在 Comfy 中用 Minimax 实现角色替换复刻 TikTok 换人视频
作者尝试在 Comfy 里用 Minimax 复刻 TikTok 上常见的换人视频,做法是在默认 ref2va 模板工作流上加入 MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA。
选题角度:作者在 Comfy 里用 Minimax 加角色替换 LoRA 复刻 TikTok 换人视频,附工作流、LoRA 链接和 4090 单镜头耗时,适合上手实测。
工具与公司
MiniMax 的模型与产品动态:M 系列大模型、语音与多模态能力、开源与商业化进展。
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作者尝试在 Comfy 里用 Minimax 复刻 TikTok 上常见的换人视频,做法是在默认 ref2va 模板工作流上加入 MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA。
选题角度:作者在 Comfy 里用 Minimax 加角色替换 LoRA 复刻 TikTok 换人视频,附工作流、LoRA 链接和 4090 单镜头耗时,适合上手实测。
Reddit 用户 /u/Mysterious_Pride_858 在 r/StableDiffusion 发帖称,Minimax H3 新的 BFS 角色替换功能效果很好,并附上演示视频和图片。帖子标题为“Sorry, I'm Wrong”,暗示作者此前对该功能的判断有误。
选题角度:作者用同一素材实测 Minimax H3 的 BFS 角色替换,可拍前后对比展示换脸效果有多自然。
作者发布了一套 ComfyUI 工作流,把 RefMod 与 MiniMax H3 结合,无需训练传统角色 LoRA 即可生成同一角色的新图像。流程是准备 8 张角色照片,用 RefMod 自定义节点生成 RefMod 文件,再载入 MiniMax H3 工作流并输入场景、服装、姿势或环境提示词。
选题角度:作者给出可下载的 ComfyUI 工作流和 6GB 显存实测数据,适合录屏演示用 8 张照片免训练保持角色一致性。
Anthropic 周三向投资人通报,蒸馏带来的收入占公司营收的 5% 到 7%,第三季度已把这部分大幅削减,消息来自 FT 援引四位知情人士,The Information 也报道了同样区间。
选题角度:围绕蒸馏收入占 Anthropic 营收 5% 到 7% 且三季度大幅削减这一通报,适合做热点评论,讲清对手付费调用 Claude 训练自家模型这条链条。
作者 /u/PATATAJEC 分享了一个让 Minimax H3 生成画面保持同一地点一致的方法:拍摄 20 张自己办公室的照片,每张都带上上一张的一小部分以便衔接,再拼成一张 2048×2048 像素以内的网格图作为参考。作者还加入了苍蝇、猫以及首尾帧的参考,生成结果与真实房间的物体位置一致。作者补充说,房间照片必须合并成一张参考图,分开用多张图会导致房间无法保持一致。
选题角度:作者用 20 张办公室照片拼成一张 2048×2048 网格参考图,实测让 Minimax H3 生成同一房间保持位置一致,适合复现这套参考图玩法。
用户 /u/AndrewJumpen 在 r/StableDiffusion 分享,把 Orbiting LoRA 与 MiniMax 的首尾帧功能结合,可以生成效果很好的 360 度环绕镜头。
选题角度:作者给出 MiniMax 首尾帧配合 360 环绕 LoRA 的完整提示词和 Hugging Face 模型页,适合照着复现同一段环绕镜头看效果。
MiniMax Code 于 9 月 27 日上线 M3.1-Flash-Preview,1M 上下文,原生支持文字、图片、视频输入,思考强度五档可调,目前只能在 MiniMax Code 和 Token Plan 里使用,官方未公布跑分。
选题角度:作者用四个真实任务实测 MiniMax M3.1-Flash,并与 DeepSeek、GLM 同题对比用时和花费,适合做上手实测与效果对比。
作者用 MiniMax H3 REF 配合 ComfyUI-Fizgig-H3-Still 节点做 Ref2Img 与 Img2Img 图像编辑,在 5060 Ti 16GB 上以 18 步生成 4096x1536 图像约需 1 分钟。
选题角度:作者给出 ComfyUI 节点、工作流和提示词,并实测 4096x1536 一分钟出图,适合按步骤复现这套 Ref2Img 编辑流程。
作者用 Minimax h3 按一段详细提示词生成 Desktop girl 视频,每段 10 秒,结果部分图标丢失,也没有完全遵循提示词。提示词要求固定 Windows 桌面上的三个图标 Steam、Videos、Notepad,女孩睡着后额头撞屏把这三个图标撞落,再逐个放回原位,同时保持人物身份、卧室和桌面界面不变。作者在推文 https://x.com/Devozikjr 发布了更多内容。
选题角度:作者用同一段长提示词实测 Minimax h3 生成桌面女孩视频,可对比提示词要求与图标丢失、未完全遵循提示词的实际结果。
作者分享了一套从 AI 视频生成 Gaussian Splatting 模型的流程:先在 Minimax 用固定角色、相机 360 度环绕的提示词生成视频,再用 COLMAP 新建数据库并导入抽帧。
选题角度:作者公开了从 Minimax 视频到 COLMAP 再到 Gaussian Splatting 的完整流程,适合按步骤录屏复现并展示最终 3D 模型效果。