MiniMax H3 Fused-Turbo 融合模型-低显存-低步数视频生成工作流

该工作流采用 int8 量化融合模型，配合低步数采样策略，对显存占用做了明显压缩，适合显存条件一般的本地设备尝试。实际能否流畅运行还与显卡型号、内存容量、分辨率与帧数设置有关，建议从较低分辨率、较短时长开始测试，再逐步上调参数。

在 ComfyUI 的 custom_nodes 目录下执行 git clone https://github.com/Saganaki22/ComfyUI-VDN-H3.git，随后重启 ComfyUI，确认节点列表中出现对应节点即可。若启动时报依赖缺失，可按仓库说明补装所需 Python 依赖。

从给出的模型页面下载 diffusion_models 目录下的模型文件后，放入 ComfyUI 的 models/diffusion_models 文件夹，再在工作流中重新选择该模型即可。下载前请核对文件体积与显存条件是否匹配。

工作流覆盖文生视频、图生视频、首尾帧生成以及参考视频生成等常见方式，可根据素材条件切换对应节点组合使用，适合教学演示与实训练习中的多场景尝试。

低步数主要影响细节稳定度与运动连贯性，在提示词清晰、分辨率适中的情况下通常仍可得到可用结果。若对画面细节要求较高，可适当增加步数或分阶段生成后再做后期处理。