MiniMax H3 官方版和第三方 FastH3：参考生视频按显卡怎么选

参考生视频，就是给模型几张图、几段视频或音频当参考，让它生成一段保留这些角色、物品、场景或声音的新视频。MiniMax H3 是支持图像、视频、音频三种参考的开源权重模型之一；第三方团队又在它的基础上做了加速版 FastH3-Omni。这篇讲两者按显卡怎么选。

数据说明：数据来自官方和社区，未经本站实测。每个数字后面都标了来源和核实日期（均为美国太平洋时间 2026-10-27）；来源分三种：「官方」是模型或工具发布方自己的说明（第三方项目给自己写的说明也算该项目的官方说明），「官方教程」是 ComfyUI 官方教程或模板，「社区」是用户在 GitHub issue 里报告的数字，以及 LoRA 作者自己发的说明；社区数据和官方数据分开写，第三方项目会单独注明。查不到的写「待核实」。权重文件大小不等于显存需求，文中写成「文件 xx GB」的只是下载体积。

先分清：哪个是官方，哪个是第三方

MiniMax H3（官方版）：MiniMax 发布的开源权重模型。来源：官方模型卡，核实于 2026-10-27。

• 输出带立体声的视频，24fps，4–15 秒，默认短边 768 像素。
• 参考生视频用的是 Ref2VA 版：最多 9 张图、3 段视频（每段 2–15 秒）、3 段音频，合计不超过 12 个文件。另一个 FL2VA 版只做文生视频和首尾帧。
• 主模型是 33B 参数的 Transformer，其中约 13B 在 AdaLN 分支里，推理时可以预先算好、不必加载；文本编码器是 Qwen3-VL-32B。
• 官方完整流程有三段，开源的只有中间的 H3-Base。前面理解多模态输入的 H3-Context-IR 和后面放大到 2K 的 H3-Regenerate-2K 都没开源，只能通过 MiniMax 官方 API 使用。所以本地跑出来的是 768p 档，不是 2K。
• 官方推荐用 SGLang、vLLM、Diffusers 或 ComfyUI 部署。

FastH3-Omni（第三方加速版，不是 MiniMax 官方版本）：由 UC San Diego Hao AI Lab 的 FastVideo 团队和 Nuva Lab 基于 MiniMax H3 蒸馏，2026-10-20 发布权重和训练代码。来源：FastVideo 发布博客、Nuva Lab 发布页，核实于 2026-10-27。

• 生成只需 8 次 Transformer 计算（原版是 50 步），参考输入和 H3 Ref2VA 一样。
• 它的权重仍然受 MiniMax H3 社区许可证约束（见 FastH3-Omni 模型卡），但 MiniMax 不对它的质量和支持负责。
• Nuva Lab 另有收费的生产版本，和开源权重不是一回事，本文只讲开源权重。

注意 FastH3 有两条线：更早的 FastH3 预览版（V1/V2）只做文生视频和首尾帧，ComfyUI 内置的「FastVideo FastH3」模板用的就是 V2，官方文档写明它不支持参考生视频。要做参考生视频，得用 FastH3-Omni。来源：ComfyUI FastH3 教程，核实于 2026-10-27。

思路：两者怎么选

• 最看重贴合参考和画质，用官方版。 ComfyUI 官方教程提醒：参考信息要靠每一步带进去，4 步加速时参考几乎带不进去（姿态、面部会漂）；要贴合参考就关掉加速，或把步数提到 25 左右。
• 要快速出草稿、反复试，用 FastH3-Omni。 第三方在 8×GB200 上测得比原版快 5.6–11.9 倍。但它是蒸馏和量化后的版本：FastVideo 自己说明 NVFP4 和 FP8 版的输出会和 BF16 原版不同；ComfyUI 对 FastH3 预览版的评价是「用一些动作和音频质量换速度」，Omni 版的质量差异待核实。
• 两者许可证相同。 FastH3-Omni 没有更宽松的授权，地区和商用限制跟官方版一样（见许可证一节）。
• 两者都很吃资源。 官方最小的 ComfyUI 主模型文件约 16GB，FastH3-Omni 官方给出的本地档位最低是 24GB 显卡，而且两者都还要加载一个很大的 Qwen3-VL-32B 文本编码器。

按显卡怎么配

下表数字核实于 2026-10-27。官方数据（含官方教程，以及第三方项目给自己写的说明，方案名前注明「第三方」）和社区数据分两张表。

各档标签一览

各档标签含义：「适用」= 有依据表明这一档可以正常用；「能跑」= 要大量卸载、明显偏慢或只有部分卡达标；「不推荐」= 来源明确说这一档跑不了，或方案本身不推荐；「待核实」= 依据不够，不代表不能跑。「（推断）」= 这一档没有自己的数据，按下一档推出来。

官方数据

社区数据

截至 2026-10-27，没查到 FastH3-Omni 在消费级显卡上做参考生视频的社区速度报告，待核实。

每档用什么、怎么配

8GB 入门：原版 H3 没有可靠的 8GB 跑法（待核实），先换小模型

• 原版 H3：官方没给 8GB 的跑法，也没有可靠的社区报告（待核实）；8GB 想跑 H3，可以看下面的 FreeVideo。FastH3-Omni 也没有 8GB 的官方或社区方案：FastVideo 官方给的本地运行最低档是 24GB，但这只针对用 FastVideo 本地运行这一种跑法，用 ComfyUI 跑在 8GB 上没有数据（待核实）。最小的官方 ComfyUI 主模型文件约 16GB，FastH3-Omni 最小的 ComfyUI 主模型文件 13.77GB，还都要另加文本编码器。
• 另有第三方项目 FreeVideo：它用的是 OpenVDN 的 VDN-H3 权重，不是原版 H3。项目方自称 8GB 显存 + 16GB 内存就能跑；出片耗时有项目方给的（官方）和用户报告的（社区）两类，分开写在单篇里，都未经本站实测。详见FreeVideo 单篇。
• 这一档想做参考生视频，可以先用 Wan2.1-VACE-1.3B（Apache-2.0），480P，显存不够时按官方说法开 --offload_model True --t5_cpu。官方的 8.19GB 和 4 分钟是同系列文生视频版的数字，VACE 自己的显存和速度待核实。

10–16GB 主流：暂时没有可靠数据（待核实），建议先用 8GB 档的替代方案或租云 GPU

• 先说结论：官方最小的 ComfyUI 主模型 pruned_w6a8 文件约 16GB（Hugging Face 文件列表写的是 15.98GB），已经接近 16GB 卡的全部显存；还要加上 Qwen3-VL-32B 文本编码器（官方模型卡写明用的是 Qwen3-VL-32B 全量权重），它在 ComfyUI 仓库里最小的 nvfp4 版文件 15.69GB，int8 版文件 27.14GB，bf16 版文件 51.51GB。光主模型加最小的文本编码器，文件就约 31.7GB。这是根据文件大小推出来的，未经本站实测：16GB 卡不靠 offload 基本装不下，靠 offload 能否跑通、要多久，都没有官方或社区数据，待核实。FastH3-Omni 在这一档也待核实：FastVideo 官方给的本地运行最低档是 24GB，只针对用 FastVideo 本地运行这一种跑法，用 ComfyUI 跑在 10–16GB 上没有数据。
• 这一档想做参考生视频，建议先用 8GB 档的 Wan2.1-VACE-1.3B，或者租 24GB 以上的云 GPU 跑 H3。
• 如果还是想在本机试官方版：用 ComfyUI 的 R2V 模板，主模型换成最小的 pruned_w6a8（需要 ComfyUI 0.38.0+），分辨率保持模板默认的 0.4MP。官方建议宁可降精度也别靠 CPU offload，但在 16GB 卡上很可能绕不开 offload。
• FastH3-Omni：ComfyUI 的 NVFP4 QAD 主模型文件只有 13.77GB，但同样要加文本编码器（nvfp4 文件 15.69GB），FastVideo 官方给出的本地档位最低是 24GB，16GB 没有数据，待核实。NVFP4 只在 RTX 50 系等 Blackwell 卡上有加速。
• 这一档不建议把参考生视频当主力用。

24–32GB 高端单卡：两个都有官方给的配置，按用途选

• 官方版（质量优先）：用 ComfyUI R2V 模板默认的 pruned_int8_convrot。RTX 30 系没有 FP8 通路，官方称 INT8 往往更快。先用 0.4MP 出草稿，定稿再提到 1344×768。要贴合参考就关掉 Turbo，或把步数提到 25 左右。
• 想更快可以装 Sage Attention，官方称约快 2 倍，但 INT8 注意力可能让片尾变形或画面文字乱码；出现时改回默认注意力。
• FastH3-Omni（速度优先）：
  • RTX 5090：用 FastVideo 的 rtx-5090 档和 NVFP4 QAD 权重，480p。需要预先生成 AdaLN 表，文本编码器不常驻；同一参考反复用时每次能省 3–5 秒。
  • RTX 4090：用 FastVideo 的 rtx-4090 档和 FP8 权重，480p，主模型逐层流式加载。官方提醒同一进程连续生成会超出 24GB 显存和 57.7GiB 主机内存限额，要每段视频单独起一个进程。逐层加载属于大量卸载，所以 FastH3-Omni 的 24–32GB 档标「能跑」。
  • 习惯 ComfyUI 的话，用 FastH3-Omni 的 ComfyUI 权重（INT8 文件 22.21GB 或 FP8 文件 23.05GB），8 步、guidance 1.0；显存和速度待核实。不要用 ComfyUI 内置的 FastH3 模板，那个不支持参考。
• 两条路的整段生成时间都没有官方数字，24GB 卡上也没查到官方 H3 跑通的报告，待核实。

48GB 以上及多卡：官方版用 SGLang 多卡，FastH3-Omni 可以全部常驻

• 官方版：按模型卡的 SGLang 示例，4 卡并行，输出 768p。官方没公布吞吐，待核实。
• FastH3-Omni：96GB 的 RTX PRO 6000 可以把编码器、主模型、解码器全部常驻，输出 768p；DGX Spark（128GB 统一内存）也全部常驻，输出 480p。
• 第三方在 8×GB200 上的对比显示，FastH3-Omni 比原版快 5.6–11.9 倍（例：1 张参考图的 15 秒片段，原版 139.69 秒，FastH3-Omni 14.14 秒）。这是 FastVideo 测的整套服务方案对比，不是 MiniMax 公布的数据；多卡批量吞吐待核实。

苹果 M 系列：FastVideo 称 FastH3-Omni 可以通过 MLX 在 Apple Silicon 上运行（INT8/INT6/INT4），但没给速度和内存数据，暂不推荐。

H3 的几种提速方案怎么选

下面四种都是第三方方案，不是 MiniMax 官方发布。其中 Spark-H3 是个人开发者的项目，算社区/第三方；FastH3-Omni、FreeVideo 两行来自各项目自己的说明（官方，第三方项目）；LightX2V Turbo LoRA 一行来自 LoRA 作者自己发的说明，按本站规则算社区；社区数据另外注明，未经本站实测；核实于 2026-10-27，Spark-H3 和 FreeVideo 的版本分别于 2026-11-07、2026-11-10（首尔时间）更新。

• 只想在现有工作流上提速：Spark-H3 不换模型、不改权重，换的是注意力计算。作者在 96GB 的 RTX PRO 6000 上测得，DiT 部分约快 2.2 倍（Fidelity 档）到 3.1 倍（Speed 档）。作者 2026-11-07（首尔时间）发布的 comfyui-v0.2.0 已经和 ComfyUI 官方的 comfy-kitchen 分开安装，不再替换官方包，支持 ComfyUI 0.38.x–0.40.x 和 0.42.x–0.44.x。
• 想少跑几步：LightX2V Turbo LoRA 把步数降到 4 或 8 步。LoRA 文件 1.38–1.96 GB，但不降低 H3 本身的显存门槛。Spark-H3 作者给出的叠加数据：原版 1018.5 秒，加 8 步 LoRA 408.0 秒，再加 Spark-H3 约 130 秒（同一张 PRO 6000，社区数据：Spark-H3 作者测得）。
• 24GB 以上要出草稿：FastH3-Omni 是蒸馏好的独立权重，见上文各档配法。FastH3 预览版不支持参考生视频，要用 Omni 版。
• 显存只有 8–16GB：FreeVideo 是四种里唯一写明面向小显存的方案。社区数据（community-results 页的用户报告）里，1344×768、10 秒、Light 档，8GB 的 RTX 5060 约 1279 秒，16GB 的 RTX 5060 Ti 约 471 秒。这两档都要用 int8、权重从内存分批读进显存，本站标「能跑」；24GB 以上标「适用」。注意它用的是 OpenVDN 改过结构的 VDN-H3，不是原版 H3 权重；详见FreeVideo 单篇。
• 许可证：四个方案的代码都是 Apache-2.0。凡是用到 H3 或它的衍生权重，仍受上文 MiniMax H3 Community License 约束。LightX2V 的 LoRA 权重没写许可证；它是否算 H3 衍生模型，本文不替协议下结论，以协议原文为准。
• 表里没写「可叠加」的组合，都是项目原文没提到，待核实。

两者对比

许可证和能否商用

以下只转述协议要点，以协议原文为准，不构成法律意见。

MiniMax H3 Community License（许可证日期 2026-08-02）。来源：许可证原文、许可证问答，核实于 2026-10-27。

• 适用地区：条款写的是「全球，但不含欧盟、英国、韩国和美国」。这四个地区的使用者不在免费授权范围内，要向 MiniMax 申请授权。MiniMax 在问答里称这是「暂时不」，以后会再评估。
• 可以商用，但有条件：
  • 商用产品或服务的年收入超过 2000 万美元，要事先向 MiniMax 取得书面授权。
  • 商用产品的界面上要显著标注「MiniMax H3」。
• 分发权重或改版：要附上许可证副本；改过的文件要显著注明已修改；分发时附 NOTICE 文件，写明「MiniMax H3 is licensed under the MiniMax H3 Community License Agreement, Copyright © 2026 MiniMax. All Rights Reserved.」
• 使用限制：
  • 不能用 H3 或它的输出去改进其他 AI 模型（H3 自己的衍生模型除外）。
  • 给第三方提供生成服务时，要事先加上防滥用和防侵权的技术措施，提供举报渠道，并让用户同意同等的使用限制。
  • 在公开场合发布生成内容时，要清楚标明是机器生成。
  • 未经本人同意不得冒充他人；禁止军事用途、伤害未成年人、操纵选举等（详见许可证附件 A）。
• 配套组件：文本编码器 Qwen3-VL-32B 是 Apache-2.0（许可证附注）。
• ComfyUI 文档的说法（ComfyUI H3 教程「Commercial licensing」一节，核实于 2026-10-27）：
  • 在自己的硬件上、在上述四个地区以外、年收入低于 2000 万美元时，免费社区许可证就覆盖商用，但要标注「Powered by MiniMax H3」，生成内容的使用地点也受同样的地区限制。
  • 在四个地区内、或年收入超过 2000 万美元时，要另买商用授权。ComfyUI 称自己是 MiniMax 唯一的官方授权销售方，Professional 档每月 5,000 美元起，Enterprise 档单独报价。
  • 这一页开头有一句「本地生成内容商用需要购买授权」，比它下面的明细和许可证原文写得更宽。本文以许可证原文为准；ComfyUI 和许可证原文里的「联系 MiniMax 取得书面授权」是否就是同一条渠道，待核实。

FastH3-Omni

• FastVideo 在模型卡上写明，权重适用 MiniMax H3 Community License（FastH3-Omni Comfy 模型卡，核实于 2026-10-27）。按许可证定义，蒸馏得到的模型属于「衍生模型」，上面的地区、商用和分发条款同样适用。
• FastVideo 推理代码是 Apache-2.0（FastVideo 仓库），以协议原文为准。
• Nuva Lab 的收费生产版本是另外的商业服务，条款待核实。

不管用哪个：用真人照片、声音或他人作品做参考，都可能涉及肖像权、声音权和版权。许可证不替你承担这些责任（MiniMax 声明不对输出主张权利，输出的责任由使用者承担）。

官方命令

下面的命令出自官方文档。SGLang 部署命令只把监听地址改成了 127.0.0.1，其余两条照官方原文；参数含义以原文为准。

Wan2.1 小显存示例（照官方原文；显存不够时加 --offload_model True --t5_cpu；官方示例是文生视频 1.3B，VACE-1.3B 是否同样适用待核实）。出处：Wan2.1 GitHub README，核实于 2026-10-27。

python generate.py  --task t2v-1.3B --size 832*480 --ckpt_dir ./Wan2.1-T2V-1.3B --offload_model True --t5_cpu --sample_shift 8 --sample_guide_scale 6 --prompt "Two anthropomorphic cats in comfy boxing gear and bright gloves fight intensely on a spotlighted stage."

官方 H3 Ref2VA，SGLang 4 卡部署（仅把监听地址改为 127.0.0.1，其余照官方原文）。出处：MiniMax-H3 官方模型卡，核实于 2026-10-27。官方原文为 --host 0.0.0.0，会暴露到局域网。

sglang serve \
  --model-path MiniMaxAI/MiniMax-H3 \
  --num-gpus 4 \
  --ulysses-degree 4 \
  --performance-mode speed \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 30011 \
  --model-variant ref2va

第三方 FastH3-Omni，FastVideo 推理（照官方原文；官方示例用 spark 档；RTX 5090 / RTX 4090 对应档位名是 rtx-5090 / rtx-4090，见同一文档的档位表）。出处：FastVideo 推理文档，核实于 2026-10-27。

python examples/inference/basic/basic_fasth3_omniref_pdd.py \
  --model-path <OmniRef export directory or HF repo id> \
  --image reference.png --audio voice.wav \
  --prompt "a person on a sofa, lit by a warm lamp, speaking to camera" \
  --profile spark

小结

• 8GB：原版 H3 官方没给 8GB 的跑法，也没有可靠的社区报告（待核实）；FastH3-Omni 也没有方案（FastVideo 官方最低 24GB 只针对 FastVideo 本地运行，ComfyUI 跑法没有数据，待核实）。先用 Wan2.1-VACE-1.3B；8GB 想跑 H3，可以看第三方 FreeVideo：它用的是 VDN-H3 权重（不是原版），自称 8GB 显存 + 16GB 内存就能跑，出片耗时有项目方给的（官方）和用户报告的（社区）两类，分开看，未经本站实测，见FreeVideo 单篇。
• 10–16GB：暂时没有可靠数据（待核实）。原版 H3 官方没给这一档的跑法，只能按文件大小推算：官方最小主模型文件约 16GB，加最小的 Qwen3-VL-32B 文本编码器文件合计约 31.7GB（按文件大小推算，未经本站实测），不靠 offload 装不下，靠 offload 能否跑通没有数据；FastH3-Omni 的官方最低 24GB 只针对 FastVideo 本地运行，ComfyUI 跑法这一档没有数据。建议先用 Wan2.1-VACE-1.3B 或租云 GPU。
• 24–32GB：要质量、要贴合参考，用官方版（ComfyUI INT8，少开或不开 Turbo）；要速度、反复出草稿，用第三方 FastH3-Omni（5090 用 NVFP4，4090 用 FP8 逐层加载，480p）。FastVideo 文档提醒：4090 档在同一进程里连续生成，16GB 的文本编码器重新加载后，会超出 24GB 显存和 57.7GiB 的主机内存限额，要每段视频单独起一个进程。两条路的整段速度都待核实。
• 48GB 以上及多卡：官方版按 SGLang 4 卡部署；第三方在 8×GB200 上测得 FastH3-Omni 快 5.6–11.9 倍。
• 想提速：在现有流程上加 Spark-H3（个人开发者项目）或 LightX2V Turbo LoRA，两者原文写明可以叠加；8–16GB 小显存可以看第三方 FreeVideo（项目方称最低 8GB 显存，用的是 VDN-H3 蒸馏模型，未经本站实测）。
• FastH3-Omni 是第三方作品，不是 MiniMax 官方版本，但许可证和官方版相同：欧盟、英国、韩国、美国要另行申请；年收入超过 2000 万美元要书面授权；商用要标注「MiniMax H3」。
• 数据来自官方和社区，未经本站实测；核实于 2026-10-27（美国太平洋时间）。

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