「MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA」動画生成モデル:配布ファイル一覧

2026年10月6日

「MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA」動画生成モデル:配布ファイル一覧

基本情報

項目 内容
リポジトリ akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA
まとめページ MiniMax-H3 のまとめ(記事6本)
公開元のまとめ MiniMax のモデルとライセンスのまとめ
公開日 2026-09-25
ライセンス minimax-h3-community-license-agreement
配布形式 safetensors
出典の種類 公開元の一次情報(非公式のサードパーティ製LoRAであり、一次情報の裏付けなし)

情報を集めた時点で、当サイトのコードが確定させた値です。日付はJSTで表示しています。

概要

Akatz Labsが開発した、動画生成モデル「MiniMax H3」向けのキャラクター差し替えLoRAアダプター「akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA」がHugging Face上で公開されたと報告されています。なお、本情報は公式に確認が取れていない未確認の情報である点に注意してください。

本モデルは、元の動画(Video-to-Video / Ref2VA)を入力とし、参照画像をもとに元シーンの背景や照明、カメラワークを保持しながら特定のキャラクターのみを差し替える実験的なLoRAとされます。最終段階である1,000ステップ(1,000 updates)のチェックポイントファイルのみが提供されており、単体で動作するモデルではなく、ベースモデルに対して強度1.0で適用するモデル専用のLoRAアダプターとして配布されています。

スペック

モデルカードから確認できる仕様および学習構成は以下の通りです。

  • ベースモデル:Comfy-Org/MiniMax-H3(minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors)および ostris/minimax_h3_training_adapter(アシスタントおよびベースの重みは本アダプターに含まれない)
  • アダプター形式:LoRA(単体モデルやTurbo蒸留LoRAではない)
  • 学習ステップ数:1,000 updates(250 updatesごとにチェックポイント保存)
  • LoRA rank / alpha:16 / 16(adaln_proj を除く)
  • オプティマイザ / 学習率:AdamW8bit / 5e-5
  • 精度の記録:BF16、convrot8 transformer、NVFP4 text encoder
  • バッチサイズ / 累積:1 / 1
  • 解像度・エリア予算:編集ターゲットのエリア予算 1024(1344×768バケット)、動画正則化のエリア予算 384
  • 正則化動画の仕様:73フレーム、24 fps(約3.04秒)
  • 学習ハードウェア:RunPod RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB
  • 推奨設定:LoRA強度 1.0、トリガーワードは不要(プロンプト内で対象人物と差し替え指示を記述)
  • ライセンス:other

性能・品質

本モデルの学習設定および記録について、公開元のモデルカードには以下の表が掲載されています。

Setting Recorded value
Updates / saves 1,000 / every 250 updates
Hardware RunPod RTX PRO 4500 Blackwell, 32 GB
LoRA rank / alpha 16 / 16, excluding adaln_proj
Optimizer / learning rate AdamW8bit / 5e-5
Batch / accumulation 1 / 1
Precision BF16, convrot8 transformer, NVFP4 text encoder
Edit target resolution Area budget 1024; 1344×768 buckets
Video regularization resolution Reduced area budget 384
Regularization duration 73 frames at 24 fps, approximately 3.04 seconds
Memory measures Gradient checkpointing, layer offload, cached latents/text, chunked MLP
Sampling during training Disabled

公開元が実施したローカルのサイドバイサイド評価によれば、ベースモデル単体での生成と比較して、元動画のシーンや背景構造をより忠実に保持できる点が優れているとされます。特に約4〜5秒程度の短尺で連続したショットにおいて有望な結果を示したと報告されています。

一方で、生成時間が長くなると構図や配置、元動画のタイミングからのズレ(ドリフト)が発生しやすく、明確なカット転換(ハードカット)が徐々に移動するズームや位置変化に化けてしまう問題点が挙げられています。さらに、顔のアップ時における表情が元の演技と一致しない場合があり、複数キャラクターの同時差し替えについても学習データで監督されていないため精度が保証されないと公表されています。音声生成に関しても、継続テストにおいて音声のスキップや位置ズレが発生することが確認されています。

得意なこと・想定用途

本モデルは、入力された動画内の特定人物を参照画像やキャラクターシートのキャラクターへと置き換える、Video-to-Video(Ref2VA)におけるキャラクター差し替えタスクに特化して開発されています。元動画の背景や照明、カメラワーク、他の登場人物、小物などの環境を可能な限り維持しながら、指定したターゲット人物の動きやポーズ、位置関係に合わせて、参照画像内のキャラクターの見た目や衣装、画風を適用する用途に適しています。

実写風やアニメ調などスタイルを跨いだ置換(クロススタイル)や、さまざまな形式のキャラクターシートからの差し替えに対応します。特に約4〜5秒程度の短尺かつカメラ切り替えのない連続したショットで良好な変換結果を得やすいとされます。

一方で、1回の生成で複数人のキャラクターを同時に差し替える処理は学習ターゲットとして監督されていないため推奨されません。また、激しいカット切り替えを含む動画や、口元の繊細な演技・表情の完全な再現を求める用途には限界がある点に留意して利用する必要があります。

類似モデルとの違い

当サイトで以前に取り上げた 「MiniMax-H3」音声付き動画生成モデル:必要VRAM 32GB〜・配布ファイル一覧 は、テキストや画像、音声入力から高精細な動画と音声を同時生成する汎用のオムニモーダル基盤モデルであり、単体でシステムとして完結しています。また、「Minimax-h3_Singularity」ComfyUIで動く動画生成モデル:必要VRAM 16GB〜 は、MiniMax-H3の各種ワークフロー(T2V, I2V, Ref2V, V2V)をComfyUI向けに統合・最適化したファインチューニング済みモデルです。

これらに対して、今回報告された「akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA」は、単体で動作する生成モデルではなく、ベースモデルである Comfy-Org/MiniMax-H3 上に適用して特定の人物差し替え機能を加える追加アダプター(LoRA)である点が決定的に異なります。ベースモデル単体のRef2VA機能と比較して背景やシーンの保持性能が高められている反面、キャラクター置換に特化した1,000ステップの実験的なツールという位置づけになっています。

配布ファイル

akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA で配布されている重みファイルを、Hugging FaceのAPIから当サイトが並べたものです。サイズは実ファイルの値です。

ファイル サイズ
h3_character_swap_pro4500_1000.safetensors 155MB

入手方法

本LoRAモデルは safetensors 形式(h3_character_swap_pro4500_1000.safetensors)で配布されており、Hugging Faceのリポジトリ akatz-ai/MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA から直接ダウンロードできます。ダウンロード時の規約同意(Gatedアクセス)は設定されていません。

利用には、MiniMax H3のRef2VAに対応したComfyUIなどの実行環境が必要です。取得した .safetensors ファイルを ComfyUI/models/loras/ に配置し、互換性のあるモデル専用LoRAローダーを用いてベースモデルに適用します。使用時の標準設定としてLoRA強度(strength)は1.0が推奨されています。ベースモデル本体(minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors など)やVAE、および学習アシスタントの重みは本アダプターには含まれていないため、別途各自で用意して組み合わせて配置する必要があります。

実際のワークフローでは、入力用の元動画と差し替え用の参照画像(またはキャラクターシート)を読み込ませ、プロンプト内で置換対象の人物と保持したい背景・照明・カメラ動作などを文章で指示して生成を行います。モデル特有のトリガーワードは学習されていないため指定不要とされます。

手元で動かせるか

公開元の配布形式は safetensors です。

ライセンス minimax-h3-community-license-agreement(商用利用不可): MiniMax の MiniMax H3 Community License です。ウェイトの利用を認める地域が EU・英国・韓国・米国に限られ、日本は対象外です(第II条・第V条4)。対象外の地域では個別の許諾が必要です。

配布形式とライセンス表記から当サイトのコードが組み立てた判定です。ライセンスの要約は法的助言ではないため、実際の利用にあたっては公開元の原文を確認してください。

当サイトでの実測

ライセンスの都合で行っていない実測

このモデルのライセンス(minimax-h3-community-license-agreement)は商用利用を認めていません。広告を掲載している当サイトでは、ライセンスの都合上、モデルを動かす実測(CPU での実行・回答・量子化の比較・変換・生成)は行っていません。

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出典

更新履歴

  • 2026-09-29: 公式の一次情報で内容を確認しました。出典に該当モデルのファイル一覧が存在します。