LightX2V Turbo 4-step v1.0 (768p)
1344×768で学習された、比較対象の中で高解像度の蒸留版です。ガイダンス不要で、544pから拡大せず4ステップで768pを出したい場合に向きます。
minimax_h3_fl2v_turbo_4step_v1.0_768p_bf16.safetensors
MiniMax H3 Turbo · 4ステップLoRA設定ガイド
MiniMax H3 Turbo用途に合うLoRAとステップ数を選ぶ
Turboには複数の重みがあり、H3のサンプリングを約20ステップから4〜8ステップに減らします。用途別の選び方、実用的な設定、速度と引き換えになる品質を整理します。
4〜8ステップと約20ステップ5つの重みを比較よくある問題と対処法
Turbo設定セレクター
どのLoRAを、何ステップで使う？
生成する内容、優先すること、VRAM容量を選んでください。推奨設定は作者のモデルカードに基づくもので、当サイト独自のベンチマークではありません。
推奨設定
larryvrh Turbo LoRA v4 (step 600, EMA)
作者 larryvrh · Apache-2.0
新しい学習方法を採用した作者推奨版です。旧850系の強すぎるシャープネスやプラスチック感を抑え、静止・小さな動きで顔、指、細かな質感を改善しています。
モデルカードを見る- チェックポイント
- minimax_h3_turbo_v4_step600_ema.safetensors
- ステップ数
- 6
- LoRA強度
- 1.0
- スケジューラー
- simple
- ガイダンス
- ガイダンス不要 — CFGは1.0
- Attention設定
- SageAttentionを推奨
- ダウンロード仕様
- 約744 MB、bf16
期待できる結果
v4作者の推奨範囲です。4ステップより顔や指の細部を再現しやすくなります。
注意したいトレードオフ
速い動きが中心なら、低ステップでは旧v1 ckpt-850の方が適する場合があります。
ステップ数
4・6・8ステップとベースモデル
両作者が品質の目安として挙げるのは、名称の4ステップではなく6〜8ステップです。重みの選択と同じく、ステップ数も結果を左右します。
4ステップ
公称の最小ステップ数
Turbo の「4ステップ」が指す設定です。静止に近い場面、ゆっくりしたパン、話す人物には向きますが、大きく速い動きでは破綻しやすくなります。英語の記事
6ステップ
実用的な出発点
v4 の作者は6〜8ステップが4ステップより明確に良いと説明しています。顔や手の細部が戻り、中程度の動きのにじみも減ります。英語の記事
8ステップ
実用範囲の上限
作者が推奨する範囲の上端です。それ以上は細部が増えるより、過度なシャープネスが出ると報告されています。英語の記事
約20ステップ
ベースモデル
蒸留していない MiniMax H3。速い動きや、やり直しを避けたい最終成果物の比較基準になります。英語の記事
比較
Turboの重みを比べる
独立した2つの蒸留系統と、参照画像向けのプレビュー版を比較します。いずれもApache-2.0のコミュニティ公開版で、MiniMax公式モデルではありません。
| チェックポイント | 対応タスク | 解像度 | ステップ数 | 向いている用途 |
|---|---|---|---|---|
| larryvrh Turbo LoRA v4 (step 600, EMA)larryvrh | T2V · I2V · FL2V · Ref2V | 混合 | 4–8 | 多くの用途で6〜8ステップから試す |
| LightX2V Turbo 4-step v1.0 (768p)lightx2v / ModelTC | T2VA · FL2VA | 768p (1344×768) | 4 | 速度を優先し、ネイティブ768pで出力 |
| LightX2V Turbo 8-step v1.0 (544p)lightx2v / ModelTC | T2VA · FL2VA | 544p、複数の縦横比 | 8（4でも試行可） | ModelTCサンプルの標準設定 |
| larryvrh Turbo LoRA v1 line (ckpt 850, EMA)larryvrh | T2V · I2V · FL2V | 混合 | 4 | 4ステップ固定で大きく速い動き |
| LightX2V Ref2VA Turbo 4-step v0.1lightx2v / ModelTC | Ref2VAのみ | 544p、複数の縦横比 | 4 | 参照画像からの動画生成用 |
LightX2V Turbo 8-step v1.0 (544p)
ModelTCのT2VA・I2VAサンプルで標準採用される重みです。8 NFEで蒸留され、速度重視なら同じ重みを4ステップでも試せます。
minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_bf16.safetensors
larryvrh Turbo LoRA v4 (step 600, EMA)
新しい学習方法を採用した作者推奨版です。旧850系の強すぎるシャープネスやプラスチック感を抑え、静止・小さな動きで顔、指、細かな質感を改善しています。
minimax_h3_turbo_v4_step600_ema.safetensors
設定
設定値とその意味
多くの設定は各系統で共通です。ただしLoRA強度は、モデルカードとコミュニティの使用例で異なる点に注意してください。
LoRA強度
1.0（作者）/ 0.6〜0.8（コミュニティ）
v4のモデルカードは強度1.0を基準にしています。コミュニティでは6〜10ステップで0.6〜0.8の例があり、Kijai版もノイズ時の強度低下を案内しています。まず1.0から試してください。
スケジューラー
simple
作者の標準設定です。Kijaiの説明にはer_sdeやsa_solverを4ステップ・強度0.75で使う例もあります。
CFG / ガイダンス
1.0
ガイダンス不要の蒸留です。CFGを上げても鮮明になるとは限らず、蒸留の動作を妨げる場合があります。
ステップ数
4–8
4ステップが実用上の下限、6〜8が推奨範囲です。v4では8を超えると過度なシャープネスが報告されています。
EMAと非EMA
EMAを推奨
larryvrhは両方を公開しています。通常はEMAを使い、非EMAは比較用と考えてください。
保存先
ComfyUI/models/loras/
H3はComfyUIで標準対応しています。追加ノードは不要で、モデルローダーとサンプラーの間にLoRAを接続します。
実際の速度
「5倍速」が処理時間の5分の1にならない理由
約5倍という数字は、サンプリングが約20から4ステップになることを指します。モデル読込、テキスト処理、VAE・音声のデコードは同じ割合では短くなりません。
大切なのは使える動画1本あたりの時間です。4ステップで失敗して再生成するより、6ステップで一度で仕上がる方が早い場合があります。
コミュニティユーザー1名の報告
RTX 5080,15秒、約50万画素.
標準ワークフロー、加速なし1035s
SageAttentionのみ487s
Turbo LoRA + SageAttention193s
特定の機材と設定による個人の報告で、条件を統一したベンチマークではありません。速度改善の傾向を見るための数字であり、再現を保証しません。
少ないVRAMで使う
bf16がGPUに収まらない場合
おおむね画質への影響が小さい順に並べています。最も強い量子化へ飛ばず、順に試してください。
軽量化したComfyUI LoRA
軽量化したbf16drbaph · Abiray
同じTurbo重みをComfyUI向けに整理してダウンロード容量を削減。強い量子化を試す前の選択肢です。
リポジトリKijaiのComfyUI変換版
変換・サイズ調整済みKijai
多くのComfyUIワークフローが使用する変換版です。ノイズが出る場合は強度を下げるよう案内されています。
リポジトリINT8 / ConvRot
INT8rzgar · t8star
LightX2Vの4ステップFL2V系を量子化した実験的な版です。まとめて生成する前にbf16と同じ条件で比較してください。
リポジトリCMF量子化版
Q4TP / Q2TPinfosave
最も圧縮の強い選択肢です。他の方法で収まらないときに検討し、画質だけでなく音声と同期を重点的に確認してください。
リポジトリトラブル対処
思うような動画にならないとき
まず6つの原因を確認してください。重みを交換しなくても、ステップ数や強度の調整で改善することがあります。
動く被写体がにじむ・残像が出る
原因：4ステップで大きく速い動きを扱う際の既知の弱点です。この条件ではv4が旧v1より影響を受けやすい場合があります。
対処：まず6〜8ステップに増やします。激しい動きを4ステップ固定で扱うならlarryvrh ckpt-850を比較してください。
シャープすぎる・プラスチックのように見える
原因：旧v1の850系の傾向、またはv4で8ステップを超えた設定が考えられます。
対処：v4 step-600 EMAへ切り替え、6〜8ステップに収めます。8を超えると悪化する場合があります。
ノイズや粒状感が目立つ
原因：変換版に対してLoRA強度が高すぎる可能性があります。特にComfyUI変換版で確認してください。
対処：強度を1.0から0.6〜0.8へ少しずつ下げます。モデルカードとコミュニティの実例が異なる設定です。
音声が乱れる・同期が弱い
原因：larryvrh系では音声の改善が続いており、強い量子化も音声に影響する場合があります。
対処：まずbf16で比較します。Q4/Q2なら、圧縮の弱い形式へ戻して違いを確認してください。
被写体が参照画像から離れる
原因：4ステップ蒸留では参照の再現性が弱くなりがちです。Ref2VA Turboもv0.1プレビュー段階です。
対処：重みを変える前にステップ数を増やします。最終成果物はベースモデルでも比較してください。
メモリ不足・生成が極端に遅い
原因：モデルがVRAMに収まらず、ComfyUIがPCIe経由でオフロードしている可能性があります。
対処：544pを維持し、オフロードとblock swapを有効化。画質設定をさらに下げる前に軽量版やINT8を検討します。
公開の流れ
Turbo初期の10日間
まだ新しく変化の速いエコシステムです。特定の重みを完成版と考える前に、公開時期と位置づけを確認しましょう。
2026年8月5日
larryvrhが初の4ステップ実験版LoRAを公開し、この系統が始まりました。
2026年8月7日
LightX2V/ModelTCが最初のH3 Turbo蒸留版、4ステップFL2V v0.1を公開。
2026年8月8日
新しい学習方法のlarryvrh v4が登場。コミュニティでは2ステップでも音声が良好な例が報告されましたが、映像は明らかに柔らかくなりました。
2026年8月11日
LightX2V Turbo v1.0として8ステップ版と768p学習の4ステップ版が公開。どちらもComfyUI向けbf16重みを提供。
確認日時点
軽量版、INT8、CMF量子化版が増え、議論の中心は「動くか」から「どれを選ぶか」へ移っています。
使い方
ComfyUIでTurboを使う
ModelTCのリポジトリにはT2VA、I2VA/FL2VA、Ref2VAのサンプルワークフローがあります。用途に合うものから始められます。
作者のワークフローと仕様- 1
用途とハードウェアを選ぶ
この比較で参照画像からの動画生成専用に蒸留された重みは1つです。他の用途はFL2V系が対象です。VRAM容量に合わせてオフロードと544pの利用を検討します。
- 2
ファイルを models/loras に置く
H3はComfyUIで標準対応しています。カスタムノードは不要です。ComfyUI/models/loras/ に保存し、モデルローダーとサンプラーの間にLoRAを接続します。
- 3
強度・スケジューラー・ステップ数を設定
強度は1.0、スケジューラーはsimple、CFGは1.0から始めます。ノイズが出たら、まず強度を0.6〜0.8へ下げて比較します。
- 4
まず1本で確認する
推奨ステップ数で短い動画を試します。動きがにじむ場合は、重みを替える前にステップ数を増やします。1回の処理時間ではなく、使える動画が得られるまでの時間で判断してください。クラウドのベースH3を比較用に使うこともできます。
クラウドH3で比較用の動画を生成
よくある質問
MiniMax H3 Turbo FAQ
MiniMax H3 Turboとは？
MiniMaxの公式モデルではなく、コミュニティの蒸留LoRA群です。約20回のサンプリングを4〜8回に減らし、動画と同期したステレオ音声を生成します。主な系統はLightX2V/ModelTCとlarryvrhで、KijaiなどのComfyUI変換版もあります。
どのH3 Turbo LoRAを選べばよいですか？
この比較では参照画像向けに蒸留されたのはLightX2V Ref2VAです。他の多くの用途は作者推奨のlarryvrh v4 step-600 EMAを6〜8ステップで試せます。1344×768の高速出力ならLightX2V 768p・4ステップ版が候補です。
4ステップなら本当に5倍速ですか？
約5倍はサンプリング回数の比較です。モデル読込、テキスト処理、VAE・音声デコードは同じ割合では短縮しません。失敗や再生成も含め、使える動画1本の総時間で判断してください。
4・6・8のどれを使えばよいですか？
速い動きの忠実度より速度を優先するなら4、多くの用途では6〜8から始めます。v4は8を超えると過度なシャープネスが出る場合があり、多ければよいとは限りません。
4ステップの動画がにじむのはなぜですか？
大きく速い動きに対する低ステップの既知の弱点です。まず6か8に増やし、低ステップを維持したい場合は旧larryvrh ckpt-850も比較してください。
このサイトでH3 Turboを実行できますか？
できません。当サイトの生成器は標準のMiniMax H3を使用しています。このページは、ローカルのComfyUIやDiffusersでTurbo LoRAを使うための設定ガイドです。
Turbo LoRAのライセンスは？
掲載するLightX2V/ModelTCとlarryvrhの重みはApache-2.0です。ベースモデルとLoRAにはそれぞれ条件があるため、商用利用前に個別のモデルカードを確認してください。
ComfyUIのカスタムノードは必要ですか？
不要です。H3は標準対応しているため、通常のLoRAローダーを使えます。ComfyUI/models/loras/ に保存し、モデルローダーとサンプラーの間に接続します。
LoRA強度はいくつにすべきですか？
v4のモデルカードは1.0が基準です。コミュニティでは6〜10ステップで0.6〜0.8の例もあり、Kijai版もノイズ時の強度低下を案内しています。まず1.0から始めて調整してください。
2ステップでも動きますか？
v4公開後、コミュニティで音声が良好な2ステップ生成が報告されています。ただし映像は明らかに柔らかくなるため、通常の出発点は4ステップと考えてください。
VRAM 12 GBならどれを使えますか？
完全なbf16より軽量版やINT8を検討し、544p、オフロード、block swapから始めます。Q4/Q2もありますが、画質だけでなく音声同期を必ず確認してください。
SageAttentionと併用できますか？
できます。SageAttentionはAttention処理を、Turbo LoRAはサンプリング回数を減らすため、異なる部分を高速化します。RTX 5080で併用が速かったという個人報告がありますが、共通の速度保証ではありません。
Turboで試し、ベースモデルで比較する。
速い動きや最終納品用の動画は、蒸留していないモデルとも比較しましょう。ローカルのベースH3は約20ステップですが、当サイトではクラウドで実行できます。Turboで構成を試し、残したい動画をローカルGPUを使わずに生成できます。
重みの名称、推奨ステップ数、設定値はLightX2V/ModelTCとlarryvrhのモデルカードおよびリポジトリに基づきます。確認日：2026年8月15日。MiniMax H3 Turbo LoRAはコミュニティ公開版で、MiniMax公式製品ではありません。当サイトはMiniMaxと提携していません。