재학습 없이 MiniMax-H3를 넘어 속도를 높이기 - 이미지, 편집 및 비디오 모델을 위한 드롭인 KSampler 대체품 (증거 자료 포함)

얼마 전 저는 MiniMax-H3용 SPEED 노드 V2를 게시한 적이 있습니다. 이 노드는 확산 과정(diffusion)의 초기 노이즈가 많은 부분을 낮은 해상도에서 실행하고, 디테일이 중요해지면서 다시 전체 해상도로 단계적으로 올라가는 방식입니다. 제가 여기에 조금 (많이) 더 작업하여 구현을 일반화했습니다. 이제 이론적으로 KSampler나 SamplerCustomAdvanced를 실행하는 모든 모델에 사용될 수 있습니다 (H3, MOSS, Krea 2로 포괄적으로 테스트 및 벤치마킹되었으며, FIBO 2와 Flux 3에서도 작동합니다). 레포지토리: https://github.com/StanLukuvka/ComfyUI-SPEED 또한, 많은 요청에 따라 H3 비디오를 증거 자료로 추가했으며, 여러 리팩토링과 개선 작업을 진행했습니다. 그리고 모든 섹션의 문서를 개선했습니다. 이제 기본 샘플러 노드의 1:1 드롭인 대체품 역할을 합니다.

새로운 기능:

• 이미지 모델: MOSS Image와 Krea 2가 테스트되었으며, 다른 flow (CONST) 이미지 모델도 작동해야 합니다.
• KSampler 노드: 기존 KSampler를 SPEED로 교체하세요. KSampler와 정확히 동일하게 연결하면 됩니다. 수동(Manual) 버전과 Sigma Harvest 버전도 있습니다. H3 노드는 SamplerCustomAdvanced처럼 연결됩니다. 이제 이전의 다섯 가지뿐만 아니라 대부분의 샘플러가 작동합니다. 일부 문제가 있는 경우 (주로 H3에서 발생)는 레포지토리에 이유와 함께 나열되어 있습니다.
• H3, MOSS 및 Krea 2에 대한 예시 워크플로우는 이미 수확된(harvested) 값으로 설정되어 있어, 워크플로우 중 하나를 로드하고 대기열에 넣기만 하면 됩니다. 모든 입력에는 툴팁이 추가되어 README를 읽을 필요가 없습니다.

숫자 비교 (동일한 시드 및 프롬프트, 네이티브 vs SPEED):

• MiniMax-H3: 5초, 0.5 MP 클립, L40S: 네이티브 288초, SPEED 사용 시 182초 (1.58×, 4단계)
• MOSS Image: 1344×768, RTX 5070 Laptop: 네이티브 22초, 자동(Automatic) 18초 (1.26×), 수동(Manual) 14초 (1.54×)
• Krea 2: 1216×832, RTX 5070 Laptop: 네이티브 283초, 자동(Automatic) 215초 (1.31×), 수동(Manual) 183초 (1.55×)

모든 실행에 대한 비교 GIF 및 이미지는 레포지토리의 Evidence 섹션에 있습니다.

V2를 사용하셨던 분들께 주의사항: 이전 워크플로우는 여전히 로드됩니다. 오래된 노드 ID는 사용 중단된(deprecated) 노드로 유지되어 있으므로, 해당 부분에 도달하면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 새 노드로 교체해 주세요.

직접적인 거친 전이 노이즈(direct_coarse transition noise)는 이제 CPU에서 생성되므로, 동일한 시드(seed)를 사용하면 모든 GPU에서 동일한 이미지를 얻을 수 있습니다. 늘 그렇듯이, 자신만의 모델, 샘플러(sampler), 스케줄(schedule)에 대해 Sigma Harvest를 한 번 실행해 보세요. /u/antipode_insights가 제출했습니다 [link] [comments]