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【closerAI ComfyUI】非常强！快上车！低配显存的极致方案！多重策略下的MiniMax-H3低显存极致视频生成解决方案！速度与质量并在！
大家好，我是Jimmy。
前面介绍了关于MiniMaxH3低显存适用的加速LORA：【closerAI ComfyUI】这波很强！MiniMaxH3 四步加速LORA初版降临！尝鲜版LORA，真正加速生成！效果不错！妥妥的本地生产力！
然后也介绍了KJ版本的turbo lora以及二者对比：最优最快！MiniMax-H3的Turbo LoRA加速最优解！Kijai 大神的 4 步极速 LoRA 到底香在哪？
其实在加速生成方面已经很极致，但这不代表低显存玩家能流畅玩耍。这里指的是8~16G配置，甚至更低。今天分享一个多重优化策略下低配置玩家也能玩的极致解决方案。多种技术下我的8G显存也能在速度与质量方面找到了平衡点！当然，昨天介绍上一篇加速方法已经很快。
先看一些样例：
示例一：这是4步,480*864尺寸，5秒，生成时间372.82秒
示例二：这是8步,480*864尺寸，5秒，生成时间372.82秒
整体工作流方案如下：
这里讲工作流之前要分享下一些模型选择与一些项目。
一、模型选择
其实KJ大佬一直有围绕低显存玩家在做一些实验性项目，在它的项目库中就一个：
地址：https://huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/tree/main
这里如果你是低显存设备，完全可以直接下载这三个模型。三个模型特别对低显存配置进行量化。特别是minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors，替换comfyUI官方的Video VAE 模型，这里已经极大地从原来4.8G降到2.9G大小。
还有一个让运行miniMax-H8工作流时最让显存吃紧的文本编码器，原来官方的是32B的模型，这规模的模型直接干爆消费级显存。
所以在社区，有个大佬则选择尝试使用qwen3-4B/8B的模型。这就涉及到它的项目：https://github.com/nicolab28/ComfyUI-ClipProj
这个项目的核心目标是解决 MiniMax H3 在本地运行时最大的显存瓶颈之一——文本编码器体积过大。它通过「小模型 + 学习到的线性投影矩阵」，把文本编码器显存占用降到约 4.5–5.2 GB，而 DiT、VAE 和采样器完全无需修改。
思路非常创新，主要优点如下：
- 显存大幅下降 15.7 GB → 4.5–5.2 GB，对 8–16GB 显卡意义重大。
- 几乎无缝接入 返回对象行为与官方 CLIP 一致，现有工作流改动极小。
- 校准成本极低 岭回归、无训练循环，复现门槛低。
- 有严格对照 zero / identity 矩阵让用户能验证投影有效性。
- 额外功能 同一套 4B 权重可扩写提示词、做图像 caption。
当然，这种方式也是有局限的
- 知识容量下降 4B 本身知识量少于 32B，专有名词、真实人物、地标等容易出错。
- 非英语语音退化明显视觉语义尚可，但音频分支对精度要求更高，法语等语言表现显著变差。
- 线性投影已到天花板 继续增加校准数据收益极低，需要非线性结构才能突破。
- 仍是 PoC 测试场景有限，边缘情况可能还有问题。
在它的仓库中下载这些模型：不大，才几十M一个文件。
下载后放置：\\models\\clip_projections文件夹中即可。
当然，qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors和qwen3vl_8b_fp8_scaled.safetensors这两个模型也是要下载的，之前玩过Krea2的话相信大家基本都有。
当然，也有一个很极致的版本：in4版本
ce.co/Merserk/qwen3vl-4b-int4-convrot/tree/main
然后下载ComfyUI-ClipProj的节点，更新comfyUI版本。
主要模型与节点已分享，具体如上。现在回到工作流中。
底模：minimax_h3_fI2va_pruned_w4a8_mixed.safetensors
加速LORA :minimax_h3_fI2v_lightx2v turbo_4step_v0.1_comfy resized_avg_rank_21_bf16.safetensors
VAE :minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors
clip:qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors
其它不变。这个配方，基本低显存可以稳定地玩了。
clip加载器我没有使用ComfyUI-ClipProj，但是大家可以直接使用它的节点加载qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors模型的。
我在它基础上优化加载策略以及一些音频优化：
所以在这套方案下，8G也能无鸭梨地跑minimax-H3,0.4（480P）,5秒的视频生成：
整体速度非常可观：
但它是有局限性的，发音音频方面是有丢失的，适合以视觉方面的场景生成，就是画面没问题，但音频生成有问题。
适用与不适用场景
| 适合使用 | 不太适合 |
|---|---|
| • 8–16GB 显卡用户 • 需要快速迭代提示词 • 以视觉内容为主的生成 • 想同时释放显存给更高分辨率 / 其他模型 | • 对专有名词、真实人物还原要求极高 • 大量非英语对话 / 语音生成 • 需要完全复现官方 32B 效果 • 生产级高一致性需求 |
最后这里也放一个KJ版4步加速LORA生成的结果，就是使用NPV4的文本编码器模型来生成：
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总结
本文分享在低配置中运行minimax-H3模型的极致解决方案，对绝大多数 8–16GB 显卡用户来说，值得使用。 方案在各个方面选模上把 MiniMax H3 最沉重的显存负担大幅减轻，让更多人能在消费级硬件上跑通这个模型。
如果你主要在 8GB 显卡上跑，这个方案是个不错的选择。效果很赞哦，建议你一定试下。
原文地址：
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>/ 作者：JimmyMo
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