原生16MP、6步采样，图像与编辑一体，MiniMax H3 Image亮点与ComfyUI用法！

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【closerAI ComfyUI】原生16MP、6步采样，图像与编辑一体，MiniMax H3 Image亮点与ComfyUI用法！

大家好，我是Jimmy。

4096 × 4096，6步采样，文生图和图片编辑共用一套权重。这是 MiniMax-H3-Image 最直接的看点。对于习惯在 ComfyUI 里先生成小图、再接放大和修复的朋友，原生约1600万像素输出，值得单独拿出来研究。

这次我把官方模型、ComfyUI工作流和提示词扩写方案拆了一遍，也做了一套 closerAI minimaxH3-image-helper节点，把中文需求、参考图整理和提示词增强接进了官方流程。

这个项目值得关注，尤其适合拿来研究高分辨率创作和多图编辑。

大图的价值，要落到细节上

H3 Image 属于 MiniMax H3 系列，这里讨论的是图片生成与编辑模型。官方披露，它的扩散 Transformer 约331亿参数，经过蒸馏，以6步完成采样，无需额外的CFG引导分支。它可以直接生成约1600万像素的图片。常见尺寸包括方图4096 × 4096，横版5472 × 3072，竖版3072 × 5472。

这里的“原生”很关键：图像模型直接在目标画布上生成，不需要先出一张小图，再用放大模型补到这个尺寸。

一套权重，兼顾文生图和编辑

H3 Image 的另一处便利，是生成和编辑统一在同一套权重里。切到编辑任务，不需要另外换一套专用编辑模型。它最多支持16张参考图，提示词通过 ``、`` 这样的标记指定来源。16张参考图提供了更多组合空间，但实际使用时，先从一两张开始更容易判断问题。每张参考图都有明确用途，比一次塞满更有帮助。

提示词扩写

官方还发布了独立的 MiniMax-H3-Image-PE文生图扩写模型，基于 Qwen3.8-27B。需要区分的是：编辑扩写目前发布的是任务提示词，仍需搭配能看图的模型；ComfyUI官方模板用的是更轻的 Qwen3.5 9B 替代扩写方案。

ComfyUI工作流在哪，模型怎么放？

先更新版本。官方教程要求 ComfyUI 0.45.0及以上，模板包0.11.104及以上。

在comfyUI官方仓库下载 模型：

主要准备以下文件：

ComfyUI/models/

├─ diffusion_models/

│ └─ minimax_h3_image_pruned_int8_convrot.safetensors

├─ text_encoders/

│ ├─ qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors

│ └─ qwen3.5_9b_w4a8_gptq.safetensors

└─ vae/

└─ minimax_h3_image_vae_fp16.safetensors

主模型约21GB，H3使用的文本编码器约27.14GB，VAE约1.17GB。前三项合计约49.29GB；加上本地扩写使用的Qwen3.5 9B，总下载量约56.63GB。

工作流如下：

closerAI-image_minimax_h3_image_t2i文生图工作流

基础工作流非常简洁：

提示词扩写，我把这些步骤做成了closerAI套件

这次的 closerAI minimaxH3-image-helper，就是围绕上面这些接线和提示词问题做的。

提示词增强节点可以接中文需求，按文生图或编辑任务组织描述，并输出比例、宽度和高度。后端支持OpenAI兼容接口、Gemini，以及ComfyUI本地LLM；也可以只导出指令，交给其他模型处理。

当前主提示词默认中文，同时保留独立英文端口。官方推荐详细英文描述；想尽量贴近官方使用方式，可以切换到英文。中文默认是便于阅读和修改的产品选择。

选择API版时，接口只负责提示词扩写，图片仍在本地生成；编辑需要选支持看图的模型。本地版则加载Qwen3.5 9B，接入节点的“本地LLM”输入。

图像编辑工作流也是：

这里一定要将提示词进行优化的，这样出图与编辑才得到更优。

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>/ 作者：JimmyMo

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