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Guide ComfyUI (FR)

P-H3-Image en local

P-H3-Image est le modèle image de Pruna dérivé de MiniMax-H3. Il vise notamment la photographie et les rendus éditoriaux, avec une génération en 8 étapes sans CFG et une expansion automatique du prompt. Il produit des images, pas des vidéos.

Sources vérifiées le 6 novembre 2026. Support natif livré dans ComfyUI v0.44.0, publiée le 4 novembre 2026 (UTC).

Avant tout : vérifier la licence

Poids disponibles ne signifie pas usage libre partout. La MiniMax H3 Community License exclut l’Union européenne, le Royaume-Uni, la Corée du Sud et les États-Unis, sauf licence séparée obtenue auprès de MiniMax. Si tu es en France, ne considère donc pas ce modèle comme immédiatement utilisable sous sa seule licence communautaire.

Lis la licence complète du dépôt Pruna avant de télécharger ou d’utiliser les poids. Elle impose aussi des conditions d’usage et de redistribution ; les produits et services commerciaux ont des obligations spécifiques, dont une autorisation écrite préalable au-delà de 20 millions de dollars US de revenus annuels. Les composants Qwen du text encoder et du prompt upsampler ont des licences Apache 2.0 distinctes : cela ne change pas la licence du modèle image.

La suite s’adresse aux utilisateurs dont l’usage est autorisé. Pour un démarrage plus général, consulte plutôt le guide Text-to-Image.

Choisir le bon workflow et le bon matériel

Deux montages coexistent et leurs fichiers ne sont pas interchangeables au hasard :

  • Template ComfyUI livré avec v0.44.0 : transformeur MiniMax-H3 FL2VA existant, plus la LoRA P-H3-Image et ses encodeurs/VAE. C’est le montage détaillé ici, à partir du template figé v0.11.101.
  • Workflows actuels de Pruna : modèle P-H3-Image dédié en BF16, INT8 ou W4A8, avec des variantes séparées pour réutiliser MiniMax-H3 via LoRA. Ils peuvent évoluer après la release du cœur.

Le template ComfyUI annonce environ 35 Go de fichiers pour son montage INT8 avec LoRA et prompt upsampler W4A8. Si tu possèdes déjà exactement le transformeur MiniMax-H3 demandé, il est réutilisable.

Attention au chiffre 21 Go de VRAM : la fiche Pruna le rapporte au modèle dédié W4A8 avec text encoder W4A8 et VAE INT8, à 8 MP. Elle annonce environ 31 Go pour son ensemble INT8 dédié, hors différences de fonctionnement du prompt upsampler. Ce ne sont pas des mesures du montage MiniMax-H3 + LoRA décrit ci-dessous, ni une garantie qu’il rentre sur une carte de 24 Go. Taille disque et pic VRAM sont deux choses différentes.

Selon Pruna, les formats quantifiés utilisent les kernels INT8 de comfy-kitchen pour NVIDIA Ampere ou plus récent et AMD RDNA3/4. Aucune configuration macOS ni aucun minimum RAM système n’est validé ici. Sur un GPU à mémoire limitée, n’engage pas ces téléchargements en supposant que l’offload suffira : commence par comparer les ensembles et workflows de la fiche Pruna ComfyUI.

Préparer les fichiers du template stable

Utilise ComfyUI v0.44.0 ou ultérieure, avec ses dépendances et son interface à jour. Aucun custom node n’est requis pour ce montage natif.

Récupère le transformeur dans Comfy-Org/MiniMax-H3, et les autres composants dans PrunaAI/P-H3-Image-Comfy, après vérification des conditions d’accès :

ComfyUI/models/
├── diffusion_models/
│   └── minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors
├── text_encoders/
│   ├── p-h3-image_text_encoder_int8_convrot.safetensors
│   └── p-h3-image_prompt_upsampler_w4a8.safetensors
├── vae/
│   └── p-h3-image_vae_int8_convrot.safetensors
└── loras/
    └── p-h3-image_lora_bf16.safetensors

Ne remplace pas le VAE image par le VAE vidéo de MiniMax-H3. Ne remplace pas non plus le transformeur FL2VA par les poids dédiés P-H3-Image tout en gardant automatiquement la LoRA : prends le workflow correspondant au montage choisi.

Premier essai text-to-image

  1. Télécharge puis importe le JSON officiel figé v0.11.101. Dans les templates de l’interface, le nom recherché est P-H3-Image: Text to Image, mais le template proposé aujourd’hui peut avoir été révisé.
  2. Ouvre le sous-graphe pour voir les chargeurs. Un groupe identifié par un UUID n’est pas nécessairement un custom node manquant. Resélectionne les cinq fichiers réellement présents.
  3. Garde l’expansion du prompt activée. Écris ta demande après Request: ; la ligne Aspect ratio: doit correspondre au sélecteur de résolution.
  4. Conserve le réglage du template : 4:3, 8 MP, multiple de 32, soit 3360 × 2496. Pruna recommande 8 MP pour les petits détails ; baisser à 2 ou 4 MP peut augmenter les artefacts.
  5. Garde la LoRA à 1.0, les deux shifts MiniMax-H3 à 1.0 et la grille ManualSigmas fournie. Le template figé utilise er_sde, huit étapes effectives et aucun prompt négatif ; n’y transpose pas un réglage SDXL de CFG ou de scheduler.
  6. Lis le prompt développé dans l’aperçu. Fixe la seed pour comparer une modification, puis passe-la en randomize pour varier les images.

Le cœur du montage est UNETLoader → LoraLoaderModelOnly → MiniMaxH3SigmaShift, avec CLIPLoader de type minimax, PH3ImageConditioning, puis le sampling personnalisé. L’expansion passe notamment par TextGenerateV2. Pars du JSON complet : cette liste n’est pas un remplacement des connexions du template.

Pourquoi Pruna montre-t-il un autre sampler ?

Le workflow dédié actuellement fourni par Pruna présélectionne des poids BF16 et utilise euler, alors que le template ComfyUI figé ci-dessus utilise MiniMax-H3 + LoRA et er_sde. Il ne s’agit pas du même exemple. Pour changer de montage ou de précision, sélectionne les fichiers et les réglages du workflow choisi ensemble ; n’utilise pas le chiffre mémoire W4A8 pour estimer un chargement BF16.

Retoucher une image

Le guide officiel ComfyUI propose aussi le template P-H3-Image: Image Edit. Charge d’abord l’image à modifier, puis décris le résultat souhaité et ce qui doit rester inchangé. Dans cet exemple, largeur et hauteur du conditioning restent à 0 pour suivre l’image source ; celle-ci est portée à au moins 4 MP.

Pour débuter, utilise une seule image. Les sources ne donnent pas toutes le même plafond de références : n’en déduis pas une capacité universelle pour chaque révision. Pour plusieurs images, garde leur ordre cohérent dans le workflow et dans le prompt d’expansion.

Exemple d’instruction : « La façade est maintenant bleu pâle. Garde exactement les fenêtres, la perspective et le jardin. » Sans indication de conservation, le modèle peut redessiner la scène entière. Travaille uniquement sur des images que tu as le droit d’utiliser, avec consentement pour les personnes identifiables.

Erreurs courantes

  • Fichier absent dans un chargeur : vérifie son emplacement et resélectionne-le après actualisation de la liste. Un modèle dédié et un transformeur MiniMax-H3 ne sont pas deux noms du même fichier.
  • Conditioning ou génération de texte manquants : vérifie d’abord le cœur ComfyUI, l’interface et les imports dans les logs. Le support natif est livré dans v0.44.0 ; installer un pack aléatoire n’est pas la solution.
  • Mémoire insuffisante : vérifie d’abord si le workflow a conservé les fichiers BF16. Ferme les autres applications GPU ; si tu changes de montage, utilise le workflow quantifié correspondant. Réduire la résolution peut alléger la charge mais n’assure pas le chargement des poids et peut dégrader les détails.
  • Cadrage incohérent : aligne la ligne Aspect ratio: du prompt et le sélecteur ; changer seulement le texte ne change pas le latent.
  • Texte ou retouche décevants : vérifie le prompt développé et indique précisément ce qui doit rester. Mets les textes courts à reproduire entre guillemets ; les paragraphes et le code dense restent peu fiables.

Limites

La release stable, le JSON du template v0.11.101, le workflow text-to-image actuel de Pruna et les fiches/licence ont été examinés ; aucun workflow n’a été exécuté pour ce guide. Les chiffres mémoire sont ceux de Pruna, pas des tests sur notre matériel. Le support natif stable ne garantit pas la compatibilité de toute révision future des workflows. Mains, petites silhouettes et détails peuvent être déformés ; une retouche n’est pas une conservation pixel à pixel.

Sources