P-H3-Image 把 MiniMax H3 变成出图模型：8 步无 CFG、8MP，T8 实测说"是个玩具"

> 视频：T8star-Aix《P-H3-Image Vs Qwen Image 2.1全面深度对比，Minimax H3图像模型测评》（B站，2026-11-05，9 分 09 秒）。模型本体 11 月 3 日由 PrunaAI 开源，发布当天 ComfyUI 就合了原生支持。正文基于本地 ASR 转写（无字幕轨）+ 官方模型卡整理。

先看这张卡：P-H3-Image 是什么

| 项目 | 内容 |

| --- | --- |

| 出品 | PrunaAI（基于 MiniMax H3 微调，非新架构） |

| 参数 | 33.1B 主干 + 4B 文本编码器（Qwen3-VL-4B）+ 19.3GB prompt 增强器（Qwen3.5-9B） |

| 任务 | 文生图 + 编辑（最多 8 张参考图，第 1 张被编辑，其余做上下文） |

| 采样 | 8 步、无 CFG、无负向提示词，固定 Sigma 网格 |

| 分辨率 | 文生图 8MP（默认 2912×2912）；编辑 4/8MP |

| 显存 | bf16 全套 ~101GB（H200/B200 一张）；int8 ~30GB；w4a8+int8 VAE 最低 ~20GB（21GB 峰值，Ampere/RDNA3+ 可用 INT8 核） |

| 许可证 | MiniMax H3 Community License（排除 EU/UK/韩/美地区，衍生产品须标注 "Powered by MiniMax H3"）；Qwen 部分 Apache 2.0 |

| 入口 | huggingface.co/PrunaAI/P-H3-Image（diffusers 管线）；/P-H3-Image-Comfy（bf16/int8/w4a8 三档 + 官方工作流 + 2GB LoRA） |

H3 本体是 MiniMax 的开源多模态视频模型（143GB 权重，7 月底上线，社区叫它 Hailuo 3.0）。P-H3-Image 的"微调"逻辑很直接：把视频 DiT 只跑一帧，用文图对再训练，训练预算全花在静帧上。所以它继承 H3 的 VAE 和注意力结构，能力上限和"视频模型降维做出图"这套思路一样——和 11 月 1 日 lodestone 放出的 Chroma-H3（同样 H3 转静帧、4-8 步 DMD 加速）是同一波路线。区别是 PrunaAI 直接给 ComfyUI 本体做了原生支持（PR 17506，v0.44.0，发布当天合入），不用写自定义节点；lodestone 那个版本主要走 Diffusers/LoRA。

设计上的几个关键点

8 步无 CFG 是卖点。 没有 guider、没有 negative prompt、没有 guidance_scale，采样就跑检查点自带的 8 步网格（Custom Sampler + Manual Sigmas + euler + Basic Guider）。官方说 B200 上纯出图约 9 秒（8MP），增强器再花 6-11 秒。

prompt 增强器默认开着。 一行口语请求会被 Qwen3.5-9B 改写成模型最吃详细提示词的完整 prompt（含画幅、构图、要保留什么）。出图管线会按贪心解码保证同请求同结果；想按原句渲染就把 prompt_upsampler 这个 block 删掉。手写提示词官方给了四条经验：

1. 第一句说清"这张图是什么"（"街头摄影师拍的照片"比堆风格词管用）；
2. 描述一个场景（视点、主体、光源方向）；
3. 要出现的文字逐字加引号，并声明"no other text"——不写死的话会变成伪文字；
4. 别用 hype 词（stunning/epic/8k/masterpiece），会把图推向高饱和油亮感。

显存档位很全。 三档量化可以混着下，同一组件必须同一档。int8 官方说和 bf16 常常"逐像素级接近"；w4a8 质量保持但细节和构图会更飘。8MP 出图时 w4a8+int8 VAE 峰值 21GB。

分辨率下限要记住：官方明说 2/4MP 出图伪影更多，脸、手、小细节更容易崩，8MP 才是训练工况。

T8 视频里实测看到了什么

T8 这集（9 分钟）的主线就是 ComfyUI 本地跑 P-H3-Image 和 Qwen-Image-2.1 横评。他的路径和判断（以下按视频口播整理）：

• 对比整体"还不错"，但有个他不太满意的点：拿的是 8 步"加速版"权重，没法单独插自己的加速 LoRA，导致加速 LoRA 出来"饱和度过高"，他不喜欢。
• 两种用法：直接跑大模型本体；或者基础 MiniMax H3 + 官方加速编辑 LoRA。工作流文件他都放网盘了。
• 多图参考：他之前自己做的节点是单图参考，P-H3-Image 原生支持最多 8 图；他实测替换、编织（把多张图拼成一个场景）"效果还可以"，但图一多效果会掉。
• 本地分辨率：官方推荐 4MP 起，他本地设到约 2.36MP——怕跑不动。像素越高效果越好，但本地机先保命。
• 崩脸/崩手：脸偶尔崩（和视频版 H3 的毛病一致，和种子、加速参数有关）；手指、脚部崩坏是官方也承认的问题，他类比"Qwen-Image 2.1 更新前那种"。他做的加速 LoRA 比官方自带的手部好一些，但"手和脚还是要留神"。
• 采样：原生 8 步、固定 Sigma 直接可用；自定义采样器可以换，但"可能会受到一些影响"。他当时本地本体还没跟上 ComfyUI 官方更新，说"可能明天才上"。
• 打分环节他自己升级了：以前纯 AI 打分被吐槽不合理，这次改了评级和评分方式，"相对更准确"。

他的最终结论，原话级别（转写）： "整体来说确实有一定的可用性，但真的跟 Qwen Image 2.1、或者说 GPT Image 2.5 比，还是有挺大差距的。文生图方面肯定不如 Muse Image。个人觉得是个玩具，可以玩一下，但并不能完全当我们主要的图像工具。"

适合谁、不适合谁

适合：

• 已有 20GB+ 显存（w4a8 档）或 80GB（offload），想在 ComfyUI 里零自定义节点尝鲜 H3 系出图的人
• 做"单张被编辑 + 多张参考"的复合编辑（换帽子、拼场景、8 张人像组一个饭局）
• 研究"视频模型→静帧"这条路线，对比 Chroma-H3 的人

不适合：

• 想要主力生产级出图：T8 的判断是它和 Qwen-Image 2.1、GPT Image 2.5 有代差，文生图不如 Muse Image
• 低分辨率（2/4MP）出图、需要长文本/密排文字（伪文字问题官方都认了）
• EU/UK/韩国/美国地区商用（许可证直接排除，除非另找 MiniMax 拿商业授权）

避坑三则

1. 量化档别混。 扩散模型 int8 配 w4a8 文本编码器这种混搭官方说不行，每个组件来自同一行档位。
2. ComfyUI 版本卡 0.44.0。 官方模板 minComfyUIVersion: 0.44.0，更老的版本打不开模板文件。
3. 短请求必过增强器。 不写详细 prompt 就走增强器，别裸喂一句话；反过来想逐字渲染就删 prompt_upsampler block，但质量风险自担。

去哪里试

• 官方 diffusers 管线：PrunaAI/P-H3-Image（Hugging Face，含 Spaces 浏览器演示）
• ComfyUI 全套：PrunaAI/P-H3-Image-Comfy（三档量化 + 文生图/编辑两套官方工作流 + 2GB LoRA）
• 同路线对照：lodestone 的 Chroma-H3（4-8 步 DMD 高速版，Diffusers/LoRA 生态）

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*来源：B站视频 BV1LX4b6yE2j（本地 ASR 转写，mlx whisper-large-v3-turbo，无官方字幕轨）；Hugging Face PrunaAI/P-H3-Image 与 P-H3-Image-Comfy 模型卡；ComfyUI Wiki 11-03 新闻页；Reddit r/comfyui 发布帖。视频内"打分结果""网盘链接"等未展开部分以视频为准。*

参考来源

• https://www.bilibili.com/video/BV1LX4b6yE2j