ComfyUI-MiniMaxH3-TemporalWindow-SpatialTiles를 사용하여 16GB VRAM + 32GB RAM 환경에서

원문 발행 2026. 11. 07. 01:24원문 언어 영어AI 한국어 번역r/StableDiffusion 원문 보기

요약

ComfyUI 워크플로우에 MiniMaxH3 노드를 추가하여 비디오 생성 과정을 개선한 내용을 공유합니다. 이 설정을 통해 960x544 해상도의 10초 영상을 4K(3840×2176)로 만들 때 OOM 현상 없이 처리할 수 있습니다. 모델을 CPU에 오프로드하고 혼합 정밀도 양자화가 적용되어 효율성을 높였습니다.

핵심 포인트

MiniMaxH3 노드를 활용한 워크플로우 수정 및 추가를 통해 성능이 개선되었습니다.
4K 비디오 생성 시 최대 2시간까지 소요될 수 있는 것으로 보고되었습니다.
OOM(Out-of-Memory) 현상이 발생하지 않는 것이 주요 장점입니다.
모델은 CPU로 오프로드되었으며, 혼합 정밀도 양자화가 적용되었습니다.

워크플로우(workflow)를 수정하고 ComfyUI-MiniMaxH3-TemporalWindow-SpatialTiles(이 게시물 https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1xgcjvw/i_created_a_custom_node_that_can_help_you/ 에서 가져옴)을 추가했습니다. 960x544 해상도의 10초짜리 비디오를 4K(3840×2176)로 만들 경우 최대 2시간이 걸릴 수 있습니다. OOM 현상이 전혀 없습니다!!!
워크플로우 자체: https://pastebin.com/xJpm84f7 😍 [MinimaxH3-3D] Latent 60x34 -> 240x136 | Pixels 3840x2176 | scale=4.000 [MinimaxH3-3D] temporal chunking: T=72 chunks=3 overlap=5 [MinimaxH3-3D] ✅ Model offloaded to CPU. VRAM released. [INFO] Found quantization metadata version 1 [INFO] Detected mixed precision quantization [INFO] Using mixed precision operations [INFO] Native ops: convrot_w4a4, float8_e4m3fn, int8_tensorwise, float8_e5m2, asym_w4a8_int8, w6a8_int8 , emulated ops: mxfp8, nvfp4 [INFO] model weight dtype torch.bfloat16, manual cast: torch.bfloat16 [INFO] model_type FLOW_AV [INFO] Model storage policy: fast_disk=True paths=['D:\ai\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\diffusion_models\minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors'] [INFO] MiniMax H3 windows: 7 window(s) x 16 tile(s), 243 frames (CLIP not routed through the node: every window reads the full-shot prompt). [INFO] Requested to load MiniMaxH3 [INFO] Model MiniMaxH3 prepared for dynamic VRAM loading. 19995MB Staged. 208 patches attached. Force pre-loaded 210 weights: 1175 KB. 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [02:09<00:00, 64.68s/it] [INFO] 0 models unloaded. [INFO] Model MiniMaxH3 prepared for dynamic VRAM loading. 19995MB Staged. 208 patches attached. Force pre-loaded 210 weights: 1175 KB. 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [01:09<00:00, 34.93s/it] [INFO] 0 models unloaded. [INFO] Model MiniMaxH3 prepared for dynamic VRAM loading. 19995MB Staged. 208 patches attached. Force pre-loaded 210 weights: 1175 KB.

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따라서, 일반 소비자용 16GB GPU에서 진정한 4K(243 프레임) 비디오 10초를 생성하는 데 총 약 2시간이 걸릴 것입니다. 장점은 완전히 안정적이어야 하며, /u/Select_Bowler3099가 제출한 아웃 오브 메모리(Out-of-Memory) 오류를 피할 수 있다는 점입니다.

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