最近 AI 视频生成圈又出现了一个相当疯狂的开源项目！有人居然把 31B 参数的 MiniMax H3，通过结构剪枝和低秩分解，硬生生压缩到了 13.7B！它就是 Video Rebirth 团队最新推出的 HyperFlow H3 Flash。更夸张的是，这次并不是简单套一层加速 LoRA，而是直接对底层模型架构进行了改造。现在，单张 RTX 4090 就能在本地运行这套模型，不需要传统的 CFG 引导，默认只用 6 步采样，就能生成 1344×768 分辨率的视频，而且还能同步生成 32kHz 立体声音轨！

要知道，以前我们在本地部署原版 MiniMax H3，光是 31B 模型权重就需要大约 62GB 显存或内存，生成一段几秒钟的视频往往还需要几十步采样，对普通消费级显卡来说，部署门槛相当高。而 HyperFlow H3 Flash 这次从模型结构、推理方式到量化部署进行了全面优化，不仅将模型规模压缩到了 13.7B，还支持 GGUF 和 INT8 等量化方案，可以直接接入 ComfyUI 工作流，支持文生音画、首尾帧控制以及多图参考等玩法。那么，它究竟是怎么做到的？单张 RTX 4090 实际运行需要多少显存，生成速度又能达到什么水平？今天这期视频，我们就来完整介绍 HyperFlow H3 Flash，并带大家从零开始完成本地部署，最后进行实际生成测试！

本地部署

一、安装最新 ComfyUI

目前只有v0.44.2 才支持HyperFlow H3 Flash 本地部署，所以如果你之前安装过 ComfyUI 客户端，务必将其升级到最新版才可以！通过下方的链接进行下载后安装，或者在线升级到最新版；

ComfyUI 官方下载：【点击前往】

二、安装必备的节点

ComfyUI 必装2个节点：分别是 HyperFlow Flash 和 GGUF 引导器，只需在管理扩展功能里搜索关键词：HyperFlow Flash 和 GGUF 就可以在线下载安装节点，如下图所示：

1、官方 HyperFlow Flash 核心节点，当然如果你想跑速度更快的 INT8 ConvRot 权重，安装社区 INT8 专用加载器！

2、GGUF 引导节点

上面两个节点是必须安装的，缺一不可，否则在后面加载模型的时候，会导致你无法正常加载、运行本地模型！

三、下载模型

由于 HyperFlow H3 Flash 仅压缩了主扩散网络，文本编码器和音视频解码器完全沿用原版 MiniMax H3。所以我们需要下载三个必装的模型文件并放入对应目录：

1、文本编码器 (约 15.7 GB)：

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放置路径：ComfyUI/models/text_encoders

2、视频 VAE (约 5.21 GB)：

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放置路径：ComfyUI/models/vae

3、音频 VAE (约 605 MB)：

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放置路径：ComfyUI/models/vae

4、主模型权重（HyperFlow H3 Flash）：

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放置路径：ComfyUI/models/diffusion_models

在开源社区上，HyperFlow H3 Flash 的主模型权重总共有6个，大家可以根据自己的显存大小，选择适合自己的模型版本

三、下载工作流

目前公开可直接下载的工作量有两套，分别是官方版和INT8社区，如果你的显存16G以内的，建议使用官方版，硬件要求没那么高，如果你的显存是24G及以上的，那么推荐使用更快的INT8社区加速版！

1. 官方 GGUF 版工作流（4 套）

包含文件与用途：

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

官方版工作流量下载【点击前往】

2. 社区 INT8 ConvRot 加速版工作流（5 套）

包含文件与用途：

hyperflow_int8_t2v.json：文生音视频（默认 243 帧 / 10.1 秒动作提示词模板）
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%，如果不想开稀疏注意力，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）