Facebook의 DINOv2 연구를 바탕으로, 단일 .char 모델 파일 하나로 MiniMax H3, Flux 2, Krea 2에서 작동하는 캐릭터 일관성 시스템을 구현했다고 게시자가 밝혔다. 이 방식은 MiniMax의 레퍼런스 기반 아이덴티티와, 고급 사례를 위한 T2V 및 I2V용 LoRA 학습 경로를 모두 다루며, 이번 게시물과 워크플로는 LoRA 경로가 아닌 레퍼런스 채널에 초점을 맞췄다.

.char 빌드는 레퍼런스 이미지 4~6장을 넣으면 YuNet이 얼굴을 찾고, SFace가 레퍼런스별 얼굴 시그니처를, DINOv2가 피사체 시그니처를 추출한 뒤 레퍼런스를 정리·정규화해 단일 휴대용 파일로 묶는다. 생성 시에는 이 파일이 레퍼런스를 MiniMax의 네이티브 멀티 레퍼런스 채널에 공급하고 잠금된 캐릭터 설명을 프롬프트 앞에 붙인다. 워크플로와 가이드는 별도 사이트에, 저장소는 GPLv3로 공개됐다.

기본 MiniMax 레퍼런스 채널과의 차이는 세 가지다. 첫째, H3는 모든 레퍼런스를 2048 단축변 기준으로 스케일링해 이미지당 4096개의 비전 토큰을 쓰지만 Compile References는 이를 512로 제한해 레퍼런스당 256토큰, 즉 5장 기준 20,480토큰이 아닌 1,280토큰으로 줄인다. 이 차이가 그래픽카드에서 실행 가능 여부를 가른다. 둘째, H3는 <Picture 1>, <Picture 2> 식으로 명명된 레퍼런스만 해석하며 캐릭터가 이 이름들과 설명을 프롬프트 앞에 붙인다. 셋째, 같은 .char 파일을 Flux 2와 Krea 2에서도 사용할 수 있다.

한계로는 멀티 레퍼런스에 약하다는 점이 꼽혔고, 24GB 이상 VRAM과 약 64GB RAM이 필요하다. 게시자는 MiniMax H3의 레퍼런스 채널 성능이 워낙 좋아 LoRA 방식은 아주 특수한 경우에만 필요하다고 보지만, .char를 T2V나 I2V 노드와 함께 쓰려는 이들을 위해 LoRA 어댑터 지원도 이미 추가했다고 말했다.