MiniMax H3 图像编辑工作流：先 4MP 再分块潜空间放大到 4K

Reddit 用户 arthan1011 在 r/StableDiffusion 发了一个 MiniMax H3 图像编辑工作流，重点是一套他称为 identity-aware inpaint 的用法。MiniMax H3 的去噪过程不只接受文字，还能同时被参考图约束。改图时，模型会持续参考原图里的角色长相和画风，身份漂移会小很多。

工作流放在 Civitai：https://civitai.com/models/3028251/minimaxh3-single-frame-edit

他的做法分成两步。先把参考图和单帧 latent 放大到 4MP，用 MiniMax H3 生成一版低分辨率结果。再做 tiled latent upscale，把图推到 8MP，也就是 4K。直接在模型里 one-shot 4K 也能出图，但风格和颜色容易漂，稳定性差。4MP 对肖像和简单构图通常够用；宽幅场景或需要高细节时，再上 4K。

Fizgig-H3-Still 工作流也会把图推到 4MP，但如果要真正的 4K 质量，还得继续放大。arthan1011 的工作流就是在 4MP 之后做分块潜空间放大。相关链接：https://github.com/shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Still

不用普通像素级放大器的原因很具体。MiniMax H3 做去噪放大时，细节会被参考图锚定，模型知道主体长什么样，也会尊重参考图。普通像素放大器没有这层约束，放大后的细节和原角色容易脱节。

arthan1011 认为，开源或闭源的图像编辑模型在这类任务上都不太稳。Wan2.2 和 MiniMax H3 能做得更好，原因是它们本来是视频模型，角色一致性是强项。

用参考图约束重绘，角色身份和画风会保留下来。

视频示例里，inpaint 条件里带了参考图，角色身份被恢复。

提示词写法也有区别。MiniMax H3 更吃对动作和结果的描述。写“房间中间的植物消失”，比写“移除植物”更稳。

加速 LoRA 方面，arthan1011 测了六个左右。lightx2v 的提示词跟随最好，但降采样时会出现脏噪点；taomate lora 有平滑效果。他建议先用工作流默认设置。

Face fix 只在广角、人脸占比很小时有意义，或者想尽量保住身份时再用。

有网友问能不能换成 PrunaAI 的 P-H3-Image-Comfy。arthan1011 的回复是，兼容性取决于它是否支持 inpaint；这个模型是 MiniMax H3 的微调版，只适合细节更多的上采样提示词，结果大概接近。提问的人更关心速度，因为视频模型本身比图像模型慢。跟帖里还提到 P-H3 对 NSFW 有限制，base MiniMax H3 给参考图时并不算差。

原帖：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1xnrt67/better_imageedit_workflow_for_minimax_h3/