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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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题

API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

找到适合你的 AI 模型。

探索 AI 模型 13

Confucius-R2t2-Comfy

flux.1-dev-abliterated-V2-GGUF

FLUX.1-Fill-dev-GGUF-Aix

Flux3-PE-GGUF-Comfy

IndexTTS-2.5-Comfy

Meridian-Comfy

minimax_h3_ref2va_patchin_hf102

Minimax-H3-Super-Acceleration-Comfy

qwen-image-2.1-comfy

Semantic-Bridge-Comfy

semantic_bridge_T8-comic-combat

Taeh3-Comfy

Vdn-Minimax-H3-Comfy

暂未找到匹配模型

好模型，也要算好成本。

读懂模型，再做选择

资讯看趋势，工具提效率，模型筑可能。