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MiniMax H3 本地部署:采样步数与 Attention 后端对生成速度和效果的影响

雪踏乌云 2026-08-15 6.1 KB 9.7K 10

本文基于双 RTX 4090 本地部署 MiniMax H3 的实测数据,对比了 4V4A 与 8V8A 两种采样配置,以及 PyTorch 原生 Attention 与 Comfy Kitchen Attention(CK)后端的性能差异。结果显示,CK 可稳定提速 17%-24%,而步数多并不总是带来更好的效果,例如真人哭戏中 4 步反而产生更克制的单泪轨。作者提出两级候选制工作流:先用 4V4A+CK 快速筛选,再用 8V8A+CK 精修,并建议对真人表演类镜头进行 A/B 对比。

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