HyperFlow H3 Flash · 部署手册
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OPERATION GUIDE · 只保留操作步骤

HyperFlow H3 Flash
本地部署操作手册

把原文拆成「选路线 → 5 步执行 → 速查」，每一步都写明做什么、放哪里、怎么确认做对了。

显存 24 GB 起 ComfyUI v0.44.2+ 必备节点 2 个（+INT8 选装 1 个） 模型文件 4 类 工作流 2 套路线
00

硬件需求

先确认机器能不能跑

下表以 Video Rebirth 官方仓库的实测数据为准；博客原文只给了「16G 以内用官方版、24G 及以上用 INT8」这一句经验建议，没有硬件表。两者口径差异见本小节末尾。

项目最低可跑（官方实测下限）推荐配置说明
显卡NVIDIA Ampere 或更新（RTX 30 系起），实测 RTX 3090 / 4090 / 5090RTX 4090 / 5090（24–32 GB）需 CUDA；16 GB 显存显卡官方尚未实测
显存24 GB（官方最小实测）24–32 GB峰值约 21–23 GiB（5.2 秒片段）；15 秒长片段更高
系统内存16 GB（须给 ComfyUI 加 --fast-disk）32 GB；长片段 / INT8 建议 ≥ 64 GB15.7 GB 的文本编码器通常先吃满内存，而不是显存
磁盘约 30 GB 可用（本页 4 类模型合计 28.7–36.4 GB）NVMe SSD，预留 60 GB 以上Python INT8 包首次运行另需下载约 90 GB（fp8 文本编码器约 68 GB）
软件环境ComfyUI ≥ v0.44.2（原文要求）＋ 匹配的 NVIDIA 驱动ComfyUI 0.44+ / PyTorch 2.6+ / CUDA 13.0+（走 INT8 时）Python INT8 包另需 Python 3.10+、Triton、diffusers ≥ 0.40；多卡需 Linux / WSL2
操作系统Windows / Linux 均可本页按 Windows + ComfyUI Desktop 演示仅多 GPU 推理才需要 Linux 或 WSL2
按机器对号入座
CASE 1 · 保守尝试
16 GB 显存（官方未实测）

只能先试，不能保证

官方 GGUF 工作流 ＋ Q3_K_M（7.2 GB）＋ --fast-disk。16 GB 内存机器跑 15 秒片段容易爆内存，建议先缩短片段。

CASE 2 · 最稳妥
24 GB 显存 ＋ 16–32 GB 内存

官方推荐默认档

官方 GGUF 工作流 ＋ Q4_K_M（9.1 GB，官方推荐量化）＋ --fast-disk。RTX 3090 / 4090 都在这个档位。

CASE 3 · 追求速度
24–32 GB 显存 ＋ ≥ 64 GB 内存

走 INT8，快 5–15%

INT8 safetensors / 社区 INT8 工作流，需 CUDA 13.0+ 的 PyTorch 或 --enable-triton-backend；Python INT8 包 offload 另需 ≥ 69 GiB 内存。

口径差异：原文建议「16G 以内用官方版、24G 及以上用 INT8」；官方仓库的结论是 16 GB 显存卡还没测过、最小实测 24 GB，且 INT8 的主要门槛其实是系统内存。所以按 24 GB 显存 ＋ 32 GB 内存准备最稳，别只盯着主模型那个 9.1 GB 文件。
性能预期（官方实测 · 1344×768 / 6 步）
显卡5.2 秒片段15 秒片段说明
RTX 5090（32 GB）约 83–130 秒约 518–618 秒随运行时（GGUF / INT8）与内存容量浮动
RTX 4090（24 GB）约 130–157 秒约 747–830 秒单卡可跑，原文视频用的就是这张卡
RTX 3090（24 GB）约 266–325 秒约 1684–1869 秒显存够但算力明显更慢

输出规格：1344×768 / 24 fps / 5.2–15 秒，同步生成 32 kHz 立体声音轨；默认 6 步采样、CFG = 1（不需要负向提示词）。参考图生视频会显著增加显存与耗时。数据来源：官方 GitHub README / Benchmarks、Hugging Face 模型卡（2026-11-06 发布）。

01

开始前：先按显存选路线

两条路线的差别只在「主模型权重 + 工作流 + 是否装 INT8 节点」，前面的 ComfyUI 与公共模型完全一样。先选好，后面几步就不会来回返工。

ROUTE A · 官方 GGUF
原文建议 ≤ 16 GB

稳妥、硬件要求低

官方 GGUF 版工作流（4 套）＋ 官方 GGUF 量化主模型（6 选 1）＋ 官方核心节点 ＋ ComfyUI-GGUF。不需要 INT8 专用加载器。

ROUTE B · 社区 INT8
显存 ≥ 24 GB 推荐

速度更快

INT8 ConvRot 加速版工作流（5 套）＋ 对应 INT8 权重 ＋ 官方核心节点 ＋ ComfyUI-GGUF ＋ 额外安装「HyperFlow INT8 Nodes」加载器。

注意：官方仓库只实测过 24 GB 及以上显卡，16 GB 显存卡尚未实测，详情见上一节「硬件需求」。显存介于 16–24 GB 之间，可先按路线 A 跑通，再逐步换用更高量化等级的 GGUF 权重。

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五步流程总览

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1

升级 ComfyUI

必须是 v0.44.2 及以上 2

装必备节点

核心节点 + GGUF（+INT8） 3

下载并归类模型

4 类文件，各自放对目录 4

下载工作流

按路线选 A 或 B 5

导入并生成

选权重、填提示词、运行
01

安装 / 升级 ComfyUI

目标：把客户端升到能识别 HyperFlow H3 Flash 的版本。

操作
  1. 目前只有 v0.44.2 支持 HyperFlow H3 Flash 本地部署。已装过 ComfyUI 客户端的，务必先升级到最新版。 新用户直接下载安装即可；老用户可在客户端内点「更新」，或重新下载覆盖安装。
  2. 打开官网下载桌面版，安装完成后启动一次，确认版本号 ≥ v0.44.2。
ComfyUI 官方下载
常见卡点：版本过低时，后面的 HyperFlow 节点和模型会装不上或加载失败。不要跳过这一步。
ComfyUI Desktop 更新完成界面
ComfyUI Desktop 中执行「更新」后显示「更新完成」，即为升级成功。
完成标志：ComfyUI 能正常启动，且版本不低于 v0.44.2。
02

安装必备节点

目标：让 ComfyUI 认识 HyperFlow 工作流和 GGUF 量化权重。

操作
  1. 打开 ComfyUI 的自定义节点管理器 / 管理扩展，在搜索框里按关键词在线搜索并安装。
  2. 搜索 HyperFlow Flash → 安装官方核心节点 ComfyUI-HyperFlow-Flash。
  3. 搜索 GGUF → 安装 ComfyUI-GGUF（GGUF 引导节点）。
  4. 仅路线 B：想跑更快的 INT8 ConvRot 权重时，再装社区加载器 HyperFlow INT8 Nodes。
  5. 安装完毕后重启 ComfyUI，让节点生效。
节点清单
节点搜索词作者适用是否必装
ComfyUI-HyperFlow-Flash
v1.0.0 官方核心节点		HyperFlow Flashvideo-rebirth两条路线必装
ComfyUI-GGUF
GGUF 引导节点		GGUFcity96两条路线必装
HyperFlow INT8 Nodes
INT8 专用加载器		HyperFlow Flashbennydaball仅路线 B选装
缺一不可：官方核心节点与 GGUF 引导节点都必须安装，否则后面加载模型时会无法正常加载、运行本地模型。
节点管理器搜索 HyperFlow Flash
搜索「HyperFlow Flash」：左侧为官方核心节点，右侧为社区 INT8 节点。
ComfyUI-GGUF 节点
ComfyUI-GGUF：提供 GGUF 量化模型支持。
完成标志：节点管理器的「已安装」里能看到上述节点，重启后不提示「缺失节点」。
03

下载模型，放进对应目录

目标：补齐 4 类文件。HyperFlow 只压缩了主扩散网络，文本编码器与音视频解码器仍沿用原版 MiniMax H3。

四类必装文件
#文件体积下载放置目录
1文本编码器约 15.7 GB前往下载ComfyUI/models/text_encoders
2视频 VAE约 5.21 GB前往下载ComfyUI/models/vae
3音频 VAE约 605 MB前往下载ComfyUI/models/vae
4主模型权重
HyperFlow H3 Flash		见下方 6 个版本前往下载ComfyUI/models/diffusion_models
ComfyUI/models/text_encoders
ComfyUI/models/vae
ComfyUI/models/diffusion_models
主模型：6 个 GGUF 版本，按显存选一个
权重文件名体积选择建议
minimax_h3_fl2va_hyperflow_flash_14b-Q3_K_M.gguf7.22 GB体积最小，显存最紧张时选它
minimax_h3_fl2va_hyperflow_flash_14b-Q4_K_S.gguf8.01 GB低显存下的均衡选择
minimax_h3_fl2va_hyperflow_flash_14b-Q4_K_M.gguf9.05 GB常用档位
minimax_h3_fl2va_hyperflow_flash_14b-Q5_K_M.gguf10.3 GB显存较充裕
minimax_h3_fl2va_hyperflow_flash_14b-Q6_K.gguf11.6 GB显存充裕
minimax_h3_fl2va_hyperflow_flash_14b-Q8_0.gguf14.9 GB体积最大，显存宽裕时选它

路线 B 请改用 INT8 ConvRot 权重（与上面 6 个 GGUF 不是同一套），并配合第 4 步的 INT8 工作流。

最容易漏：视频 VAE 和音频 VAE 都要放进 ComfyUI/models/vae，一共两个文件；另外用参考图生视频（ref2v）时需要切换为 ref2va 权重。
HyperFlow H3 Flash 权重仓库的 6 个 GGUF 文件
模型仓库 Files and versions 中的 6 个主模型权重文件，按体积从小到大排列（原图顺序略有不同）。
完成标志：4 个目录都放好了文件，在 ComfyUI 的加载器下拉框里能看到对应名称。
04

按路线下载工作流

目标：拿到与你的权重匹配的 .json 工作流文件。

路线 A · 官方 GGUF 版（4 套，显存 ≤ 16 GB）
文件用途
hyperflow_t2v.json文生音视频
hyperflow_i2v.json首帧图生音视频
hyperflow_flf2v.json首尾帧控制生音视频
hyperflow_ref2v.json多图 / 角色参考生音视频
官方版工作流下载
路线 B · 社区 INT8 ConvRot 加速版（5 套，显存 ≥ 24 GB）
文件用途
hyperflow_int8_t2v.json文生音视频（默认 243 帧 / 10.1 秒，含动作提示词模板）
hyperflow_int8_t2v_sparse.json带稀疏注意力加速（Model Sparse Attention / sol-attn）的文生音视频，比常规 INT8 再快约 20%；不想开稀疏注意力，选中该节点按 Ctrl+B 绕过即可
hyperflow_int8_i2v.json首帧图生音视频（124 帧 / 5.2 秒）
hyperflow_int8_flf2v.json首尾帧生音视频（124 帧 / 5.2 秒）
hyperflow_int8_ref2v.json参考生音视频（需切换为 ref2va 权重）
INT8 社区工作流下载
官方 example_workflows 目录
官方仓库 example_workflows：4 个 .json 及同名预览图。
INT8 社区 workflows 目录
社区 INT8 仓库 workflows：5 个 .json。
完成标志：所选路线的 .json 文件已下载到本地，且与第 3 步的权重类型一致（GGUF 对官方版，INT8 对社区版）。
05

导入工作流，开始生成

目标：把前四步连起来，跑出第一段音视频。

操作
  1. 把下载的 .json 拖进 ComfyUI 画布（或用菜单打开工作流）。
  2. 在 GGUF / INT8 加载器里选中第 3 步放好的主模型权重，并确认文本编码器、视频 VAE、音频 VAE 都已选对。
  3. 按工作流类型填提示词，或上传首帧 / 首尾帧 / 参考图，然后点「运行」。
  4. 若报「缺失节点」回到第 2 步补装；若报「找不到模型」回到第 3 步核对目录与文件名。
说明：原文重点在「环境搭建 + 模型与工作流准备」，未展开实际运行界面；以上为依据 ComfyUI 常规流程整理的收尾动作，未添加原文之外的参数或设置。
完成标志：模型正常加载、工作流无红框报错，并能生成视频（原模型默认 6 步采样、无需 CFG 引导）。
＋

链接与路径速查

全部下载链接
ComfyUI v0.44.2+ 文本编码器 15.7 GB 视频 VAE 5.21 GB 音频 VAE 605 MB 主模型权重 官方工作流（A） INT8 工作流（B）
目录对照（点击右侧复制）
ComfyUI/models/text_encoders
ComfyUI/models/vae
ComfyUI/models/diffusion_models

文本编码器、两个 VAE、主模型权重，分别对应上面三个目录。

可选补充：生成漫剧所需模型（非部署必需）

原文另附一套多图参考生成视频用的模型，以及首尾帧提示词 / 图片示例。若要制作漫剧可按需下载；不装不影响上面 5 步跑通。 前往下载

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