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# MiniMax H3 ComfyUIチュートリアル | AI動画生成ワークフローガイド

> MiniMax H3は、T2V、I2V、R2VワークフローによるComfyUIでのAI動画生成を実現します。モデル設定、動画生成、ネイティブステレオ音声生成機能について紹介します。

[MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3) は、MiniMaxの汎用オムニモーダル生成モデルで、現在はオープンウェイトとして公開されています。テキスト、画像、ビデオ、オーディオを単一のコンテキストで統合的に理解し、**ネイティブステレオオーディオ**付きのビデオを生成します。つまり、音声、サウンドエフェクト、音楽は、後から重ね合わせるのではなく、単一のフォワードパスでまとめてモデル化されます。出力は最大2K解像度、24fps、約15秒です。

ComfyUI は MiniMax H3 をネイティブにサポートしています。テンプレートライブラリには現在、それぞれ 1 つの生成モードをカバーする 3 つのサンプルワークフローが用意されています：

* **テキストから動画へ**（T2V）: テキストプロンプトからビデオを生成
* **画像から動画へ**（I2V）: 入力画像からビデオを生成。オプションで先頭/末尾フレームの制御が可能
* **参照から動画**（R2V）: 参照画像、ビデオ、オーディオから、キャラクター、スタイル、モーション、カメラワーク、または音声を固定したビデオを生成

これら 3 つはサンプルテンプレートであり、モデルの全機能を網羅したものではありません。ネイティブの MiniMax H3 ノードを使うと、より多くの生成モードに対応できます：`MiniMaxH3ImageToVideo` ノードによる先頭/末尾フレームの画像からビデオ生成（fl2va）、`MiniMaxH3ReferenceToVideo` ノードによる画像・ビデオ・オーディオ参照駆動の生成（ref2va）。これらのノードで追加のワークフローを構築することもできます。

<UpdateReminder />

## 主な機能

* **ネイティブステレオオーディオ**: 会話、効果音、音楽がビデオと一緒に生成され、1つのMP4に同期されます
* **マルチモーダルコンテキスト**: テキスト、画像、ビデオ、オーディオリファレンスを1回の生成で組み合わせることができます
* **リファレンス駆動の生成**: リファレンス素材からキャラクターのアイデンティティ、スタイル、モーション、カメラの動き、または音声を固定できます
* **指示への追従**: リファレンスと目的のショットの関係を自然言語で記述します
* **正確なテキストレンダリング**: スペルアウトされたテキストとブランド要素がきれいにレンダリングされます
* **オープンウェイト**: ComfyUIでローカルに実行でき、すべてのパラメータを完全に制御できます

## はじめに

MiniMax H3はオープンウェイトで、ComfyUIでサポートされています。はじめるには：

1. ComfyUI を 0.30.0 以降に更新します
2. **テンプレートライブラリ** > **ビデオ** の順に移動し、任意のMiniMax H3ワークフローを選択します
3. ポップアップに従ってモデルをダウンロードし、ワークフローを実行します

モデルファイルは Hugging Face の [Comfy-Org/MiniMax-H3](https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3) リポジトリでホストされています。

## 出力解像度の設定

各ワークフローでは、**Resolution Selector（解像度セレクタ）** ノードを使って全体の出力サイズを制御します。このノードは3つの設定から `width` と `height` を計算し、その出力は MiniMax H3 ノードの `width` と `height` 入力に直接接続されます：

* **アスペクト比**：`16:9 (Widescreen)`、`9:16 (Portrait Widescreen)`、`1:1 (Square)` などのプリセットを選択します
* **メガピクセル**：出力の目標総ピクセル数。値が大きいほど大きなフレームになり、小さいほど高速に生成されます
* **倍数**：計算された解像度はこの数値の最も近い倍数に丸められます。H3 の解像度グリッドに合わせて `32` のままにします

テンプレートは高速なプレビューサイズになっています。フル品質で出力するには、16:9 で Resolution Selector のメガピクセルを `0.98` に設定します。これは H3 のネイティブキャンバス（短辺 768px、16:9 では 1344x768）です。あるいは、MiniMax H3 ノードの `width` と `height` に直接 `1344 x 768` を入力します（デフォルト値）。`1.0` メガピクセルは 1376x768 になり、モデルの 768x1344 ピクセルの面積上限を超えるため、使用しないでください。

## ComfyUI のネイティブワークフロー

### MiniMax H3 テキストからビデオ生成 (T2V)

テキストプロンプトから、ネイティブのステレオオーディオ付きビデオを生成します。

<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 Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_minimax_h3_t2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=minimax-h3">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_minimax_h3_t2v.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MiniMax H3 T2V」を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

#### モデルのダウンロード

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion モデル: 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">
    <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code> に配置してください
  </Card>

  <Card title="テキストエンコーダー: 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">
    <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/vae/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/vae/</code> に配置してください
  </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">
    ワークフローのモデルスキャンで必要です。オプションの Lightning LoRA ターボモードで使用されます。<code>ComfyUI/models/loras/</code> に配置してください
  </Card>
</CardGroup>

#### モデルの保存場所

```
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
```

#### プロンプト作成のヒント

1. **シーン全体を記述する**: まずシーン全体（場所、キャラクター、何が起きているか）を説明し、次に時間単位のショットに分割します
2. **ショット、カメラ、オーディオ**: ショット、カメラの動き、それに伴うオーディオ（セリフ、効果音、音楽）を1つのプロンプトブロックにまとめて記述します
3. **解像度**: H3 のネイティブキャンバスは短辺 768px で、16:9 では 1344x768 になり、解像度は 32 の倍数に丸められます
4. **再生時間**: 再生時間の入力は、24fps におけるモデルの 17 フレーム単位のブロック（17k+5）のグリッドにスナップされます
5. **先頭/末尾フレーム**: `MiniMaxH3ImageToVideo` ノードの `first_frame` や `last_frame` に画像を接続すると、このワークフローを先頭/末尾フレームの画像から動画への変換に利用できます
6. **ターボモード（オプション）**: ワークフローはデフォルトで 20 ステップで生成します。ステップ数を上げると（例: 25 ステップ）、モーションの品質が向上します。MiniMax H3 ノードで `turbo_mode` を有効にすると、同梱の Lightning LoRA（`minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16`）を使用して 8 ステップで大幅に高速に生成できますが、音声とモーションの品質はわずかに低下します。

#### プロンプト作成ガイド

MiniMax は、基本生成モード（T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA）向けの公式 [ビデオプロンプト作成ガイド](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md) を公開しています。このガイドでは、プロンプトをカメラワークとオーディオ（セリフ、効果音、音楽）を含む時間指定のショットとして構成する方法と、各モードの例を説明しています。MiniMax はまた、インストール可能な [H3 skills](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills) を公開しています。これには、これらのガイドをエージェント向けにパッケージ化したプロンプト作成スキルが含まれます。

***

### MiniMax H3 画像からビデオへ (I2V)

入力画像からビデオを生成します。最初と最後のフレームのキーフレームをオプションで指定できます。

<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 Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_minimax_h3_i2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=minimax-h3">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_minimax_h3_i2v.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MiniMax H3 I2V」を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={1}>
  <Card title="入力画像: transparent_rgb_gaming_mouse.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/transparent_rgb_gaming_mouse.png">
    デフォルトの入力画像をダウンロードするか、ご自身の画像を使用してください。
  </Card>
</CardGroup>

#### モデルのダウンロード

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion Model: 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">
    <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code> に配置してください
  </Card>

  <Card title="テキストエンコーダー: 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">
    <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/vae/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/vae/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/loras/</code> に配置してください。<code>turbo\_mode</code> を有効にするときに使用します。
  </Card>
</CardGroup>

#### モデルの保存場所

```
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
```

#### プロンプトのヒント

1. **キーフレーム**: `first_frame` と `last_frame` の入力はオプションです。モデルはこれらの間の動きを生成します
2. **プロンプト**: ショット、動き、および付随するオーディオ（会話、効果音、音楽）を 1 つのブロックで記述します
3. **解像度**: H3 のネイティブキャンバスは短辺 768px で、16:9 では 1344x768 になり、解像度は 32 の倍数に丸められます
4. **再生時間**: 再生時間の入力は、24fps におけるモデルの 17 フレーム単位のブロック（17k+5）グリッドにスナップします
5. **ターボモード**: MiniMax H3 ノードで `turbo_mode` を有効にすると、ターボ LoRA に切り替わり、デフォルトの 20 ステップではなく `turbo_steps`（デフォルト 8）で生成します。`turbo_model_strength` で LoRA の強度を制御します（デフォルト 1.0）。

#### プロンプト作成ガイド

MiniMax は、基本生成モード（T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA）向けの公式 [ビデオプロンプト作成ガイド](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md) を公開しています。このガイドでは、プロンプトをカメラワークとオーディオ（セリフ、効果音、音楽）を含む時間指定のショットとして構成する方法と、各モードの例を説明しています。MiniMax はまた、インストール可能な [H3 skills](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills) を公開しています。これには、これらのガイドをエージェント向けにパッケージ化したプロンプト作成スキルが含まれます。

***

### MiniMax H3 参照からビデオ生成（R2V）

参照画像、ビデオ、オーディオの任意の組み合わせから、キャラクター、スタイル、モーション、カメラワーク、音声を固定したビデオを生成します。

<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 Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_minimax_h3_r2v&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=minimax-h3">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_minimax_h3_r2v.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MiniMax H3 R2V」を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="参照画像: 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">
    このワークフロー用のキャラクター参照です。ご自身の画像を使用することもできます。
  </Card>

  <Card title="参照画像: mecha_dragon_lightning.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/mecha_dragon_lightning.png">
    このワークフロー用のスタイルと被写体の参照です。ご自身の画像を使用することもできます。
  </Card>
</CardGroup>

#### モデルのダウンロード

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Diffusion Model: 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">
    <code>ComfyUI/models/diffusion\_models/</code> に配置してください
  </Card>

  <Card title="Text Encoder: 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">
    <code>ComfyUI/models/text\_encoders/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/vae/</code> に配置してください
  </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">
    <code>ComfyUI/models/vae/</code> に配置してください
  </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">
    ワークフローのモデルスキャンで必要です。オプションの Lightning LoRA ターボモードで使用されます。<code>ComfyUI/models/loras/</code> に配置してください
  </Card>
</CardGroup>

#### モデルの保存場所

```
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
```

#### プロンプトのヒント

1. **タグによる参照**: 各入力を、接続された順序どおりにタグで参照します。例: `<Picture 1>`、`<Video 1>`、`<Audio 1>`
2. **各参照にジョブを割り当てる**: どの参照がショットのどの部分（アイデンティティ、スタイル、モーション、カメラ、音声）を担当するかを明示します。明示的な割り当ての方がはるかに良い結果が得られる傾向があります。
3. **制限**: 参照画像は最大9枚、参照ビデオは最大3本（それぞれ独自のサウンドトラックを持つことができます）、スタンドアロンの参照オーディオクリップは最大3つまで使用できます。
4. **ref\_image\_size**: `match` は参照を生成解像度に縮小して高速化します。`max` は短辺を最大2048pxに保つことでアイデンティティの忠実度を高めますが、速度は低下します。
5. **注意**: R2V は `ref2va` diffusion モデルを使用します。これは T2V および I2V ワークフローで使用される `fl2va` モデルとは異なる重みセットです。
6. **ターボモード（オプション）**: ワークフローはデフォルトで 20 ステップで生成します。ステップ数を上げると（例: 25 ステップ）、モーションの品質が向上します。**Lightning LoRA** チェックボックスを有効にすると、4 ステップのターボ LoRA（`minimax_h3_ref2v_turbo_4step_v0.1_comfyui_bf16`）で大幅に高速に生成できますが、音声とモーションの品質はわずかに低下します。

#### プロンプト作成ガイド

MiniMax は、参照駆動生成（R2V）向けの公式 [フルリファレンスモードのプロンプトガイド](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md) を公開しています。このガイドでは、書き換え出力の構造（subject definitions、参照ラベル、retention analysis など）と、各参照にターゲットショットでの役割を割り当てる方法を説明しています。MiniMax はまた、インストール可能な [H3 skills](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills) を公開しています。これには、これらのガイドをエージェント向けにパッケージ化したプロンプト作成スキルが含まれます。

## ネイティブノードによる高度なワークフロー

ネイティブの MiniMax H3 ノードは、最近の ComfyUI アップデートで追加された3つのワークフローにも対応しています。使用するには ComfyUI を最新バージョンに更新してください。

### 任意のフレームにガイドをアンカーする（#15439）

[Comfy-Org/ComfyUI#15439](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15439) で `MiniMaxH3AddGuide` ノードが追加されました。それまではキーフレームを動画の最初と最後のフレームにしかアンカーできませんでしたが、このノードはその制限を解除し、連続した時間軸上の任意のフレームにガイドをアンカーできます。

MiniMax H3 ノードの `positive` 出力と latent 出力を `MiniMaxH3AddGuide` に接続し、ガイド入力を少なくとも1つ指定します：

* **image**：静止画像またはクリップ。複数フレームのバッチはクリップとしてアンカーされ、モデルの有効なクリップ長（5、22、39... フレーム、17k+5）に切り詰められます。5フレーム未満のバッチは最初の画像のみ使用されます
* **audio**：同じフレームインデックスから開始するサウンドトラックで、動画の残り時間に合わせて切り詰められます
* **frame\_idx**：アンカーするフレーム。負の値は動画の末尾から数えます

画像を指定する場合はビデオ VAE を `vae` に、音声を指定する場合はオーディオ VAE を `audio_vae` に接続します。複数の `MiniMaxH3AddGuide` ノードをチェーンすると、複数のフレームにガイドをアンカーできます。

たとえば、既存の動画の最初の22フレームとその音声を、フレーム0の `MiniMaxH3AddGuide` に渡すと、モデルは両方のストリームの続きを生成します。または、124フレームの動画のフレーム60に静止画像を置くと、動画がそのフレームを通過するよう強制できます。

最初/最後のフレームへのアンカーは以前と同じ座標を生成するため、既存のワークフローは変更なしで動作し続けます。

### プロンプトエンベディングを使用する（#15697）

[Comfy-Org/ComfyUI#15697](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15697) で MiniMax H3 のプロンプトエンベディングがサポートされました。H3 のプロンプトで ComfyUI 標準の `embedding:` 構文を使用できます。

エンベディングファイルを `ComfyUI/models/embeddings/` に配置し、プロンプトで名前を指定して参照します（例：`embedding:my_embedding`）。エンベディングは、他の ComfyUI モデルと同様に読み込まれ、テキスト conditioning に混ぜられます。

コミュニティがトレーニングしたサンプルエンベディングは、[silveroxides/MiniMax-H3\_tests](https://huggingface.co/silveroxides/MiniMax-H3_tests/tree/main/embeddings) リポジトリにあります。ファイル名が意図した効果を表し、トリガーワードは拡張子を除いたファイル名です：

| エンベディング                      | 効果（ファイル名による）  |
| ---------------------------- | ------------- |
| `minimaxh3_art_is_explosion` | 爆発的なアート表現     |
| `minimaxh3_blooming_flowers` | 花が咲く          |
| `minimaxh3_bullet_time`      | バレットタイム効果     |
| `minimaxh3_dark_magic`       | ダークマジックの雰囲気   |
| `minimaxh3_fire_breath`      | 火を吹く効果        |
| `minimaxh3_four_seasons`     | 四季の移り変わり      |
| `minimaxh3_kiss_camera`      | キスシーンのカメラワーク  |
| `minimaxh3_spiral_ascent`    | 螺旋状の上昇        |
| `minimaxh3_storm_magic`      | ストームマジック      |
| `minimaxh3_truman_show`      | 『トゥルーマン・ショー』風 |

### 潜在ノイズマスクによるインペイントと拡張（#15375）

[Comfy-Org/ComfyUI#15375](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15375) で MiniMax H3 のトークン単位のノイズマスクが追加され、ビデオとオーディオの両方の潜在表現に対応しました。動画の一部だけを再生成し、残りを固定したままにできます。

通常どおりマスクをサンプラーの `denoise_mask` 入力に接続します：`0` は対応する潜在領域を保持し、`1` は再生成します。ビデオマスクはモデルの2x2潜在パッチグリッドに、オーディオマスクは潜在フレーム全体にスナップされます。部分的なインペイント、オブジェクトの削除、または既存のコンテンツを安定させたままクリップを拡張する場合に使用します。

## Sage Attention で生成を高速化

サンプルワークフローはデフォルトで標準のアテンション実装を使用します。[Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention) を使用すると、品質の低下を最小限に抑えながら生成速度をおよそ2倍にできます。Sage Attention はオプションの依存関係のため、自分でインストールする必要があります：

1. `sageattention` Python パッケージをインストールします。[SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) ページから自分の PyTorch と CUDA のバージョンに合った wheel ファイルをダウンロードし、`pip install <wheel-file>` でインストールします。
2. [KJNodes カスタムノード](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes) をインストールします。これにより `Patch Sage Attention KJ` ノードが提供されます。ComfyUI Manager を使用するか、リポジトリを `ComfyUI/custom_nodes/` にクローンして ComfyUI を再起動してください。
3. ワークフローに `Patch Sage Attention KJ` ノードを追加し、`UNETLoader` と `BasicGuider` ノードの間に接続します：`model` 入力は `UNETLoader` からモデルを受け取り、`model` 出力は `BasicGuider` の `model` 入力に接続します。`sage_attention` は `auto` に設定します。
4. 通常どおりワークフローを実行します。パッチを適用する必要があるのは guider だけです。scheduler は sigmas を生成するだけで、そのままにしておけます。

注意：

* Sage Attention は float16 または bfloat16 テンソルを必要とします。MiniMax H3 の一部のレイヤーは他の dtype で実行されるため、コンソールに "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" というメッセージが表示されることがあります。これは正常です。影響を受けるレイヤーは標準アテンションにフォールバックし、生成は正常に動作します。
* 別の方法として、ノードを追加せずに `--use-sage-attention` フラグ付きで ComfyUI を起動して、Sage Attention をグローバルに有効にすることもできます。
