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# ComfyUI MiniMax H3 비디오 생성 가이드

> ComfyUI에서 오픈 가중치 MiniMax H3를 사용하는 방법: 텍스트 기반, 이미지 기반, 레퍼런스 기반 비디오 워크플로와 네이티브 스테레오 오디오, 프롬프트 작성 팁, Sage Attention 가속화.

[MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3)는 MiniMax의 범용 옴니모달 생성 모델로, 현재 오픈 가중치로 제공됩니다. 이 모델은 단일 컨텍스트에서 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 함께 이해하며, **네이티브 스테레오 오디오**로 비디오를 생성합니다. 음성, 사운드 효과, 음악이 이후에 덧붙여지는 대신 단일 포워드 패스에서 함께 모델링됩니다. 출력은 최대 2K 해상도, 24fps, 약 15초입니다.

ComfyUI는 MiniMax H3를 네이티브로 지원합니다. H3 문서는 다섯 개의 페이지로 나뉩니다.

* **개요**(이 페이지): 모델 기능, 워크플로 인덱스, 출력 해상도, 속도 향상 기법
* **[네이티브 워크플로](/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-native)**: 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성 및 고급 네이티브 노드 기법
* **[멀티프레임 레퍼런스](/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-multiframe)**: 출력 타임라인의 특정 지점에 레퍼런스 프레임을 고정합니다
* **[Fun ControlNet Union](/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-fun-controlnet)**: 컨트롤 비디오로 H3를 구동하거나, 마스크를 사용해 비디오 인페인팅을 수행합니다
* **[프롬프트 가이드](/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-prompt-guide)**: MiniMax 공식 프롬프트 작성 가이드, 일반 팁, 프롬프트 임베딩

<UpdateReminder />

<Note>
  H3의 오픈 가중치를 사용하면 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 로컬에서 생성된 출력의 상업적 사용에는 유일한 공식 리셀러인 Comfy를 통해 제공되는 [MiniMax 상업용 라이선스](https://comfy.org/minimax/license)가 필요합니다. Comfy Cloud에서 생성한 결과물에는 상업적 사용 권리가 이미 포함되어 있습니다.
</Note>

## 주요 기능

* **네이티브 스테레오 오디오**: 대화, 사운드 효과, 음악이 비디오와 함께 생성되어 하나의 MP4로 동기화됩니다
* **멀티모달 컨텍스트**: 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 참조를 하나의 생성에서 결합할 수 있습니다
* **참조 기반 생성**: 참조 자료에서 캐릭터의 정체성, 스타일, 모션, 카메라 이동 또는 음성을 고정합니다
* **지시 따르기**: 참조와 대상 샷 간의 관계를 자연 언어로 설명합니다
* **정확한 텍스트 렌더링**: 철자로 표기된 텍스트와 브랜드 요소가 깔끔하게 렌더링됩니다
* **오픈 가중치**: 모든 매개변수를 완전히 제어하면서 ComfyUI에서 로컬로 실행합니다

## 시작하기

MiniMax H3는 오픈 가중치로 ComfyUI에서 지원됩니다. 시작하려면:

1. ComfyUI를 0.30.0 이상으로 업데이트합니다
2. **템플릿 라이브러리** > **비디오**로 이동하여 원하는 MiniMax H3 워크플로를 선택합니다
3. 팝업 안내에 따라 모델을 다운로드하고 워크플로를 실행합니다

모델 파일은 Hugging Face의 [Comfy-Org/MiniMax-H3](https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3) 저장소에서 호스팅됩니다.

## 워크플로 인덱스

템플릿 라이브러리에는 현재 5개의 예제 워크플로가 포함되어 있습니다. 이는 전체 목록이 아니라 예제 템플릿입니다. 모델은 네이티브 MiniMax H3 노드를 통해 더 많은 생성 모드를 지원하므로, 이 노드들을 조합해 추가 워크플로를 만들 수 있습니다.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="텍스트 기반 비디오 생성 (T2V)" icon="type" href="/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-native#minimax-h3-텍스트-기반-비디오-생성-t2v">
    텍스트 프롬프트에서 네이티브 스테레오 오디오가 포함된 비디오를 생성합니다.
  </Card>

  <Card title="이미지 기반 비디오 생성 (I2V)" icon="image" href="/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-native#minimax-h3-이미지-기반-비디오-생성-i2v">
    입력 이미지에서 비디오를 생성하며, 선택적으로 첫 번째/마지막 프레임을 제어할 수 있습니다.
  </Card>

  <Card title="레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V)" icon="link" href="/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-native#minimax-h3-레퍼런스-기반-비디오-생성-r2v">
    레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오에서 캐릭터, 스타일, 모션, 카메라 움직임 또는 음성을 고정합니다.
  </Card>

  <Card title="멀티프레임 레퍼런스" icon="film" href="/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-multiframe">
    Add Guide 노드를 체인으로 연결해 출력 타임라인의 특정 지점에 레퍼런스 프레임을 고정합니다.
  </Card>

  <Card title="Fun ControlNet Union" icon="person" href="/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-fun-controlnet">
    Canny, Depth, HED, MLSD 또는 Pose 제어 비디오로 H3를 구동하거나, 마스크로 비디오 인페인팅을 실행합니다.
  </Card>
</CardGroup>

이 템플릿들의 기반이 되는 노드 모드는 `MiniMaxH3ImageToVideo` 노드를 사용한 첫 번째/마지막 프레임 이미지 기반 비디오 생성(fl2va)과, `MiniMaxH3ReferenceToVideo` 노드를 사용한 이미지·비디오·오디오 레퍼런스 기반 생성(ref2va)입니다.

프롬프트 작성 리소스(공식 가이드, 일반 팁, 프롬프트 임베딩)는 [프롬프트 가이드](/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3-prompt-guide)를 참조하세요.

## 출력 해상도 설정

각 워크플로는 **Resolution Selector(해상도 선택기)** 노드를 사용하여 전체 출력 크기를 제어합니다. 이 노드는 세 가지 설정에서 `width`와 `height`를 계산하며, 출력은 MiniMax H3 노드의 `width` 및 `height` 입력에 직접 연결됩니다:

* **화면 비율**: `16:9 (Widescreen)`, `9:16 (Portrait Widescreen)`, `1:1 (Square)` 같은 프리셋을 선택합니다
* **메가픽셀**: 출력의 목표 총 픽셀 수. 값이 클수록 더 큰 프레임이 생성되고, 작을수록 더 빠르게 생성됩니다
* **배수**: 계산된 해상도는 이 값의 가장 가까운 배수로 반올림됩니다. H3의 해상도 그리드에 맞게 `32`로 유지합니다

템플릿은 빠른 미리보기 크기로 제공됩니다. 전체 품질로 출력하려면 16:9에서 Resolution Selector의 메가픽셀을 `0.98`로 설정하세요. 이는 H3의 네이티브 캔버스(단변 768px, 16:9에서 1344x768)입니다. 또는 MiniMax H3 노드의 `width`와 `height`에 직접 `1344 x 768`을 입력하세요(기본값). `1.0` 메가픽셀 단계는 1376x768로, 모델의 768x1344 픽셀 면적 상한을 초과하므로 건너뛰세요.

## Sage Attention으로 생성 가속화

예제 워크플로는 기본적으로 표준 어텐션 구현을 사용합니다. [Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention)을 사용하면 품질 손실을 최소화하면서 생성 속도를 약 2배 높일 수 있습니다. Sage Attention은 선택적 의존성으로, 직접 설치해야 합니다:

1. `sageattention` Python 패키지를 설치합니다. [SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) 페이지에서 자신의 PyTorch 및 CUDA 버전과 일치하는 wheel 파일을 다운로드한 후 `pip install <wheel-file>`로 설치합니다.
2. `Patch Sage Attention KJ` 노드를 제공하는 [KJNodes 커스텀 노드](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)를 설치합니다. ComfyUI Manager를 사용하거나, 리포지토리를 `ComfyUI/custom_nodes/`에 클론한 후 ComfyUI를 다시 시작하세요.
3. 워크플로에 `Patch Sage Attention KJ` 노드를 추가하고 `UNETLoader`와 `BasicGuider` 노드 사이에 연결합니다: `model` 입력은 `UNETLoader`에서 모델을 받고, `model` 출력은 `BasicGuider`의 `model` 입력에 연결합니다. `sage_attention`을 `auto`로 설정하세요.
4. 평소처럼 워크플로를 실행합니다. 패치가 필요한 것은 guider뿐입니다. scheduler는 시그마를 생성할 뿐이므로 그대로 두면 됩니다.

참고:

* Sage Attention은 float16 또는 bfloat16 텐서가 필요합니다. MiniMax H3의 일부 레이어는 다른 dtype으로 실행되므로 콘솔에 "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" 메시지가 표시될 수 있습니다. 이는 정상입니다. 영향을 받는 레이어는 표준 어텐션으로 대체되며 생성은 계속 정상 작동합니다.
* 또는 노드를 추가하는 대신 `--use-sage-attention` 플래그로 ComfyUI를 시작하여 Sage Attention을 전역적으로 활성화할 수도 있습니다.