H3 整合视频流 测速对比与结论（V0 到 V7）
适用环境：ubuntu24.04，本地 AMD RX 7900 XTX（gfx1100）/ ROCm 7.2 / ComfyUI 8288（H3 专用）
测试物：MiniMax H3 整合视频流，单条 8 秒视频流、固定 6 步 turbo 参数，逐版采样计时
计时口径：只算到采样出片（SaveVideo），不含尾部 4x RealESRGAN 放大
一、测试数据对比
版本
关键改动
相对基线提速
画质
判定
基线（未加 ck-attn）
原始整合流
0%（参考值约 266 秒）
正常
参考基线
V0
仅调启动参数（移除 force-upcast）
中性（165.2 vs 165.8，差异在噪声内）
正常
不靠参数提速
V2
comfy-kitchen 的 ModelAttentionBackend 插在 Sol-Attn 之前
+31.6%
正常
可用，慢一档
V5
LoRA 改 LoraLoaderBypassModelOnly + ck-attn 插在 Sol-Attn 之后
+37.9%
正常（零退化）
胜出（甜点）
V6
关 Sol-Attn，仅留 ck-attn
+37.9%
正常
等同 V5，但关 Sol-Attn 风险略高
V3 / V4 / V7
叠加 TE-Speed 节点
+36% 到 +63%（数字最猛）
水彩化、材质丢光
判负（不可用于成品）
实测锚点：V5 单条 8 秒素材纯采样 165 秒（2 分 45 秒）。基线约 266 秒由「165 秒 / (1 - 37.9%)」反推，属估算值，绝对数以 V5=165 秒为准。
二、结论（给复现者的硬结论）
在 gfx1100 / ROCm 7.2 上复现 H3 提速，照抄 V5 模型链顺序：
INT8FastLoader → LoraLoaderBypassModelOnly → MiniMaxH3FastPatch(Sol-Attn, [true,true]) → ModelAttentionBackend(comfy kitchen) → MiniMaxH3SigmaShift([12,3]) → Guider
这条拿到 +37.9% 且画质零损失，是当前唯一「又快又不糊」的甜点配置。
不要上 TE-Speed（V3 / V4 / V7 那一脉）：6 步 turbo 流下虽然提速数字更猛（+36% 到 +63%），但画面水彩化、材质丢失，成品不可用，直接判负。
ck-attn 的位置决定速度上限：插在 Sol-Attn 之后（V5）才拿到满速 +37.9%；插在之前（V2）只有 +31.6%。Sol-Attn 被 ck-attn 接管后即失效，所以 V6（关 Sol-Attn）与 V5 同速。
启动参数铁律：--use-pytorch-cross-attention 必须保留（gfx1100 正确最快路径，启用 AOTriton/CK SDPA）；--force-upcast-attention 把 attention 钉 fp32，实测移除中性无提升且更省显存，已固化移除。
三、学习要点（一句话版）
要快且不糊：抄 V5 链路，禁用 TE-Speed。
提速来自「comfy-kitchen attention 节点插在官方 Sol-Attn 之后」+「LoRA 走 Bypass 版保 INT8 fast path」，不是靠调启动参数。
画质优先于极限提速：TE-Speed 的数字陷阱已经踩过，别再走。
计时只到采样出片；端到端含 4x 放大会更长。
