MiniMax H3의 토큰별 노이즈 마스크가 추가되어 비디오와 오디오 잠재 표현 모두를 지원합니다. 이제 비디오의 일부만 다시 생성하고 나머지는 고정된 상태로 유지할 수 있습니다.

평소처럼 마스크를 샘플러의 `denoise_mask` 입력에 연결하세요: `0`은 해당 잠재 영역을 보존하고, `1`은 다시 생성합니다. 비디오 마스크는 모델의 2x2 잠재 패치 그리드에 맞춰지고, 오디오 마스크는 전체 잠재 프레임에 맞춰집니다. 부분 인페인팅, 객체 제거, 또는 기존 콘텐츠를 안정적으로 유지하면서 클립을 확장할 때 사용하세요.

## Sage Attention으로 생성 가속화

예제 워크플로는 기본적으로 표준 어텐션 구현을 사용합니다. [Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention)을 사용하면 품질 손실을 최소화하면서 생성 속도를 약 2배 높일 수 있습니다. Sage Attention은 선택적 의존성으로, 직접 설치해야 합니다:

1. `sageattention` Python 패키지를 설치합니다. [SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) 페이지에서 자신의 PyTorch 및 CUDA 버전과 일치하는 wheel 파일을 다운로드한 후 `pip install <wheel-file>`로 설치합니다.
2. `Patch Sage Attention KJ` 노드를 제공하는 [KJNodes 커스텀 노드](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)를 설치합니다. ComfyUI Manager를 사용하거나, 리포지토리를 `ComfyUI/custom_nodes/`에 클론한 후 ComfyUI를 다시 시작하세요.
3. 워크플로에 `Patch Sage Attention KJ` 노드를 추가하고 `UNETLoader`와 `BasicGuider` 노드 사이에 연결합니다: `model` 입력은 `UNETLoader`에서 모델을 받고, `model` 출력은 `BasicGuider`의 `model` 입력에 연결합니다. `sage_attention`을 `auto`로 설정하세요.
4. 평소처럼 워크플로를 실행합니다. 패치가 필요한 것은 guider뿐입니다. scheduler는 시그마를 생성할 뿐이므로 그대로 두면 됩니다.

참고:

* Sage Attention은 float16 또는 bfloat16 텐서가 필요합니다. MiniMax H3의 일부 레이어는 다른 dtype으로 실행되므로 콘솔에 "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" 메시지가 표시될 수 있습니다. 이는 정상입니다. 영향을 받는 레이어는 표준 어텐션으로 대체되며 생성은 계속 정상 작동합니다.
* 또는 노드를 추가하는 대신 `--use-sage-attention` 플래그로 ComfyUI를 시작하여 Sage Attention을 전역적으로 활성화할 수도 있습니다.
