提到Minimax H3视频生成，本地运行的卡点就是速度慢，其次是加速后，质量变差劣化！

有没有鱼和熊掌兼得的方案呢？

有的，包有的！

这个方案的思路是，目前速度方面，比较好的解决办法是light2v的加速Lora和注意力加速机制。

light2v方案中，分为4步Lora和8步Lora，对比下来，8步Lora兼顾了速度和质量，但是refl2va的效果一直不好，fl2va的加速效果和质量比较稳定。

于是，我们想到，能不能在fl2va模型的加速条件下，使用refl2va的功能，让多参的模型上一个台阶？

可以的，但是不是简单的合并五五开，这样解决不了冲突问题。于是在做了大量测试和优化后，通过算法的合成和嫁接，最后再测试优化后，新的解决方案Smart MiniMax H3 Hybrid Loader节点诞生了！

H3双模型加载节点

它解决了上面提到的全部问题！

这时，问题又来了：使用2个30多G的模型，本地显卡的显存不得炸啊？谁承受得了？

不必担心，我们已经解决了这个问题，我们在8G显存的显卡+16G内存上完美跑通解决！

7s的视频，305s完成包含提示词生成的全工作流！

采样只需185s！不会爆显存！

双模完整工作流

想复现我们的工作流需要以下准备：

1.minimax_h3_fi2va_int8_convrot.safetensors和minimax_h3_ref2va_int8_convrot.safetensors模型，约60多G；

2.minimax_h3_ref2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16的light2v的8步加速Lora，约2G；

3.Smart MiniMax H3 Hybrid Loader节点，需要安装SmartModelloader插件，插件下载地址在文章末尾；

4.我还使用了sage和sol注意力加速。

我们还测试了15s视频生成，用时15分钟。所以只要你的显存大于等于8G，15s的视频都是可以无压力生成的！相当Nice！

SmartModelloader插件下载地址：https://pan.quark.cn/s/8187cc06932e

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