Dependencies / 必要なノード / 节点依赖

- ComfyUI-Capricorncd-Timeline — Timeline Editor, clip parsing, MiniMax H3 integration, optional latent save/load, and video composition.

- ComfyUI-Easy-Use — loop and conditional nodes.

- ComfyUI-KJNodes — integer constants, MiniMax H3 Sage Attention patch, and model preview override.

- comfyui-minimax-h3-audio-T8 — MiniMaxH3DualClockSamplerT8.

- The workflow also uses LoraLoaderBypassModelOnly; ensure this node is available in your installation.

## Model files / モデルファイル / 模型文件

Paths are relative to ComfyUI / ComfyUIからの相対パス / 目录相对于ComfyUI根目录。

| Directory | File |

|---|---|

| models/diffusion_models/ | MiniMax_H3-Pruned-Ref-Delta-Fused-r1024-comfy-int8-convrot.safetensors |

| models/text_encoders/ | qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors |

| models/vae/ | minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors |

| models/vae/ | minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors |

| models/loras/MiniMaxH3/ | fl2v_turbo_4step_v1.2_768p_comfyui_bf16.safetensors |

| models/loras/MiniMaxH3/ | fl2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16.safetensors |

| models/vae_approx/ | taeh3.safetensors |

Use the Turbo LoRA matching the selected step count. Tiny VAE is for sampling previews. The optional Singularity LoRA node is bypassed in this JSON.

ステップ数に対応するTurbo LoRAを使用してください。Tiny VAEはサンプリングプレビュー用です。任意のSingularity LoRAノードは、このJSONではバイパスされています。

4／8步采样请搭配相应Turbo LoRA；Tiny VAE仅用于采样预览。JSON中的可选Singularity LoRA节点处于旁路状态。

Build a longer continuous shot as a managed timeline project. This ComfyUI workflow generates adjacent clips in sequence, saves the previous clip's latent output, and uses it as Motion Context for the next clip. The final composition trims overlap and padding according to timeline metadata, then joins the clips into one video.

Prompts, reference assets, clip timing, and generated results stay organized in Capricorncd Timeline. This is a single sampling pass per clip, with a 4/8-step Turbo switch—not a second-pass upscaling workflow. Motion Context is intended to improve continuity; results still depend on your prompts, references, and generation settings.

### Highlights

- Project-based prompt and asset management in a visual timeline.

- Save/Load Latent passes motion context between consecutive clips.

- Sequential clip generation followed by automatic trimming and composition.

- A prepared three-clip café example, with prompts, media, and context settings, is available in the repository.

- Import/export projects with their assets for reuse and continued editing.

### Quick start

1. Install the custom nodes and supporting models listed below. Use ComfyUI with MiniMax H3 and subgraph support, FFmpeg, and compatible SageAttention for the enabled attention patch.

2. Load the workflow JSON and select your installed model files. The exposed model selector is configured for the fused third-party MiniMax H3 model listed below; separate FL2VA/Ref2VA loaders and Hybrid Loader are not needed for this setup.

3. Download the example ZIP from the plugin repository: workflows/resoure/MiniMaxH3_MotionContextSaveAndLoadLatent_一镜到底_v1.zip.

4. Open Timeline Editor → Import → ZIP. The example contains three configured clips. Choose Run → All Clips and confirm a timing adjustment if prompted.

5. Clips generate in order, then Compose Clip Videos trims and joins the results. Customize the prompts and media for your own continuous shot.

The JSON alone does not contain model weights or the example media. Review the clip's Motion Context and Save Latent settings when adapting the workflow. This release does not include a verified minimum-VRAM or speed benchmark.

MiniMax H3で作る、ワンカット風の連続映像

長い映像を複数の連続クリップに分け、ひとつのタイムラインプロジェクトとして制作するComfyUIワークフローです。直前のクリップの潜在データを保存し、次のクリップのMotion Contextとして読み込んで生成を続けます。最後にタイムライン情報に基づいて重複部分や余分なフレームを除き、一本の動画に結合します。

Capricorncd Timelineでプロンプト、参照素材、クリップの長さ、生成結果をまとめて管理できます。各クリップのサンプリングは1回で、Turboの4／8ステップを切り替えられます。二段階生成による高解像度化用ワークフローではありません。Motion Contextは映像の連続性を高めるための仕組みであり、結果はプロンプトや素材、設定によって変わります。

### 主な特徴

- タイムライン上でプロンプトと素材をプロジェクト単位で管理。

- Save／Load Latentで前後のクリップに動きの文脈を引き継ぐ。

- クリップを順番に生成し、トリミングと動画結合まで処理。

- 素材、プロンプト、コンテキスト設定を含む3クリップのカフェ作例をリポジトリで提供。

- 素材を含むプロジェクトのインポート／エクスポートに対応。

### 使い方

1. 下記のカスタムノードとモデルを用意します。MiniMax H3とサブグラフに対応したComfyUI、FFmpeg、および有効なアテンションパッチに対応するSageAttentionが必要です。

2. JSONを読み込み、インストール済みモデルを選択します。この構成では下記の融合済みサードパーティ製主モデルを使用し、FL2VA／Ref2VAの個別ローダーやHybrid Loaderは使用しません。

3. プラグインのリポジトリから workflows/resoure/MiniMaxH3_MotionContextSaveAndLoadLatent_一镜到底_v1.zip を取得します。

4. Timeline EditorのImport → ZIPから作例を読み込み、Run → All Clipsを実行します。長さの調整確認が表示された場合は内容を確認して続行してください。

5. 全クリップの生成後、Compose Clip Videosがトリミングと結合を行います。まず作例を試し、その後プロンプトや素材を変更してください。

JSON単体にはモデルの重みや作例のメディアは含まれません。独自の構成に変更する際は、各クリップのMotion ContextとSave Latent設定を確認してください。必要VRAMの最小値や生成速度の実測値は、このリリースでは提示していません。

MiniMax H3 时间轴一镜到底工作流

把长视频拆成相邻片段，在同一个时间轴工程里连续生成。上一段通过Save Latent保存潜空间结果，下一段通过Load Latent读取并作为Motion Context继续生成；最后根据时间轴数据裁剪重叠与补齐帧，自动合成为完整视频。

提示词、参考素材、片段时长和生成结果统一由Capricorncd Timeline管理。每个片段只进行一轮采样，可切换4／8步Turbo；这不是二采高清化工作流。Motion Context用于增强前后片段的连续性，实际效果仍取决于提示词、素材和生成设置。

### 核心亮点

- 工程化管理提示词与素材，在时间轴中组织整条视频。

- Save／Load Latent在相邻片段间传递运动上下文。

- 按顺序生成各片段，自动裁剪并合成。

- 仓库提供已配置素材、提示词和上下文参数的三片段咖啡厅示例工程。

- 工程与素材可一起导入导出，便于复用和继续编辑。

### 使用步骤

1. 安装下方依赖并准备模型。运行环境需要支持MiniMax H3与子图的ComfyUI、FFmpeg，以及与本机PyTorch／CUDA匹配的SageAttention；当前工作流启用了对应注意力补丁。

2. 加载JSON，在模型选择器中指定已安装的文件。本配置使用下方列出的融合版第三方主模型，无需分别加载FL2VA与Ref2VA，也不使用Hybrid Loader。

3. 从插件仓库获取示例工程workflows/resoure/MiniMaxH3_MotionContextSaveAndLoadLatent_一镜到底_v1.zip。

4. 打开时间轴编辑器，选择“导入 → ZIP”，导入示例后点击“运行 → 所有Clip”。如出现时长调整提示，确认后继续。

5. 各片段顺序生成，循环结束后由Compose Clip Videos裁剪拼接。先体验示例，再替换提示词和素材制作自己的连续镜头。

JSON本身不包含模型权重和示例媒体。修改工程时请核对各片段的Motion Context与Save Latent设置。本次发布不提供未经验证的最低显存或生成速度承诺。