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小青蛙画布ComfyUI镜像V1.1.5

内置 MiniMax H3 多参考图生视频(Ref2VA) + MOSS-Image 写实/文字生成 三大能力,模型、解码器、加速后端、生产工作流全部预装调优,开机即用。

镜像大小
283 GB
当前版本
v1.0
累计部署
1 次
累计运行
0 h
最近更新
2026-11-12

运行环境

框架版本
-0.43.0-5090
CUDA版本
13.2
应用
JupyterLab: 8888
支持卡型
RTX50系48G RTX40系
+10

镜像说明 · H3 视频 + Anima/MOSS 生图 推理服务端

预配置的远程 ComfyUI 推理镜像,内置 MiniMax H3 多参考图生视频(Ref2VA) + Anima 插画生成 + MOSS-Image 写实/文字生成 三大能力,模型、解码器、加速后端、生产工作流全部预装调优,开机即用。


目录

章节内容
一、这是什么镜像定位与总体形态
二、系统与运行环境硬件、ComfyUI、运维脚本
三、三大能力总览一表对比三项能力
四、能力一:H3 多参考图生视频生产规格 + 加速栈
五、能力二:Anima 插画生成参数 + 实测
六、能力三:MOSS-Image 写实与文字生成参数 + 实测
七、模型文件清单全部模型与路径
八、必须搭配小青蛙画布使用前提
九、注意事项7 条运维须知
十、快速开始4 步上手
附录:成品示例参考图 + 提示词 + 视频

一、这是什么

一个纯后端推理镜像,把三大能力的模型、解码器、加速后端、生产工作流全部预装并调优好。它自身没有操作界面,必须配合「小青蛙画布(XQWCanvas)」前端来加载工作流、提交参考图与提示词、拉取成片。

三大能力一览:

能力输入输出定位
H3 多参考图生视频多张参考图 + 提示词 + 音频736×1280 / 10s 视频正式交付主力
Anima 插画生成文本提示词1024×1024 插画快速出图(~19s)
MOSS-Image 生成文本提示词1024×1024 图像写实 + 中文文字渲染

二、系统与运行环境

类别内容说明
系统Ubuntu 22.04 / RTX 4090 24G / 14 核 48G 内存Docker 容器,仅透传 CUDA 计算
推理框架ComfyUI(已打 veryfast 编码补丁)SaveVideo 编码 -23%,画质无差
注意力后端sol-attn(comfy-kitchen BlockSparseAttention)4090 原生可用,采样比 sage 快 ~27%
视频解码全量 H3 VAE(视频 fp16 + 音频 fp32)画质基准,正式交付用
轻量解码taeh3(22M,可选)解码快 ~10×,人物特写有损,仅草稿用
生产工作流/root/prod/api_736x1280_10s_sol_full.json23 节点 / 27 连线 / 无孤儿,API 直调
API 运行器/root/run_prompt.py提交工作流 + 轮询 history,脚本化出图/出片
自动重启守卫/root/comfy_guard.sh30s 探活 8188,崩了 ~40s 自动拉起
运维脚本/root/restart_comfy.sh安全重启(避免 pkill 自杀)
示例素材/root/ComfyUI/input/refs/(5 张)古风少女三视图 + 樱花大道场景

三、三大能力总览

能力核心模型步数采样器 / 调度器cfg分辨率实测耗时
H3 视频H3_ref2va_heptagram_turboV104sol-attn(tau 1.0)—736×1280≈120s/条
Animaanima-preview3-base30er_sde / simple41024×1024~19s
MOSS-Imagemoss_image_sft_int8_convrot50euler / simple3.01024×1024~3–5 min

四、能力一:H3 多参考图生视频

模型三件套

组件文件
视频 DiTH3_ref2va_heptagram_turboV10.safetensors(19.5 GiB,BF16 + int8)
视频 VAEminimax_h3_video_vae_fp16
音频 VAEminimax_h3_audio_vae_fp32

默认生产规格(开箱即用)

参数值
分辨率736×1280(H3 官方 32 对齐桶)
时长10s(243 帧)
参考4 张图(人物三视图 + 场景)
注意力sol-attn tau=1.0 + sink exact_kv_and_rows
解码全量 VAE
步数4 步
种子服务端随机(可固定复现)
实测耗时≈120s/条,画质零可见损失(基线 145.8s,-22%)

五、能力二:Anima 插画生成

模型三件套

组件文件
插画 DiTanima-preview3-base
文本编码器qwen_3_06b_base
VAEqwen_image_vae

调用参数

参数值
分辨率1024×1024
步数30
采样器 / 调度器er_sde / simple
cfg4
负向提示词worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, blurry, jpeg artifacts, sepia
实测耗时~19s(4090 冷加载 + 30 步)

定位:非写实插画,汉服 / 场景 / 人物表现良好,适合快速出图。


六、能力三:MOSS-Image 写实与文字生成

模型三件套

组件文件
生图 DiTmoss_image_sft_int8_convrot
文本编码器qwen3.5_9b_w4a8_gptq(9B,w4a8 量化)
VAEflux2-vae_small(FLUX.2 small decoder)

调用参数

参数值
分辨率1024×1024
步数50
采样器 / 调度器euler / simple
cfg3.0
shift5.0(模型加载时自动应用)
LatentFlux2 格式(128 通道,需用 EmptyFlux2LatentImage)
实测耗时~3–5 min(9B 编码器冷加载较久)

定位:写实氛围 + 中文文字渲染强项(招牌 / 海报 / 标语类文字清晰可读)。


七、模型文件清单

模型用途路径
H3_ref2va_heptagram_turboV10视频 DiTmodels/diffusion_models/
anima-preview3-base插画 DiTmodels/diffusion_models/
moss_image_sft_int8_convrot生图 DiTmodels/diffusion_models/
minimax_h3_video_vae_fp16H3 视频 VAEmodels/vae/
minimax_h3_audio_vae_fp32H3 音频 VAEmodels/vae/
qwen_image_vaeAnima VAEmodels/vae/
flux2-vae_smallMOSS VAEmodels/vae/
taeh3H3 轻量解码models/vae_approx/ + 软链至 vae/
qwen_3_06b_baseAnima 文本编码器models/text_encoders/
qwen3.5_9b_w4a8_gptqMOSS 文本编码器models/text_encoders/

八、必须搭配「小青蛙画布」使用

本镜像不含任何图形界面或独立操作面板,所有出片操作(选工作流、传参考图、写提示词、取成片)都在「小青蛙画布」里完成:

  • 工作流:由「小青蛙画布」加载专用工作流文件(文件名属商业机密,此处不予列明)
  • 成片输出默认前缀:xqcanvas/minimaxH3/
  • 也可直接 POST 生产 API JSON 到 http://127.0.0.1:8188/prompt 调用(仍需小青蛙画布侧编排或脚本触发)

单独启动镜像 without 小青蛙画布 = 只能跑后台 API,无法可视化操作。


九、注意事项

  1. veryfast 补丁改的是 ComfyUI 核心文件(comfy_extras/nodes_video.py),git pull 升级会丢失,需重新打并重启。
  2. 参考素材目录 /root/ComfyUI/input/refs/ 需保持存在,曾被手动清空过;跑前建议 ls input/refs/ 校验。
  3. H3 贴显存极限(模型 ~20GB / 24G 卡):保持 ≤736×1280、少参考、单独跑,别和 MOSS 9B / Qwen 挤同一时段,否则 OOM 硬崩。守卫会自动拉起,但队列任务会丢。
  4. 磁盘空间注意 output/ 产出累积,定期清理。
  5. taeh3 解码对人物特写有可见损失(PSNR 26.9 / SSIM 0.85),正式交付请走全量 VAE。
  6. NVENC 不可用:容器只透传 CUDA 计算,GPU 编码这条路封死,编码走 CPU libx264 veryfast。
  7. HF 被限速:直连 HuggingFace ≈ 0,加模型需走本地 hf-mirror 下载 + SFTP 上传(工具链已在工作区)。

十、快速开始

  1. 启动镜像(小青蛙画布侧选择本镜像);
  2. 在小青蛙画布加载对应工作流(工作流文件名属机密,从画布工作流库直接选择即可);
  3. 放入参考图(人物 + 场景)+ 提示词 + 音频;
  4. 点生成 → 成片回传至 xqcanvas/minimaxH3/。

附录:成品示例

以下为 H3 多参考图生视频的一次真实产出:4 张参考图(古风少女三视图 + 樱花大道场景)→ 中文简短提示词 → 736×1280 / 10s / 243 帧 / ≈120s 成片(sol-attn + 全量 VAE + veryfast,画质零可见损失)。

1. 参考图片

人物三视图(正 / 侧 / 背)

正面侧面背面
人物-正人物-侧人物-背

环境场景

樱花大道场景

2. 提示词(中文简短版)

一位古装少女沿着樱花大道缓步前行,粉色花瓣随风飘落,她偶尔回头温柔一笑。
写实电影风格,柔和的春日光线,画面干净自然,无文字、无水印、无字幕。
配乐:轻柔的古筝。

3. 生成视频(736×1280 / 10s / ≈120s 产出)

在线播放(B 站):https://www.bilibili.com/video/BV1H6nv6sESw/

若预览器无法内嵌播放,见同目录文件 assets/example_output.mp4(另有随机种子版本可复现)。本示例素材(参考图 / 提示词 / 成片)均存放于文档同级 assets/ 目录,可随镜像说明一并分发。

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版本日志
v1.0最新
2026-11-11
内置 MiniMax H3 多参考图生视频(Ref2VA) + MOSS-Image 写实/文字生成 三大能力,模型、解码器、加速后端、生产工作流全部预装调优,开机即用。
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