ComfyUI Minimax H3 из видео в видео: Latent Motion Transfer + Upscale + De-rope

Хотите заменить персонажей в любом видео, сохранив их движение, мимику и даже звук? В этом видео я покажу полную сборку ComfyUI Minimax H3 из видео в видео — пайплайн V2V с переносом движения, де-роупом, апскейлом и сохранением оригинального аудио. Мы разберём всё: от подготовки сегментов через Python-скрипт до запуска workflow в ComfyUI и обхода ошибок с нехваткой VRAM. Что умеет эта сборка Перекодирует видео в 24 fps (жёсткое требование H3) Сохраняет аудио (или добавляет тишину, если звука нет) Нарезает видео ровно по 62 кадра (56 + 6 запаса) — frame-accurate Переносит движение, хореографию, камеру с референсного видео Заменяет персонажей на ваши картинки Убирает дёргания (de-rope) через H3JerkOracle + H3TimeSmear Делает апскейл латента 1.2–1.5x для высокого разрешения Восстанавливает точный тайминг через H3ExactRecover Работает на RTX 3090 (24 ГБ VRAM) после оптимизаций Как это работает (кратко) Референсное видео → перекодируется в 24 fps (скрипт f56.py) Нарезка на сегменты по 62 кадра (с аудио!) ComfyUI Workflow: PASS 1: V2V перенос движения (low-res, 20 шагов) DE-ROPE: анализ дёрганий, сглаживание UPSCALE: латент 1.5x через 3D-апскейлер PASS 2: refine high-res (6 шагов, denoise 0.4) H3ExactRecover: возврат к оригинальному таймингу Склейка с оригинальным аудио → готовое видео 🛠️ Что нужно для запуска Софт ffmpeg + ffprobe (установка: winget install Gyan.FFmpeg) ComfyUI (portable или desktop) с флагом --enable-manager Python 3.11+ с tkinter Кастомные узлы (устанавливаются через ComfyUI-Manager) ComfyUI-H3-Motion-Context-MultiRef (seitanism) ComfyUI-MAINodes (matlowai) ComfyUI-KJNodes ComfyUI-VideoHelperSuite Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler (LBH-123-AI) Модели minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors (diffusion_models) qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors (text_encoders) minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors (vae) minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors (vae) minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16.safetensors (loras) minimax_h3_latent_upscaler_3d_conv_v1_fp16.safetensors (latent_upscale_models) Железо GPU: RTX 3090 (24 ГБ) или лучше RAM: 32 ГБ+ Место на диске: ~50 ГБ под модели Ключевые настройки workflow Узел Параметр Значение VHS_LoadVideo force_rate 24 VHS_LoadVideo frame_load_cap 56 VHS_LoadVideo skip_first_frames 6 MiniMax H3 Reference to Video (PASS 1) width 1280 MiniMax H3 Reference to Video (PASS 1) height 704 MiniMax H3 Reference to Video (PASS 1) length 56 MiniMax H3 Reference to Video (PASS 2) width 1280 MiniMax H3 Reference to Video (PASS 2) height 704 MiniMax H3 Reference to Video (PASS 2) length 56 H3JerkOracle length 56 MinimaxH3LatentUpscaler3D mode.scale 1.2–1.5 MiniMaxChunkFeedForward chunks 16 🔗 Ссылки ComfyUI-H3-Motion-Context-MultiRef: https://github.com/seitanism/ComfyUI-H3-Motion-Context-MultiRef ComfyUI-MAINodes: https://github.com/matlowai/ComfyUI-MAINodes Minimax H3 Latent Upscaler: https://github.com/LBH-123-AI/Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler ComfyUI: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ffmpeg: https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ https://huggingface.co/LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler/tree/main/minimax_h3_latent_upscaler_3d_conv_v1 https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/diffusion_models/minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors https://huggingface.co/Abiray/Minimax-H3-nvfp4-INT4-INT8-Convrot/blob/main/MiniMax_H3_FL2VA_pruned_int8_convrot.safetensors Кодировка видео Freim 56: https://drive.google.com/file/d/1AziYUftmI9lkvOjF9GRiIZ0RNG7_pePp/view?usp=sharing Кодировка видео Freim 107: https://drive.google.com/file/d/1QLnsoCYoMs51uYk7O8mPW-ZEzNUJxgTe/view?usp=sharing workflows Freim 56: https://drive.google.com/file/d/1VjkKCUj9aUleLPVbkx8PN14D6d-CpmZh/view?usp=sharing workflows Freim 107: https://drive.google.com/file/d/15pkenpcdi9Y69k-m4AJYbjbFTZ-56Txc/view?usp=sharing #ComfyUI #MiniMaxH3 #VideoToVideo #V2V #AIVideo #MotionTransfer #StableDiffusion #AIArt #МашинноеОбучение #Нейросети