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matei-dorianThis model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b5 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.2292 - Mean Iou: 0.6258 - Mean Accuracy: 0.7547 - Overall Accuracy: 0.8256 - Accuracy Background: nan - Accuracy Hat: 0.8561 - Accuracy Hair: 0.8974 - Accuracy Sunglasses: 0.7540 - Accuracy Upper-clothes: 0.8553 - Accuracy Skirt: 0.7026 - Accuracy Pants: 0.8913 - Accuracy Dress: 0.7525 - Accuracy Belt: 0.4251 - Accuracy Left-shoe: 0.6014 - Accuracy Right-shoe: 0.6374 - Accuracy Face: 0.9094 - Accuracy Left-leg: 0.8452 - Accuracy Right-leg: 0.8343 - Accuracy Left-arm: 0.8506 - Accuracy Right-arm: 0.8287 - Accuracy Bag: 0.8232 - Accuracy Scarf: 0.3662 - Iou Background: 0.0 - Iou Hat: 0.7625 - Iou Hair: 0.8171 - Iou Sunglasses: 0.6400 - Iou Upper-clothes: 0.7700 - Iou Skirt: 0.6211 - Iou Pants: 0.7788 - Iou Dress: 0.5512 - Iou Belt: 0.3564 - Iou Left-shoe: 0.5032 - Iou Right-shoe: 0.5381 - Iou Face: 0.8294 - Iou Left-leg: 0.7412 - Iou Right-leg: 0.7591 - Iou Left-arm: 0.7579 - Iou Right-arm: 0.7705 - Iou Bag: 0.7729 - Iou Scarf: 0.2956 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 6e-05 - train_batch_size: 2 - eval_batch_size: 2 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 15
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詳細を見る ↗One 21 GB ComfyUI diffusion-model file that does MiniMax-H3 text/image-to-video **and** reference-to-video in **4 steps**, with a distilled turbo and a motion-smoothing style LoRA already folded into the weights. - **Base:** the pruned `fl2va` transformer with a rank-1024 SVD of the (`ref2va` - `fl2va`) weight delta fused in, so a single partition serves both first/last-frame and reference conditioning (`xmarre/MiniMax-H3-Pruned-Ref-Delta-Fused-r1024-ComfyUI`, ComfyUI conversion of `diffusers-modular/MiniMax-H3-Pruned-Ref-Delta-Fused-r1024`). - **Merged in:** lightx2v FL2VA Turbo **8-step v1.0** at 1.0 (rank-24 resize from `Kijai/MiniMax-H3_comfy`) and **Mystic v2.0** at 0.7 (Civitai model 2856467, merged for motion smoothness). - **Quantization:** ONE pass after the merge. All four heavy Linear weights in each of the 50 blocks (`qkv_proj`, `out_proj`, `fc1`, `fc2`) are INT8 with ConvRot (group 256, per-channel) in ComfyUI's native `comfy_quant` layout; everything else stays BF16/F32. No custom loader: `UNETLoader`, weight_dtype `default`. `diffusion_models/minimax_h3_fused_refdelta_r1024_turbo8_mystic07_int8_convrot.safetensors` -> `ComfyUI/models/diffusion_models/`
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詳細を見る ↗MiniMax-H3-Motion-Adapter
MATLOWAIA rank-16 LoRA that makes the de-rope pass in ComfyUI-MAINodes behave better on fast motion. It needs that pass; it is not a general-purpose motion LoRA. Watch the bottom two panels, not the stills. Without the adapter the fighters advance and snap, advance and snap, frame to frame. With it they keep moving. Rate 1.011 means the motion comes out at the speed the shot called for; 1.416 means the pass invented about 40 percent more movement than it should have. Two things this exhibit is not. It is not the adapter on its own: the stretched clock comes from the ComfyUI-MAINodes de-rope pass, and the adapter only changes how the model behaves once that pass has stretched it. Load this file on a plain text-to-video render and you get the costs listed below with none of the benefit. And the settings shown here are 0.75 / inject 0.30, the lower-invention cell; see "Settings that work" for when to prefer strength 1.0.
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