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@Bunsei 我特么闲的蛋疼啊，我这几天连视频都是水的，让论坛其他用户测试吧，我就在玩游戏，家里有事处理，要持续一个月左右。我只能视频里给你提下，让其他用户测试下。
我已经剽了一期视频，你继续测试啊，多出点项目。我最近迫切需要白嫖。ComfyUI是我下阶段的重点。
@tony-wang 我哥测试下RTX Pro5000的数据，让他死心。
@imbiplaza-asus @kop-wang 我弟你们测试下呢，这项目很有意义。 -
@Bunsei 我特么闲的蛋疼啊，我这几天连视频都是水的，让论坛其他用户测试吧，我就在玩游戏，家里有事处理，要持续一个月左右。我只能视频里给你提下，让其他用户测试下。
我已经剽了一期视频，你继续测试啊，多出点项目。我最近迫切需要白嫖。ComfyUI是我下阶段的重点。
@tony-wang 我哥测试下RTX Pro5000的数据，让他死心。
@imbiplaza-asus @kop-wang 我弟你们测试下呢，这项目很有意义。 -
哭，我没有amd 显卡，我暂时得资源花在使用strata 帮我搞一些东西，等年尾我买多一架eypc 我再看看
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@terry 没看太懂，这东西和sglang一样能跑 minimax H3？
但是对于48GB显存而言，不管是comfyUI还是SGLang，H3都是能全放到VRAM中了，为何还用混合方案……
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@terry 没看太懂，这东西和sglang一样能跑 minimax H3？
但是对于48GB显存而言，不管是comfyUI还是SGLang，H3都是能全放到VRAM中了，为何还用混合方案……
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@imbiplaza-ASUS 嘿嘿，老哥不是，是我上面不是附加了一个素材包嘛，想看看在咱们的pro 5000 上生成的速度大概是多少。
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响应 @terry 的号召, 测试了一下我的 Pro5000 48G, 功率限制在250W.
速度比 @bunsei 的单卡还慢. 可能是显存不够? 也可能是我的设置有问题? 具体我还没分析.
成片效果和 @bunsei 的持平, 肉眼检查无明显差异.
以下是AI生成
MiniMax H3 全参考视频生成总报告
测试日期： 2026-10-26（北京时间）
任务： 使用同一组素材完成 MiniMax H3 Ref2VA 全参考视频生成；分别测试 1344×768 与 832×480。总结
- 两个分辨率的成功生成时间合计：1,500.563 秒（25 分 0.563 秒）。这是两次 ComfyUI
execution_start → execution_success的时长相加，不含输入准备、传输和最终音轨封装。 - 两轮均生成成功，均使用 226 帧生成结果；交付时取前 220 帧，约 9.167 秒，并复用原始 AAC 音轨。
- 832×480 本轮耗时 274.026 秒（4 分 34.026 秒），比 1344×768 本轮的 1,226.537 秒短约 77.66%，约快 4.48 倍。每个分辨率只测试一次，结果仅作本次实测对照，不是统计基准。
- 测试结束后 ComfyUI 已停止，SGLang
nvfp4已恢复，并验证健康检查、模型列表及实际问答正常。
两轮结果
分辨率 ComfyUI 执行时间 请求接受至完成 显存 / 设备状态 交付视频 1344×768 1,226.537 秒（20 分 26.537 秒） 1,226.863 秒 执行中采样快照：47,800 / 48,935 MiB（97.68%），GPU 100%、81°C。此轮没有连续采集，不是可确认的峰值。 H.264，24 fps，220 帧，约 9.167 秒 832×480 274.026 秒（4 分 34.026 秒） 274.523 秒 约每秒采样；峰值 45,224 / 48,935 MiB（92.42%），GPU 利用率平均 96.06%、峰值 100%，温度峰值 81°C。 H.264，24 fps，220 帧，约 9.167 秒 计时口径
- ComfyUI 执行时间包括参考素材预处理、模型加载、采样、解码和输出保存；不包括此前的素材准备/传输及最后的音轨 remux。
- 832×480 监控窗口共 263 个样本：GPU 功耗平均 244.56 W、采样峰值 258.59 W；主机 CPU 利用率峰值 45.6%，系统可用内存最低 110,155 / 123,614 MiB。约 1 秒间隔采样可能漏掉更短的瞬时峰值。
共同生成配置
- 模型：MiniMax H3 Ref2VA int8_convrot；文本编码器 Qwen3-VL 32B MiniMax H3 NVFP4 AWQ。
- 条件输入：5 张参考图、动作参考视频、音频参考。
- 两轮均为 24 fps、226 帧、seed 42、8 steps、CFG 1、
res_multistep/simple，使用 8-step Turbo LoRA。 - 两轮主要测试变量为输出分辨率；832×480 使用
target_megapixels=0.39936，日志确认预处理输出为 832×480、226 帧、24 fps。 - 两轮的 12 帧抽样检查均可见大致相同的时序：夜间公交站空镜、女性入镜并坐下、黄色角色加入并围聚、多人互动、站台群像。此项是抽帧核验，不代表逐帧动作完全复刻。
过程异常与修正
1344×768 首次任务运行约 719.211 秒后被主动中断：预处理把 220 帧参考视频裁成 209 帧，丢失尾部 11 帧。随后将参考视频末帧保持补至 226 帧，重新提交并成功完成。该中断任务不计入上述两次成功执行时间合计。
与论坛测试数据的边界
虽然 832×480 与论坛测试分辨率一致，但论坛数据使用不同硬件、工作流和步数/LoRA 配置，且报告的是采样耗时；本报告记录的是 ComfyUI 全流程执行耗时。因此不能把两者当作同条件性能排名。
成片与记录文件
1344×768
- 成片：
lcz2582_comfyui_1344x768_9.17s.mp4 - 抽帧图：
contact_sheet.png - 结构化数据：
result.json - 说明：
report.md
832×480
- 成片：
../lcz-h3-20261026-832x480/lcz2582_comfyui_832x480_9.17s.mp4 - 抽帧图：
../lcz-h3-20261026-832x480/contact_sheet.png - 原始 GPU 采样：
../lcz-h3-20261026-832x480/gpu_metrics.jsonl - 结构化数据：
../lcz-h3-20261026-832x480/result.json - 说明：
../lcz-h3-20261026-832x480/report.md
服务恢复
ComfyUI 已停止；SGLang
nvfp4已恢复。验证结果：/healthHTTP 200，模型qwen3.8-27b-nvfp4可用，实际问答返回4。 - 两个分辨率的成功生成时间合计：1,500.563 秒（25 分 0.563 秒）。这是两次 ComfyUI
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响应 @terry 的号召, 测试了一下我的 Pro5000 48G, 功率限制在250W.
速度比 @bunsei 的单卡还慢. 可能是显存不够? 也可能是我的设置有问题? 具体我还没分析.
成片效果和 @bunsei 的持平, 肉眼检查无明显差异.
以下是AI生成
MiniMax H3 全参考视频生成总报告
测试日期： 2026-10-26（北京时间）
任务： 使用同一组素材完成 MiniMax H3 Ref2VA 全参考视频生成；分别测试 1344×768 与 832×480。总结
- 两个分辨率的成功生成时间合计：1,500.563 秒（25 分 0.563 秒）。这是两次 ComfyUI
execution_start → execution_success的时长相加，不含输入准备、传输和最终音轨封装。 - 两轮均生成成功，均使用 226 帧生成结果；交付时取前 220 帧，约 9.167 秒，并复用原始 AAC 音轨。
- 832×480 本轮耗时 274.026 秒（4 分 34.026 秒），比 1344×768 本轮的 1,226.537 秒短约 77.66%，约快 4.48 倍。每个分辨率只测试一次，结果仅作本次实测对照，不是统计基准。
- 测试结束后 ComfyUI 已停止，SGLang
nvfp4已恢复，并验证健康检查、模型列表及实际问答正常。
两轮结果
分辨率 ComfyUI 执行时间 请求接受至完成 显存 / 设备状态 交付视频 1344×768 1,226.537 秒（20 分 26.537 秒） 1,226.863 秒 执行中采样快照：47,800 / 48,935 MiB（97.68%），GPU 100%、81°C。此轮没有连续采集，不是可确认的峰值。 H.264，24 fps，220 帧，约 9.167 秒 832×480 274.026 秒（4 分 34.026 秒） 274.523 秒 约每秒采样；峰值 45,224 / 48,935 MiB（92.42%），GPU 利用率平均 96.06%、峰值 100%，温度峰值 81°C。 H.264，24 fps，220 帧，约 9.167 秒 计时口径
- ComfyUI 执行时间包括参考素材预处理、模型加载、采样、解码和输出保存；不包括此前的素材准备/传输及最后的音轨 remux。
- 832×480 监控窗口共 263 个样本：GPU 功耗平均 244.56 W、采样峰值 258.59 W；主机 CPU 利用率峰值 45.6%，系统可用内存最低 110,155 / 123,614 MiB。约 1 秒间隔采样可能漏掉更短的瞬时峰值。
共同生成配置
- 模型：MiniMax H3 Ref2VA int8_convrot；文本编码器 Qwen3-VL 32B MiniMax H3 NVFP4 AWQ。
- 条件输入：5 张参考图、动作参考视频、音频参考。
- 两轮均为 24 fps、226 帧、seed 42、8 steps、CFG 1、
res_multistep/simple，使用 8-step Turbo LoRA。 - 两轮主要测试变量为输出分辨率；832×480 使用
target_megapixels=0.39936，日志确认预处理输出为 832×480、226 帧、24 fps。 - 两轮的 12 帧抽样检查均可见大致相同的时序：夜间公交站空镜、女性入镜并坐下、黄色角色加入并围聚、多人互动、站台群像。此项是抽帧核验，不代表逐帧动作完全复刻。
过程异常与修正
1344×768 首次任务运行约 719.211 秒后被主动中断：预处理把 220 帧参考视频裁成 209 帧，丢失尾部 11 帧。随后将参考视频末帧保持补至 226 帧，重新提交并成功完成。该中断任务不计入上述两次成功执行时间合计。
与论坛测试数据的边界
虽然 832×480 与论坛测试分辨率一致，但论坛数据使用不同硬件、工作流和步数/LoRA 配置，且报告的是采样耗时；本报告记录的是 ComfyUI 全流程执行耗时。因此不能把两者当作同条件性能排名。
成片与记录文件
1344×768
- 成片：
lcz2582_comfyui_1344x768_9.17s.mp4 - 抽帧图：
contact_sheet.png - 结构化数据：
result.json - 说明：
report.md
832×480
- 成片：
../lcz-h3-20261026-832x480/lcz2582_comfyui_832x480_9.17s.mp4 - 抽帧图：
../lcz-h3-20261026-832x480/contact_sheet.png - 原始 GPU 采样：
../lcz-h3-20261026-832x480/gpu_metrics.jsonl - 结构化数据：
../lcz-h3-20261026-832x480/result.json - 说明：
../lcz-h3-20261026-832x480/report.md
服务恢复
ComfyUI 已停止；SGLang
nvfp4已恢复。验证结果：/healthHTTP 200，模型qwen3.8-27b-nvfp4可用，实际问答返回4。 - 两个分辨率的成功生成时间合计：1,500.563 秒（25 分 0.563 秒）。这是两次 ComfyUI
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@Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的 ? 也不对，怎么能比单卡还慢。 我明白了，我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。 素材里的是第二个测试的。
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第一轮测试已经出来了，可以见GPT的回复，接下来我再让GPT把这部分调度策略调整一下，主 DiT 权重尽量留在显存，其他模块和暂时不用的数据放主机内存，把腾出的显存留给当前生成任务。 然后再优化一下预处理时候的速度
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@Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的
? 也不对，怎么能比单卡还慢。 我明白了，我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。我这包含了预处理, VAE, 不单是 Ksampler 的采样时间. 可能是这个原因. 我现在让它重跑一次, 分开记录时间.
@Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的
? 也不对，怎么能比单卡还慢。 我明白了，我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。我这包含了预处理, VAE, 不单是 Ksampler 的采样时间. 可能是这个原因. 我现在让它重跑一次, 分开记录时间.
我的这两个也是，但是差别是第一个1张人物图一个参考视频、背景和后面四个人都是提示词生成的，而第二个则是5张参考图+ 参考视频。
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0.50m
rtxpro 4500 32g
16:33 -
@imbiplaza-ASUS 单卡比较感觉像是内存通道上占了便宜。
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第二次执行变成
之前
0.5m
rtxpro 4500 32g
ddr4 2400mt
16:33
fasth3_omniref_8step_pruned_int8_convrot.safetensors现在
0.5m
rtxpro 4500 32g
ddr4 2400mt
15:12
minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors -
@imbiplaza-ASUS LORA还有影响？ 这我去试试看
我也不懂，但是这几天大家都说omi 这个模型很神。。。
但是我用起来更慢了，可能我原本得优化就是已经尽头了
