MiniMax-H3-x-Z-Image-native

MiniMax-H3-x-Z-Image-native 是一个将 Z-Image 强大的空间注意力特征移植到 MiniMax H3 引擎上的 ComfyUI 原生版本。该模型旨在通过增强场景的丰富度与纹理细节，同时保持 H3 原有的身份一致性，解决传统视频生成中常见的“逐镜头锐化偏移”问题。

核心优势

• 增强的空间细节：利用 Z-Image 的空间注意力机制，显著提升了画面中的纹理质感和场景复杂度。
• 稳定的身份一致性：在提升画质的同时，完美保留了 H3 模型在角色和物体身份维持上的优势。
• 消除锐化伪影：避免了多镜头视频中常见的边缘过度锐化和不一致的视觉偏移，使画面过渡更加自然。
• ComfyUI 原生支持：无需额外插件或复杂配置，直接使用标准的 Load Diffusion Model 节点即可加载（需 ComfyUI 0.32+）。

模型版本与格式选择

该模型提供了多种量化和精度版本，以适应不同硬件配置的需求。文件为已烘焙移植的 Pruned H3 构建版本（zs05 代表晚期块增益，剂量 0.5）。

注：当 fl2va 和 ref2va 变体同时存在时，两者均提供，选择规则与标准 H3 模型相同。

性能建议

• RTX 30/40 系列用户：
  强烈建议使用 GGUF 版本。在 Ampere 架构（RTX 30系）上，GGUF 版本的推理速度比任何 4 位 Comfy 原生版本快 4–8 倍。
• RTX 50 系列用户：
  可优先尝试 comfy-int8 或 comfy-nvfp4 格式，以充分利用 Blackwell 架构的特性获得最佳性能。

使用方法

1. 确保你的 ComfyUI 版本不低于 0.32。
2. 下载对应你硬件格式的模型文件。
3. 使用 ComfyUI 自带的 Load Diffusion Model 节点加载模型。
4. 按照常规的 MiniMax H3 工作流进行连接和生成。