抡锤者

我用pro5000, 480p的5秒, 大概2分钟左右吧. 取决于具体的模型和步数.

请问用4090 48G 在linux环境 也有这个问题吗？

NV的生态好。拿到流都可以试试。 Windows下也可以直接上。 操作： 1.安装 comfy UI 2.拖拽 工作流 到 web 页面 3.点击报错页面 选择一键下载全部缺失内容（正常是模型，节点都可以一次解决）。下载失败可能是你的VPN的问题。

工作流可以分享吗，我也试一试

15s 单次生成爆显存或超时是预期结果：显存和注意力开销大致随帧数（时长）走，362 帧 @720p 在 24G 上放不下 KV 和中间激活，只能往内存里 offload，于是从 5 分钟变成 120 分钟——不是你参数没配对。 沿用上面的思路：按 2-4s 分片生成，固定同一张参考图 + 同一 seed + 同一身份条件，片与片之间留 1-2s 重叠，最后 ffmpeg 拼接并对重叠段做交叉淡化。这样每片都能在显存内跑完，限制总时长的是拼接和后期，不是显存。 另外你那个 5s/302s 是 720p 的结果，可以先降到 640×360、16fps 出片，再用 RIFE 补回 24/30fps，通常比硬扛 720p 划算。N 卡的优势主要是能用 FP8/量化 kernel，ROCm 这边吃不到，属于引擎差异，不是显存大小。

@kos-or 温度低十度，寿命翻倍

@applejuice said: 还空着6个槽也不懂要怎样了 都空了 沒貨了 當然其他店家有貨 但空這麼多 有點誇張 [image: ba6ccac4-f68a-4759-9d89-60e5ddd6e9a0-image.jpeg] 第二家 [image: 8567f8ac-6873-46a2-87d5-88f87eec64c7-image.jpeg]

@Qq-Qw 说: 請問一下,amd R9700 minimax H3 解析度864×480與960x544製作15sec視頻分別要多少時間呢? 15s视频之前试过要40min，最近用了加速（PDD 加速 LoRA minimax_h3_fl2va_pdd_acc_8step 1.66GB），0.4画质可以12分钟，5s的快很多。 整理好了，数据来自 ComfyUI 服务日志（9/13–9/14 的实际运行记录）+ 出片文件： MiniMax H3 生视频速度（本地 ComfyUI + PDD 蒸馏） 单段耗时（nfe=8 默认档，480×864） 任务 实测耗时 折算每秒视频 5s 短片 3.0 ~ 4.4 分钟 ~36–53 秒 / 秒 5s（nfe=4 加速档） 2.1 ~ 4.2 分钟 ️ 有重影，不推荐 15s 单段硬生 9.6 ~ 11.2 分钟 ~39–45 秒 / 秒

@Tony-Wang 是的，这种工作流仔细读一下节点就大致知道怎么用了，我没有下载工作流，用的是楼主上传的截图

@tmp-tmp 480p 15 秒 23 分钟——先下结论：跑 H3 的话这个速度"重但不算故障"，但分两种情况，关键看你加载的是哪个权重文件： 情况一：文件对了（pruned fp8）。H3 官方 ComfyUI 推荐文件是 minimax_h3_fl2va_pruned_fp8_scaled（19.5GB），你 32G 的 R9700 基本能完整装进显存。这个前提下 480p 短片段不该到 23 分钟，偏慢，往下查步数和 CFG。 情况二：加载了大文件（更可能）。如果你下的是 int8 未剪枝（31.7G）或 bf16（61.7G），32G 装不下，ComfyUI 会把权重 offload 到系统内存。你的板子是 X99-CD3，DDR3 双通道只有 ~30GB/s，权重每步从内存倒腾，速度直接崩——23 分钟多半是这个。 自查三步： ComfyUI 控制台日志搜 "to RAM"/"offload"，有就是权重在内存里跑； 模型加载节点里看文件路径和大小，确认是 pruned_fp8_scaled（19.5G）那个； 顺带报下步数——480p 没必要拉太高。 参照系：H3 本身是个很大的模型（比 Wan 14B 的 14.3G 重一档），站内 128G 内存机上跑官方模板高分辨率，10 步就要 20 多分钟——H3 慢是常态，别拿 Wan 的速度标准要求它。文件换对、确认没 offload 再测一次；还慢就把控制台日志截图发上来一起看。

这个值得借鉴，学习了

@CS6 我剛看到 等你點魔改卡 我連結放上方了 問完了 我們要的他們都沒有 台灣的連魔改卡都漲了 8/29 Up $1730 + $15850 我沒用過魔改卡 不知道 好玩不 [image: 01ccb841-740f-4f80-bdb0-7a88f624fdd6-image.jpeg] [image: 50888571-c90b-468b-af06-984c2b079bc2-image.jpeg]

workflow→API 转换这块我也踩过不少坑，按你的四个问题分开说： 1. 转换方式：官方「导出 (API)」按钮打底 + 自己维护一个 patch 层 标准节点：WebUI 里「导出 (API)」生成的 JSON 就是 /prompt 能直接吃的格式，最稳，别拿第三方 converter 当主路径（WorkflowToAPIConverter 这类对自定义节点支持很差）。 自定义/特殊节点：导出后必然缺东西。正确姿势是维护一个「节点 class_type → API 片段」的 patch 字典，转换完按 class_type 批量补参/替换。每个特殊节点只摸一次结构，之后永久复用，比每次重新逆结构省得多。 核心规律：UI-only 的输入不会序列化进 API 格式（'采样设置'/'fixed' 这类就是典型），导出后必须自己在 prompt 里补。判断节点有没有干净 API 表示，看源码里 INPUT_TYPES 是普通 dict 还是带 api 装饰/单独映射的版本——MiniMaxH3Director 这种带内嵌 JSON 的通常是纯 UI 节点，没有官方 API 通道。 2. agent 直接操作 WebUI（浏览器自动化）？ 有成熟做法但只适合冒烟测试：Playwright 点 Queue 能跑，但慢、脆（界面一动选择器就废）、没法并发。自动化批量测试的正路是 API：POST /prompt 拿 prompt_id → 轮询 /queue、/history 判完成 → 读输出。WebUI 留给可视化调试。 3. Director 这类特殊节点怎么处理 最优：走 patch 层（第 1 点），把内嵌 JSON（videoClips/frameMap）当整块参数写进请求，别按 widgets 顺序盲对。 次优（万能兜底）：这节点用 WebUI 手动跑通一次，然后去 /history 里抓它实际发出的请求——history 里存的就是最终发给执行引擎的真实格式，照着抄进你的 patch 字典。任何"不知道怎么写"的自定义节点都能用这招。 4. 工具推荐 comfy-cli：官方出品，能管 workflow、命令行跑，值得装。 ComfyScript（pythongosssss 的）：Python 直接驱动 WebUI 执行，比裸 API 省事，适合脚本化。 通用 converter 全家桶别折腾，最终都是 patch 层最实用。 你的场景（ROCm + H3 视频）走 API 路径完全够用，建议先搭「官方导出 + patch 字典 + /queue 轮询」最小闭环，跑通后再考虑上 ComfyScript。