Video-Rebirthは、動画と同期ステレオ音声を同時生成するMiniMax-H3(transformer約31B)を13.7B(fl2va)/13.9B(ref2va)に圧縮した「HyperFlow H3 Flash」を、Apache-2.0でINT8 safetensorsとGGUFとして公開しました。サンプリングは4・6(デフォルト)・8ステップで、CFGを使いません。
MiniMaxは、文章・音声・画像・動画・音楽を扱うマルチモーダルモデルを開発するAI企業です。
出力仕様と性能
出力は24 fpsで5.2〜15秒の動画(デフォルト1344×768)と32 kHzステレオ音声です。タスクは3種類で、t2vaはテキスト、fl2vaはプロンプトと最初のキーフレーム(または最初と最後)、ref2vaは最大12個の参照(画像9・動画3・音声3まで)を入力に取ります。
5.2秒・6ステップの生成時間は、4×B200で8.7秒、1×H200で36秒、1×RTX 5090で92秒です。推論高速化パートナーのNVIDIA SOL-H3は、4×Bシリーズ GPUでリアルタイム実行できるとしています。
コンシューマGPUでのt2va計測(1344×768、6ステップ、5.2秒/15秒クリップ):
| GPU | ComfyUI INT8 | GGUF(16 GB RAM) | Python INT8(≥69 GiB RAM) |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 (32 GB) | 83 s / 518 s | 130 s / 615 s | 92 s / 551 s |
| RTX 4090 (24 GB) | 152 s / 747 s | 153 s / 812 s | 130 s / 750 s |
| RTX 3090 (24 GB) | — | 325 s / 1866 s | 266 s / 1684 s |
同じ環境で比べると、ComfyUIのINT8はQ4_K_Mより5〜15%速い結果です。16 GB GPUは未計測です。
配布形式と量子化
重みはVideoRebirthAI/hyperflow-h3-flashにまとまっています。GGUFの量子化ごとのサイズは次のとおりです。
| 量子化 | fl2va | ref2va | 用途 |
|---|---|---|---|
Q4_K_M |
9.1 GB | 9.2 GB | 推奨 |
Q8_0 |
14.9 GB | 15.2 GB | フル精度に最も近い |
Q3_K_M |
7.2 GB | 7.4 GB | 最小 |
ほかにQ4_K_S、Q5_K_M、Q6_Kも用意されています。INT8 convrotはW8A8 INT8+低ランク構成で約16 GBです。
実行環境の選び方と試し方
- ComfyUI INT8: 24 GB以上のRTX GPU、16 GB以上のシステムRAM、CUDA 13.0以降向けPyTorchまたは
--enable-triton-backend。fl2va_int8_convrot_comfyui/などを*_int8テンプレートで使います。 - GGUF: より小さいGPU、ComfyUI、Unsloth Studio、stable-diffusion.cpp(upstream commit
3be2378にhyperflow-two-time.patchを適用)。 - Python INT8 convrot: データセンターGPU(H100/H200/B200/B300、1〜8基)、または24 GB以上のRTX GPUと69 GiB以上のシステムRAM。
ComfyUIでは、ComfyUI-GGUFとComfyUI-HyperFlow-FlashをComfyUI/custom_nodes/にCloneし、15.7 GBのqwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awqテキストエンコーダを取得します。16 GBまたは32 GBのPCではpython main.py --fast-diskで起動し、Workflow > Browse Templates > ComfyUI-HyperFlow-Flashからhyperflow_t2v、hyperflow_i2v、hyperflow_flf2v、hyperflow_ref2vを選びます。
Pythonパッケージの要件はPython 3.10以降、CUDAとTriton付きPyTorch 2.6以降、Ampere以降のNVIDIA GPU、diffusers >= 0.40です。マルチGPU(--gpus > 1)にはLinuxまたはWSL2が必要です。
pip install git+https://github.com/Video-Rebirth/hyperflow-h3-flash
hyperflow-h3-flash --prompt "..." --output ramen.mp4 --steps 4
初回ダウンロードは約90 GB(--text-encoder-precision fp8で約68 GB)で、62 GBのベースtransformerは含みません。Triton INT8カーネルは初回に約1分かけてコンパイルします。--block-chunk 16384を指定すると、15秒の混合入力ref2vaが24 GB VRAMに収まります。
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