MiniMax H3 Image 的推荐尺寸，把 2K 变成了起步线

MiniMax H3 Image 的官方推荐尺寸被贴到 r/StableDiffusion 后，讨论没有停在参数表上。有人看完第一反应是：以前模型过了 1536×1536 就开始吃力，现在 2048×2048 怎么成了起步线。

帖子里给了两个官方入口：Hugging Face 模型卡 和 MiniMax 平台的图像生成文档。推荐尺寸表不是摆设，后面几条跟帖基本都在围绕到底该用多大分辨率做实测。

有用户解释，这跟模型内部原生分辨率偏低有关。它在视频模型里也许够用，转成图像模型后，想要细节，就得把实际输出分辨率拉高来补偿。另一位用户顺着这个思路猜，模型越往高分辨率、高质量输出训练，低分辨率表现反而可能越差，因为模型在 2K 级别的细节上泛化得更多。

这个说法没有得到官方确认，但评论区确实有人不打算在 1024 上省事。有人发了张梗图，配文大意是别在 1024 下用模型，下一行就是还是在 1024 下用了。

速度方面，有用户报告 3072×2560 的图在 5060 Ti 上不到 30 秒。下面有人追问用的是 INT8 还是 W4A8，另一个人补充，RTX 30 系及以下从 W4A8 里拿不到相对 INT8 的性能提升。这里的数字只能当参考，量化和显卡配置都会影响结果。

ComfyUI 这边，有人提到官方工作流会对输入图做缩放，效果不差，但结果有点糊。另一位用户追问工作流细节和显存占用，跟帖里贴了截图。

对比测试也有人做了。有用户拿 PrunaAI 的 P-H3 和 H3 Image 跑了一次单组对比，两个都用默认工作流，开启各自的提示词增强，Picture 1 都缩放到 4MP。结论不算一边倒：P-H3 的提示词增强快好几倍，但需要 8 步采样，H3 Image 是 6 步。P-H3 会把额外参考图缩到 1MP，H3 Image 似乎能从 4MP 的参考图里受益。如果这个观察成立，多参考图场景下 P-H3 的整体速度可能还是更快。

负面反馈也有。一位用户想直接生成角色三视图，之前用视频模型加镜头运动提示，再抽帧。换到 H3 Image 后，模型不跟指令，角度会变，角色也会变。他补充说自己的提示词水平有限，角色又是动画风格，所以不能算定论。另一个后来删掉的评论更直接：模型用起来笨重，IP 知识退化，参考图生成的人脸相似度只剩几个基础特征，连 Larry David 都认不出来。这个说法同样只能当个例。

正面一点的经验是，有人把图先 scale to size 到 4MP，再做 2x 放大，把结果当参考图，最后跑到 8MP 左右，觉得可用。他还提到 Qwen Image 2.1 Turbo 在 2MP 下速度和画质仍然更好。另一个人说，如果这些高分辨率流程成立，自己那套放大工作流可能真要退休了。底下立刻有人泼冷水，说自己试了很多次，画质还不如 SD 1.5。

目前能确定的是，MiniMax H3 Image 不是一个把默认参数一填就能用的模型。官方推荐尺寸、ComfyUI 工作流、量化版本和参考图分辨率，都会改变结果。评论区里有人跑得快，有人跑得糊，有人觉得它有潜力，也有人一小时后就回去用 Qwen Image 2.1 Turbo。想试的话，先把分辨率拉到推荐区间，再决定要不要为它改自己的工作流。