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【closerAI ComfyUI】快是真的快！FastVideo-Minimax-FastH3的初体验！一套“快速生成与筛选”的视频生成解决方案！
大家好，我是Jimmy。
社区最近两个比较吸引人的话题：FastH3与fal的minimax H3 Max!
两个都是蒸馏加速版。但目前FastH3已经开源了文生视频的预览V0.2版本。
那什么是FastH3？
FastH3（FastVideo FastH3 Preview）
这是FastVideo团队使用无数据 DMD2 蒸馏技术对 33B 双模态（视频 + 音频）扩散变换器MiniMax-H3进行的几步（4 步）蒸馏预览。基础模型采用 50 个去噪步骤进行采样；该学生按照发布版本的 shift-12 整流调度（减少了 12.5 倍的 transformer 评估）在一个 4 步网格上行走，在一个流水线调用中生成同步的视频和音频。
- 核心技术：MiniMax H3（33B 参数，omni-modal 原生 2K+立体音频）做 4-step DMD2 蒸馏 + 90% VSA（Video Sparse Attention）稀疏注意力。用 4 个 DiT forward 替代基座 49 步，质量损失极小（接近原版）。
- 开源程度：全权重 + LoRA + 训练/推理代码全部开源（HF + FastVideo 仓库）。
- 速度：官方基准（1344×768 @ 24FPS + 音频）：
- 单 Blackwell GPU：5s 片 ~16s，10s 片 ~31s，15s 片 ~47s。
- 8× B200：5s 片 ~6.8s（sub-realtime）。
- 黑曜星加速：单卡 14x 比原 H3。
- VSA：Video Sparse Attention 后端（tiled 64-token + Blackwell 专有内核），官方推荐必须配，否则 fallback dense 会慢很多。 VSA起到了什么作用？FastH3的另一个核心是VSA，也就是针对视频序列设计的稀疏注意力。MiniMax H3同时处理文字、视频和音频Token。随着分辨率和视频长度提高，Attention计算量会迅速增长。FastH3 VSA不会让所有视频Token彼此进行完整计算，而是使用学习得到的门控信息，选择更重要的视频块。
- 特点：prompt-only 或 data-free 训练，适合本地迭代，质量保留原 H3 运动一致性与音频同步。
目前它已开源，项目地址：https://huggingface.co/FastVideo/FastVideo-Minimax-FastH3-Preview-v0.2
目前KJ大佬已量化它的模型并发布在其仓库中：minimax_h3_fastvideo_vsa_datafree_1300step_4step_int8_convrot.safetensors
目前comfyUI还未支持，但PR已提交：https://github.com/Comfy-Org/comfy-kitchen/pull/90
我也第一时间去尝鲜，在我的closerAI-minimaxH3-Help套件节点中支持。但因为本次测试使用的是NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 8GB，
环境如下：
GPU：NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 8GB
Python：3.10.11
PyTorch：2.7.0+cu128
CUDA Toolkit：12.8
ComfyUI：0.34.0
目前仅构建了40系显卡的轮子。同样40系的小伙伴可直接使用。其它要等官方支持了。有AI Agent条件的可以自己去配合Agent构建轮子。
先看下效果：
以下是使用FastH3的效果：
0.4MP 5秒视频，生成时间：359.88秒
同样提示词下，使用4步加速LORA，
0.4MP 5秒视频，生成时间：416.31秒：
具体在comfyUI中的实现如下：
一、模型下载：
FastH3 使用KJ的模型：
minimax_h3_fastvideo_vsa_datafree_1300step_4step_int8_convrot.safetensors
qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq文本编码器
minimax_h3_video_vae_int8_convrot视频VAE
minimax_h3_audio_vae_fp32音频VAE
FastH3模型放入：
ComfyUI/models/diffusion_models
文本编码器放入：
ComfyUI/models/text_encoders
视频和音频VAE放入：
ComfyUI/models/vae
二、更新closerAI-minimaxH3-Help套件节点
三、加载我们的工作流
工作流中，主要是几节点，一个是专用的模型加载节点，一个是closerAI FastH3 Native VSA节点、其它FastH3 Euler和FastH3 精确时间步 [999,749,500,250]
然后剩下的就是填提示词，设置视频参数生成。
本身就是4步加速，整体生成效率很高。我用它生成基本在350秒左右。
如果是用之前的加速技术方案，要420秒左右，在我的设备条件下，它快了一分钟左右。
生成效果感受
从四步生成的定位来看，FastH3最明显的优势是出片效率。
只用四个采样步骤，视频仍然能够建立基本的场景、主体、镜头运动和音频结构。它不是单纯的静态图片缓慢移动，而是完整执行MiniMax H3的音视频联合生成。
对于普通短视频、概念预览、分镜草稿和快速试错，这种速度与质量的平衡很有价值。过去可能需要等待一次完整的高步数生成，现在可以先用FastH3快速判断构图、人物动作和整体方向。
原生音频也能够正常生成和解码。环境声、音乐、对白等内容仍然属于H3联合生成的一部分，不是后期额外添加的独立音轨。
与完整高步数H3相比
FastH3并不是无损加速。四步生成压缩了模型逐步修正画面的机会，因此在以下场景中可能出现差距：
- 人脸近景和细微表情；
- 手指及复杂肢体动作；
- 快速运动中的局部清晰度；
- 复杂服装纹理和文字；
- 多人物之间的空间关系；
- 长对白的发音准确性；
- 高分辨率下的细节稳定性。
简单镜头、单主体、中低强度运动通常更适合四步模型。如果提示词同时要求多人、复杂运镜、快速动作、精确对白和大量环境变化，四步生成更容易出现细节丢失或语义执行不完整。
所以我更倾向于把FastH3定位为“快速生成与筛选方案”，而不是完全替代高质量H3工作流。
如果对你有启发，请一键三连支持下我，你的支持是我持续输出的源泉！谢谢。
总结
FastH3目前给我的感受，可以概括为三点。
第一，它确实让MiniMax H3四步生成成为可用方案，而不是简单减少采样步数。
第二，原生VSA已经真实参与了全部50个Transformer Block的四步采样，8GB显卡也能完整生成带音频的视频。
第三，它的价值更偏向快速试错、预览和批量筛选。最终成片如果要求更高的人脸、动作、对白和高分辨率细节，仍然需要完整H3生成，或者增加专门训练的高分辨率Refiner。
以RTX 4060 Ti 8GB、864×480、124帧为例，约350秒生成一个5秒左右的音视频。它距离服务器显卡上的实时生成还有很大差距，但对消费级低显存设备来说，已经把MiniMax H3的使用门槛向下推进了一步。
有条件的你也可以试下。
原文地址：https://aigc.douyoubuy.cn/2026/08/30/421873/
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我在RH上也生成了应用，可以直接在上面体验下
本地算力不够怎么办？
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minimaxH3 速绘延时视频应用体验地址：
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>/ 作者：JimmyMo
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