Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler

低分辨率潜变量直接放大,省去重型 VAE 往返

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 62 🐛 待处理 51 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 837
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队LBH-123-AI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 837
上线时间2026-08-17 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积8.6 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态活跃
收录时间2026-11-13
浏览次数0

项目介绍

该项目是面向 Minimax H3 视频生成模型的神经潜空间放大器,核心思路是在 24 通道潜空间内直接完成放大,绕开 50 亿参数 VAE 的解码与再编码环节。传统高分辨率视频生成流程通常需要先把低分辨率潜变量解码成像素、再插值放大、再重新编码回潜空间,这一过程计算开销大且容易损失细节。该项目用训练好的神经放大器直接对低分辨率潜变量做上采样,再交给后续采样步骤精修,从而显著降低显存占用与耗时,并声称效果优于朴素插值。项目以 Python 实现,可作为 ComfyUI 节点接入现有工作流,适合已经使用 Minimax H3 做视频生成、希望以较低成本提升输出分辨率的创作者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-13 · 当前星标 ★ 837

核心亮点

  • 在 24 通道潜空间内直接放大,跳过 5B 参数 VAE 的解码与重编码,显著降低显存与时间开销
  • 放大后接精修采样,官方称效果优于双线性等朴素插值方案
  • 以 ComfyUI 节点形式集成,可直接嵌入现有 Minimax H3 视频生成工作流

不足之处

  • 强绑定 Minimax H3 的 24 通道潜空间结构,换用其他视频模型无法复用
  • 早期项目,星标规模有限,长期维护与兼容性待观察

适用场景

  • 使用 Minimax H3 生成视频时,先低分辨率出片再潜空间放大以节省算力
  • 在显存受限的消费级显卡上产出更高分辨率的视频
  • 作为 ComfyUI 工作流中的放大节点,配合后续精修采样提升成片细节

替代项目

ComfyUI、AnimateDiff、Wan2.1

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