MiniMax-H3가 출시되자 이 모델이 얼마나 잘 처리하는지 테스트하고 싶어졌다. 특히 영화 같은 실사감, 전투, 환경 연속성을 살펴보고자 했다. 몇 주간 다른 프로젝트로 옮겨 있었지만 이를 장면으로 편집하기 위해 다시 돌아왔고, 그 결과물이 바로 이것이다.

발견한 주요 내용은 다음과 같다(아마 이미 잘 알려진 것들일 것이다). 실사감은 프롬프트와 생성 MP로 개선되며 해상도가 높을수록 좋다. 영상 제작의 4분의 3 지점쯤에서 PlagueKind의 워크플로와 모델의 고속 버전인 minimax_h3_fastvideo_vsa_datafree_1300step_4step_int8_convrot로 전환했고, 더 높은 MP에서 더 짧은 시간에 전반적으로 더 나은 품질의 영상을 만들 수 있게 됐다. 이제 5070ti에서 8 스텝으로 1MP 10초 클립을 6분 이내에 생성할 수 있어 매우 만족스럽다.

일반적인 움직임은 모델이 잘 처리하지만 빠른 움직임은 한계다. Deroping은 이를 돕기 위해 도입된 방법이지만 추가 생성 시간이 든다. 프레임 보간은 생성 시간에 거의 추가 비용 없이 프레임 떨림을 부드럽게 만드는 데 큰 도움이 된다. 전투 장면은 인내심과 한두 개의 LoRA가 필요하며, 이번에 사용한 LoRA가 큰 도움이 됐고 나머지는 편집으로 보완했다. 원거리의 와이드 샷은 얼굴 표현에 어려움을 겪는데, FaceRefine이 도움이 되지만 화면에 피사체가 하나만 있을 때 가장 효과적이다.

표정은 추가 참조 이미지로 쉽게 적용할 수 있다. 처음에는 캐릭터 시트만 사용했을 때 시트의 기본 무표정이 캐릭터에 적용됐지만, 표정이 담긴 별도의 참조 이미지를 추가하고 retention_analysis에 등록한 뒤 샷 설명에서 직접 언급하니 훨씬 잘 작동했다. 장면 연속성은 예상보다 훨씬 쉽게 환경 파괴의 일관성을 유지할 수 있었다. 파괴된 벽이 보이는 샷을 크롭해 참조 이미지로 사용하고 retention_analysis에서 이를 참고하라고 지시하는 것만으로 충분했으며, 가끔 잘못된 벽에 피해가 복제되기도 했지만 대체로 장면 내에 유지됐다. 샷 간 캐릭터 위치 일관성에도 같은 기법을 사용했다.

전반적으로 결과에 만족한다. 최근에는 refmod 사용과 더 세밀한 구도 블로킹 테스트를 시작했으며, 이 모델로 아직 발견하고 개선할 것이 많다. 고해상도 유튜브 버전의 링크도 함께 공유했다.