LightX2V Turbo 4-step v1.0 (768p)
1344×768로 학습한 고해상도 증류 버전입니다. 별도 가이던스 없이 4스텝으로 768p를 생성하므로 544p 결과를 확대하고 싶지 않을 때 적합합니다.
minimax_h3_fl2v_turbo_4step_v1.0_768p_bf16.safetensors
MiniMax H3 Turbo · 4스텝 LoRA 설정 가이드
MiniMax H3 Turbo작업에 맞는 LoRA와 스텝 수 선택
여러 Turbo 체크포인트가 H3의 샘플링을 약 20스텝에서 4~8스텝으로 줄입니다. 작업별 선택 기준, 실용적인 스텝 수, 속도를 높일 때 감수할 품질 차이를 정리했습니다.
4~8스텝 대 약 20스텝체크포인트 5개 비교문제 유형과 해결 방법
Turbo 설정 선택기
어떤 LoRA를 몇 스텝으로 사용할까요?
생성 작업, 우선순위, VRAM을 선택하세요. 추천은 제작자의 모델 카드에 근거하며, 이 사이트에서 직접 수행한 벤치마크 결과는 아닙니다.
추천 설정
larryvrh Turbo LoRA v4 (step 600, EMA)
제작자 larryvrh · Apache-2.0
새 학습 방식을 적용한 제작자 추천 버전입니다. 이전 850 계열의 과한 샤프닝과 플라스틱 같은 질감을 줄이고, 정적이거나 움직임이 작은 장면의 얼굴·손가락·질감을 개선했습니다.
모델 카드 보기- 체크포인트
- minimax_h3_turbo_v4_step600_ema.safetensors
- 스텝 수
- 6
- LoRA 강도
- 1.0
- 스케줄러
- simple
- 가이던스
- 별도 가이던스 불필요 — CFG 1.0 유지
- 어텐션 설정
- SageAttention 권장
- 다운로드 사양
- 약 744 MB, bf16
예상 결과
v4 제작자의 권장 범위입니다. 4스텝보다 얼굴과 손가락의 미세 묘사를 살리기 좋습니다.
알아둘 절충점
빠른 움직임이 중심이라면 낮은 스텝에서 구형 v1 ckpt-850이 더 적합할 수 있습니다.
스텝 수
4·6·8스텝과 기본 모델
두 제작자 모두 이름에 들어간 4스텝보다 6~8스텝을 품질의 균형점으로 제시합니다. 체크포인트뿐 아니라 스텝 설정도 결과에 큰 영향을 줍니다.
4스텝
공개된 최소 스텝 수
Turbo의 '4스텝'이 뜻하는 설정입니다. 정적인 장면, 느린 패닝, 말하는 인물에는 적합하지만 크고 빠른 움직임에서는 먼저 한계가 드러납니다.영문 글
6스텝
실용적인 시작점
v4 제작자는 6~8스텝이 4스텝보다 확실히 낫다고 설명합니다. 얼굴과 손의 세부 묘사가 살아나고 적당한 움직임의 번짐도 줄어듭니다.영문 글
8스텝
실용 범위의 상한
제작자가 권장하는 범위의 끝입니다. 이를 넘기면 디테일이 늘기보다 과도한 샤프닝이 생긴다는 보고가 있습니다.영문 글
약 20스텝
기본 모델
증류하지 않은 MiniMax H3입니다. 빠른 움직임이나 재작업 비용이 큰 최종 결과물의 비교 기준으로 삼을 수 있습니다.영문 글
비교
Turbo 체크포인트 한눈에 비교
독립적인 두 증류 계열과 참조 이미지용 미리보기 버전을 비교합니다. 모두 Apache-2.0으로 공개된 커뮤니티 버전이며 MiniMax 공식 모델이 아닙니다.
| 체크포인트 | 작업 | 해상도 | 스텝 수 | 추천 용도 |
|---|---|---|---|---|
| larryvrh Turbo LoRA v4 (step 600, EMA)larryvrh | T2V · I2V · FL2V · Ref2V | 혼합 | 4–8 | 대부분의 작업에서 6~8스텝으로 시작 |
| LightX2V Turbo 4-step v1.0 (768p)lightx2v / ModelTC | T2VA · FL2VA | 768p (1344×768) | 4 | 속도 우선, 네이티브 768p 출력 |
| LightX2V Turbo 8-step v1.0 (544p)lightx2v / ModelTC | T2VA · FL2VA | 544p, 혼합 비율 | 8(또는 4) | ModelTC 예제 워크플로의 기본값 |
| larryvrh Turbo LoRA v1 line (ckpt 850, EMA)larryvrh | T2V · I2V · FL2V | 혼합 | 4 | 4스텝 고정의 크고 빠른 움직임 |
| LightX2V Ref2VA Turbo 4-step v0.1lightx2v / ModelTC | Ref2VA 전용 | 544p, 혼합 비율 | 4 | 참조 이미지 기반 영상 전용 |
LightX2V Turbo 8-step v1.0 (544p)
ModelTC의 T2VA·I2VA 예제 기본 체크포인트입니다. 8 NFE로 증류했으며 속도가 더 중요하면 같은 체크포인트를 4스텝으로도 시험할 수 있습니다.
minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_bf16.safetensors
larryvrh Turbo LoRA v4 (step 600, EMA)
새 학습 방식을 적용한 제작자 추천 버전입니다. 이전 850 계열의 과한 샤프닝과 플라스틱 같은 질감을 줄이고, 정적이거나 움직임이 작은 장면의 얼굴·손가락·질감을 개선했습니다.
minimax_h3_turbo_v4_step600_ema.safetensors
설정
설정값과 의미
대부분의 설정은 계열 간에 비슷합니다. 다만 LoRA 강도는 모델 카드와 커뮤니티 사용 사례에 차이가 있으니 따로 확인하세요.
LoRA 강도
1.0(제작자) / 0.6~0.8(커뮤니티)
v4 모델 카드는 강도 1.0을 기준으로 합니다. 커뮤니티에는 6~10스텝에서 0.6~0.8을 쓴 사례가 있고 Kijai 변환판도 노이즈가 있을 때 강도를 낮추도록 안내합니다. 먼저 1.0에서 시작하세요.
스케줄러
simple
제작자의 기본 설정입니다. Kijai 설명에는 er_sde와 sa_solver를 4스텝, 강도 0.75로 사용하는 예제도 있습니다.
CFG / 가이던스
1.0
별도 가이던스가 필요 없는 증류 모델입니다. CFG를 높인다고 선명해지는 것은 아니며 증류 동작을 방해할 수 있습니다.
스텝 수
4–8
4스텝이 실용적인 하한, 6~8스텝이 권장 범위입니다. v4는 8스텝을 넘기면 과한 샤프닝이 생길 수 있습니다.
EMA와 비 EMA
EMA 권장
larryvrh 저장소는 둘 다 제공합니다. 일반적으로 EMA 파일을 사용하고 비 EMA는 비교용으로 보세요.
설치 경로
ComfyUI/models/loras/
H3는 ComfyUI에서 기본 지원합니다. 별도 노드 없이 모델 로더와 샘플러 사이에 LoRA를 연결하세요.
실제 속도
'5배 빠름'이 전체 시간의 5분의 1은 아닌 이유
약 5배라는 수치는 샘플링이 약 20스텝에서 4스텝으로 줄어드는 것을 뜻합니다. 모델 로딩, 텍스트 인코딩, VAE·오디오 디코딩은 같은 비율로 줄지 않습니다.
중요한 것은 사용할 수 있는 영상 한 편당 걸리는 시간입니다. 번짐 때문에 버리는 4스텝 결과보다 한 번에 완성되는 6스텝 결과가 더 빠를 수 있습니다.
커뮤니티 사용자 한 명의 기록
RTX 5080,15초 영상, 약 50만 픽셀.
표준 워크플로, 가속 없음1035s
SageAttention만 사용487s
Turbo LoRA + SageAttention193s
특정 장비와 설정에서 얻은 개인 보고이며 통제된 벤치마크가 아닙니다. 가속 경향을 보여줄 뿐, 동일한 시간을 보장하지 않습니다.
낮은 VRAM
bf16이 GPU 메모리에 들어가지 않는다면
대체로 품질 손실이 적은 순서입니다. 가장 강한 양자화부터 쓰기보다 순서대로 비교해 보세요.
경량 ComfyUI LoRA
경량 bf16drbaph · Abiray
같은 Turbo 가중치를 ComfyUI용으로 정리해 다운로드 크기를 줄였습니다. 강한 양자화 전에 검토할 수 있는 선택지입니다.
저장소 보기Kijai ComfyUI 변환판
변환 및 크기 조정Kijai
여러 ComfyUI 워크플로가 사용하는 변환판입니다. 노이즈가 보이면 강도를 낮추라는 안내가 있습니다.
저장소 보기INT8 / ConvRot
INT8rzgar · t8star
LightX2V 4스텝 FL2V 계열의 실험적 양자화 버전입니다. 대량 생성 전에 동일한 조건에서 bf16과 비교하세요.
저장소 보기CMF 양자화
Q4TP / Q2TPinfosave
압축이 가장 강한 단계입니다. 다른 방식으로 메모리에 들어가지 않을 때 검토하고, 영상뿐 아니라 오디오와 동기화를 따로 확인하세요.
저장소 보기문제 해결
결과물이 예상과 다를 때
먼저 여섯 가지 원인을 확인하세요. 체크포인트를 교체하지 않고 스텝이나 강도를 조절해 개선할 수 있는 경우가 많습니다.
움직이는 피사체가 번지거나 잔상이 남음
원인:4스텝에서 크고 빠른 움직임을 처리할 때 나타나는 알려진 한계입니다. 이 조건에서는 v4가 구형 v1보다 취약할 수 있습니다.
해결:먼저 6~8스텝으로 올리세요. 액션 장면을 반드시 4스텝으로 처리해야 한다면 larryvrh ckpt-850을 비교하세요.
과하게 선명하거나 플라스틱처럼 보임
원인:이전 v1의 850 계열 특성이거나 v4에서 8스텝을 초과한 설정이 원인일 수 있습니다.
해결:v4 step-600 EMA로 바꾸고 6~8스텝을 유지하세요. 8스텝을 넘기면 더 심해질 수 있습니다.
노이즈나 입자가 많음
원인:변환된 체크포인트에 비해 LoRA 강도가 높을 수 있습니다. 특히 ComfyUI 변환판에서 확인하세요.
해결:강도를 1.0에서 0.6~0.8 쪽으로 낮춰 보세요. 모델 카드와 커뮤니티 실사용이 다른 설정입니다.
오디오 잡음 또는 동기화 저하
원인:larryvrh 계열은 오디오 개선이 진행 중이며 강한 양자화도 오디오에 영향을 줄 수 있습니다.
해결:먼저 bf16으로 비교하세요. Q4/Q2를 사용한다면 압축이 덜한 형식으로 돌아가 차이를 확인하세요.
피사체가 참조 이미지와 달라짐
원인:4스텝 증류는 참조 충실도가 약해지기 쉽고 Ref2VA Turbo도 v0.1 미리보기 단계입니다.
해결:체크포인트를 바꾸기 전에 스텝을 늘리세요. 최종 납품 전에는 기본 모델 결과와 비교하세요.
메모리 부족 또는 매우 느린 생성
원인:모델이 VRAM에 들어가지 않아 ComfyUI가 PCIe로 오프로드하고 있을 수 있습니다.
해결:544p를 유지하고 오프로드와 block swap을 켜세요. 화질을 더 낮추기 전에 경량판이나 INT8을 검토하세요.
공개 과정
Turbo 초기 10일
아직 변화가 빠른 생태계입니다. 특정 체크포인트를 완성된 기준으로 삼기 전에 공개 시점과 성격을 확인하세요.
2026년 8월 5일
larryvrh의 첫 4스텝 실험용 LoRA가 공개되며 이 계열이 시작됐습니다.
2026년 8월 7일
LightX2V/ModelTC가 첫 H3 Turbo 증류 버전인 4스텝 FL2V v0.1을 공개했습니다.
2026년 8월 8일
새 학습 방식의 larryvrh v4가 나왔습니다. 커뮤니티에서 깨끗한 오디오의 2스텝 실행이 보고됐지만 영상은 눈에 띄게 부드러워졌습니다.
2026년 8월 11일
LightX2V Turbo v1.0으로 8스텝 버전과 768p 학습 4스텝 버전이 공개됐습니다. 둘 다 ComfyUI용 bf16 가중치를 제공합니다.
확인일 기준
경량판, INT8, CMF 변환판이 늘면서 관심이 실행 가능 여부에서 어떤 Turbo를 고를지로 옮겨가고 있습니다.
사용 방법
ComfyUI에서 Turbo 실행
ModelTC 저장소에는 T2VA, I2VA/FL2VA, Ref2VA 예제 워크플로가 있습니다. 작업에 맞는 예제로 시작할 수 있습니다.
제작자 워크플로 및 사양- 1
작업과 하드웨어 선택
이 비교에서 참조 이미지 기반 영상에 특화해 증류한 체크포인트는 하나입니다. 나머지 작업은 FL2V 계열을 사용합니다. VRAM에 따라 오프로드와 544p 사용 여부를 판단하세요.
- 2
파일을 models/loras에 저장
H3는 ComfyUI에서 기본 지원하므로 커스텀 노드가 필요 없습니다. ComfyUI/models/loras/에 파일을 넣고 모델 로더와 샘플러 사이에 LoRA를 연결하세요.
- 3
강도·스케줄러·스텝 설정
강도 1.0, 스케줄러 simple, CFG 1.0으로 시작하세요. 노이즈가 보이면 다른 설정을 바꾸기 전에 강도를 0.6~0.8로 낮춰 비교하세요.
- 4
먼저 영상 한 편으로 확인
권장 스텝으로 한 편을 생성하세요. 움직임이 번지면 체크포인트를 바꾸기 전에 스텝을 늘리세요. 한 번의 실행 시간이 아니라 쓸 수 있는 결과물 한 편을 얻는 시간을 비교해야 합니다. 클라우드 기본 H3로 같은 프롬프트의 비교 영상을 만들 수도 있습니다.
클라우드 H3로 비교 영상 만들기
자주 묻는 질문
MiniMax H3 Turbo FAQ
MiniMax H3 Turbo란 무엇인가요?
MiniMax 공식 모델이 아닌 커뮤니티 증류 LoRA 계열입니다. 약 20스텝을 4~8스텝으로 줄여 영상과 동기화된 스테레오 오디오를 생성합니다. 주요 계열은 LightX2V/ModelTC와 larryvrh이며 Kijai 등의 ComfyUI 변환판도 있습니다.
어떤 H3 Turbo LoRA를 선택해야 하나요?
이 비교에서는 LightX2V Ref2VA가 참조 이미지 작업 전용 증류판입니다. 다른 대부분의 작업은 제작자가 권장하는 larryvrh v4 step-600 EMA를 6~8스텝으로 시험하세요. 빠른 1344×768 출력이 중요하면 LightX2V 768p 4스텝판을 고려할 수 있습니다.
4스텝이면 정말 5배 빠른가요?
약 5배는 샘플링 횟수만 비교한 수치입니다. 모델 로딩, 텍스트 인코딩, VAE·오디오 디코딩은 같은 비율로 줄지 않습니다. 실패와 재시도를 포함해 사용 가능한 한 편의 전체 시간으로 판단하세요.
4·6·8스텝 중 무엇이 좋나요?
빠른 움직임의 정밀도보다 속도가 중요하면 4스텝, 대부분의 작업에는 6~8스텝이 출발점입니다. v4는 8스텝을 넘기면 과한 샤프닝이 생길 수 있어 무조건 늘리는 것이 좋지는 않습니다.
4스텝 결과에 번짐이나 잔상이 생기는 이유는요?
크고 빠른 움직임에서 나타나는 낮은 스텝의 한계입니다. 먼저 6 또는 8스텝으로 올리세요. 낮은 스텝을 유지해야 한다면 이전 larryvrh ckpt-850과 v4를 비교하세요.
이 사이트에서 H3 Turbo를 실행할 수 있나요?
아니요. 이 사이트 생성기는 표준 MiniMax H3를 사용합니다. 이 페이지는 로컬 ComfyUI나 Diffusers에서 Turbo LoRA를 실행하는 설정 가이드입니다.
Turbo LoRA의 라이선스는 무엇인가요?
소개한 LightX2V/ModelTC와 larryvrh 체크포인트는 Apache-2.0으로 공개됐습니다. 기본 모델과 LoRA의 조건은 별개이므로 상업적 사용 전에 각 모델 카드를 확인하세요.
ComfyUI 커스텀 노드가 필요한가요?
필요 없습니다. H3는 기본 지원되므로 표준 LoRA 로더를 사용할 수 있습니다. ComfyUI/models/loras/에 파일을 저장하고 모델 로더와 샘플러 사이에 연결하세요.
LoRA 강도는 얼마로 설정하나요?
v4 모델 카드는 1.0을 기준으로 합니다. 커뮤니티에는 6~10스텝에서 0.6~0.8을 쓴 사례가 있고 Kijai 변환판도 노이즈가 생기면 강도를 낮추도록 안내합니다. 먼저 1.0에서 시작하세요.
2스텝 실행도 가능한가요?
v4 공개 후 커뮤니티에서 오디오가 깨끗한 2스텝 실행이 보고됐지만 영상은 눈에 띄게 부드러워졌습니다. 일반적인 기본값으로 삼기보다 4스텝을 실용적인 하한으로 보세요.
VRAM 12 GB에는 어떤 버전이 적합한가요?
완전한 bf16보다 경량판이나 INT8을 고려하고 544p, 오프로드, block swap부터 시작하세요. Q4/Q2도 있지만 화면뿐 아니라 오디오 동기화도 별도로 확인해야 합니다.
SageAttention과 함께 쓸 수 있나요?
가능합니다. SageAttention은 어텐션 계산을, Turbo LoRA는 샘플링 횟수를 줄여 서로 다른 부분을 가속합니다. RTX 5080에서 두 기능을 함께 썼을 때 더 빨랐다는 개인 보고가 있지만 보편적인 속도 보장은 아닙니다.
Turbo로 시도하고, 기본 모델과 비교하세요.
빠른 움직임과 최종 납품 영상은 증류하지 않은 모델과 비교해 보세요. 로컬 기본 H3는 약 20스텝이 필요하지만 이 사이트에서는 클라우드에서 실행합니다. Turbo로 구도를 정한 뒤 로컬 GPU를 점유하지 않고 최종 후보를 생성할 수 있습니다.
체크포인트 이름, 권장 스텝, 설정은 LightX2V/ModelTC와 larryvrh의 모델 카드 및 저장소를 바탕으로 정리했습니다. 확인일:2026년 8월 15일. MiniMax H3 Turbo LoRA는 커뮤니티 버전이며 MiniMax 공식 제품이 아닙니다. 이 사이트는 MiniMax와 제휴 관계가 없습니다.