由Viggle/Meridian转换：在**Meridian自己的微调底模**上合并其配套DMD LoRA，再转换成ComfyUI原生ConvRot INT8。不是普通H3底模、独立LoRA、 GGUF或改后缀文件；不是新训练模型。文件明确经过合并、键名／布局适配和量化。 `models/meridian/vggt-omega/checkpoints/vggt_omega_1b_512.pt`是官方正确的**Omega 1B512**，不是普通VGGT、不是256版，也没有被T8量化或转换成INT8。文件大小**4,576,706,117字节**；SHA256： `c02da418b18bb01d0392598d3f6147366bcde1bb70fd08a5e3bf7925b0667934`。来源：facebook/VGGT-Omega。本文件单独遵循FAIR非商用研究许可：仅限非商用研究，使用和继续分发必须遵守完整协议、Acceptable Use Policy并提供许可副本。不得把Meridian权重许可、节点代码许可或这个几何模型的许可混为一谈。 **本仓库包含Meridian转换权重及Omega 1B512；不包含H3 VAE、原BF16 teacher或测试素材。** 已有资源放在其他盘时，直接在「Meridian 1 · 模型与资源（INT8/T8）」填写实际路径，不用重复复制34GB；也支持节点说明中的环境变量。源码／assets遵循上游LICENSE-CODE；Omega遵循单独的FAIR非商用研究许可。

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minimax_h3_ref2va_patchin_hf102

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Minimax-H3-Super-Acceleration-Comfy

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1. 安装或更新 MiniMax H3 Audio T8。 2. 导入 `H3 Super Acceleration` 工作流。 3. 选择已生成的 H3 草稿视频，并把原正向提示词复制到 LTX 文本编码节点。 4. 首次使用保持默认：目标 `1920×1088`、LTX Refiner 3步、LoRA 强度 `0.8`。

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qwen-image-2.1-comfy

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This repository is a convenience mirror of **four existing Q4_K_M prompt-enhancer GGUF models and two BF16 vision projectors** for ComfyUI-Qwen-Image-Prompt-Rewrite-T8, also available in the ComfyUI Registry. The files were **not trained or quantized by T8star**. They retain their original filenames and SHA256 checksums. This is a prompt-rewriting collection, **not** the Qwen Image 2.1 image-generation diffusion model, text encoder, or VAE. 本仓库集中存放用于 ComfyUI 提示词改写节点的四个 Q4_K_M GGUF 主模型及两个 BF16 视觉组件。T8star 并非原模型训练者或量化作者。这里的权重只负责改写提示词，不能单独出图。 The original Qwen prompt-enhancer checkpoints are Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-T2I and Qwen/Qwen-Image-2.1-PE-I2I. The Heretic GGUFs are based on pottokao/Qwen-Image-2.1-PE-T2I-Heretic and pottokao/Qwen-Image-2.1-PE-I2I-Heretic. Built with Qwen. See each source repository for its own authorship and technical details.

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Semantic-Bridge-Comfy

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本仓库发布两份 **MiniMax H3 CONDITIONING 语义适配器**的 T8 Compat 封装，供支持 Semantic Bridge 的 ComfyUI 节点读取。它们不是 H3 主模型、LoRA、文本编码器、高清放大器或加速模型，不替代现有 H3 主模型、CLIP 和 VAE，也不需要下载 SenseNova 教师模型。 > 状态说明（2026-09-17）：转换模型已发布。T8 本地实现及正式核心目录同步已完成，Bridge和受影响范围443项CPU回归、5份实际Core工作流校验及指定两段共8秒双MODEL／Relay机械验证通过；仍为EXP，集中画面与生成对白／歌唱／接缝人审待。全仓扩大诊断因基线已有失败而保留未完成记录，不能冒称整仓全绿。新节点代码尚未推送GitHub／发布Registry；下载这些权重不会给已发布的v1.83.0自动增加节点。使用前确认安装版本确实包含下列节点，重启ComfyUI载入；本地交付或模型发布不等于人审验收及公开节点版本发布。用途定位来自上游描述，不是所有提示词的效果保证。先用原版 0.10 做对照；动作场景可以单独试 BUNNY。**BUNNY 是另一份独立训练权重，不是第一份模型的转换版。两者不要串联作用在同一份 CONDITIONING 上。**

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semantic_bridge_T8-comic-combat

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Taeh3-Comfy

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Kijai原仓库也把2D权重命名为`taeh3.safetensors`，这里**只改文件名、不改张量**，避免覆盖时序版。已有时序文件请先核对SHA256，不要拿2D版覆盖；这是上游两种不同结构，不可随意互换。默认选择`taeh3.safetensors`、`phase=low`、每2步更新、最长边256。要用2D版，在`checkpoint`主动选择`taeh3_2d_kijai.safetensors`。原sigmas、采样器、步数、最终VAE和声音接线不变；`enabled=false`直接旁路。预览只观察实际callback的x0开头片段；缓存命中没有新callback时不会制造实时预览。面板“取消”仅针对绑定的当前请求，不清其他队列、不关闭ComfyUI服务。预览近似图不代表最终清晰度、整片动作、音频或接缝；2D轮播速度不是源视频帧率。 Merge this repository's `models/` into `ComfyUI/models/`. The default file is the original temporal TAEH3 decoder. Kijai's 2D checkpoint is renamed **without tensor changes** to `taeh3_2d_kijai.safetensors`; explicitly choose it in the T8 preview node. Never overwrite the temporal checkpoint with the 2D model. Insert the MODEL observer before the existing sampler; final VAE/audio/sigmas remain unchanged. Approximate previews are not final videos. MIT applies to the temporal file; Apache-2.0 applies to the 2D file. See the license files.

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Vdn-Minimax-H3-Comfy

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This repository is a ready-to-place model bundle for the OpenVDN workflows in MiniMax H3 Audio T8. It contains the exact local model set used for the project's corrected DMD8 validation. - Bilibili: T8star's channel - YouTube: @T8star-Aix - Seedance API: sign up - Online AI apps: T8star on RunningHub - ComfyUI all-in-one package: Quark Drive download - Hugging Face: t8star The Seedance and RunningHub URLs above contain referral or invite codes supplied by T8star.

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영상 생성

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COST EXPLORER

좋은 모델, 명확한 비용.

비용 분석

월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.

월간 입력 토큰 10 M월간 출력 토큰 2 M1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교

수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.

MODEL HANDBOOK

이해하고 선택하세요

선택 가이드 및 FAQ

API 요금은 어떻게 비교하나요?+

입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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AI 모델 탐색 13

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