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MiniMax-H3搭配本地画布使用

本镜像需要搭配本地AI 画布使用!推荐画布 AI Canvas 教程地址:

镜像大小
44 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
PyTorch-2.13.0
CUDA版本
13.2
应用
JupyterLab: 8888
支持卡型
48G RTX40系RTX50系
+2

MiniMax H3 视频生成 · 开箱即用(ComfyUI 0.45)

不用下载 200GB 模型。开一台 48G 卡,连上就能出带音频、带口型的 H3 视频。

里面有什么

ComfyUI 0.45.0(H3 节点全支持)+ PyTorch 2.13 / CUDA 13.2 / Python 3.12 H3 全套模型已软链就绪:ref2va / fl2va / hybrid b25-49、Qwen3-VL 文本编码器(含去审查版)、视频 & 音频 VAE、4 步/8 步/600 步加速 LoRA、放大与预览模型 一键启动脚本 /root/start_comfy.sh,SSH 登录会自动启动 ComfyUI 日志:/root/comfy.log 模型全部软链平台公共模型盘 /model,不在镜像里,所以镜像只有 44GB,开机秒级可用,也几乎不占实例磁盘。

怎么用

开机后 ComfyUI 自动跑起来,监听 127.0.0.1:8188 在你电脑上建隧道(端口/域名换成实例详情里的): ssh -N -L 8188:127.0.0.1:8188 -p <SSH端口> root@<实例域名> Copy 浏览器打开 http://127.0.0.1:8188,或让本地客户端(如 AI Canvas)连这个地址 想公网直连:python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188,再把 8188 加进防火墙。 ⚠️ ComfyUI 没有鉴权,公网暴露请自行加访问控制。

实测(RTX 40 系 48G)

1280×720、124 帧(5.17 秒)、带音轨 —— 约 105 秒,显存峰值 38.9G。 首次跑会慢些(要加载 20G 主模型 + 15G 文本编码器)。

注意

nvfp4 文本编码器在 40 系上是模拟执行(能跑、偏慢);想更快把 CLIP 换成 qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot 第三方节点未预装(*T8、VHS_VideoCombine、KJNodes、SelfLift 等),用到需自行装 显存建议 ≥32G;48G 卡建议一次跑一个任务 容器无 cron/systemd,"自动启动"靠 SSH 登录触发 许可 镜像不含任何模型权重,模型遵循 MiniMax H3 / Qwen3-VL 等原始许可,商用请自行确认条款。ComfyUI 遵循 GPL-3.0。镜像内无任何密钥或用户数据。

v1.0 · ComfyUI 0.45.0 · 2026-11

0 个镜像 · 被使用 1 次
版本日志
v1.0最新
2026-11-11
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