Minimax H3 비디오 생성에 Jev 통합
원문 제목 — Integration of Jev into Minimax H3 Video Generation
📄 전문 번역
누군가 Jev를 어텐션 처리 희소화에 활용하는 독창적인 아이디어를 내놓았다.
그 결과 생성 시간이 40% 이상 단축되어 06:07에서 03:34로 줄어들었다.
작성자는 GitHub에 ComfyUI-MiniMax-H3-W4A4-VSA 저장소의 exp/jev-adaptive-vsa 브랜치를 공개했다.
현재 Jev의 오픈소스 대안이 많이 나와 있는 만큼 추가 최적화가 곧 이어질 것으로 전망된다.
한편 작성자는 이 저장소를 직접 사용해 본 이가 있는지 묻고 있다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Minimax H3 비디오 생성에 Jev 기반 어텐션 희소화를 적용해 생성 시간이 40% 이상, 06:07에서 03:34로 단축되었다는 소식이다. 다만 최고 댓글에 따르면 실측에서는 해상도에 따라 스텝당 5~15% 수준의 절감에 그쳤으며, 40%는 Jev와 희소 스택을 합산한 수치로 추정된다. 오픈소스 Jev 대안이 늘어나는 만큼 추가 최적화가 기대된다는 전망과 함께, 오픈소스 버전 사용 시 VRAM 약 1GB의 추가 사용이 필요할 수 있다는 지적도 나왔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
직접 테스트해 보았다. 480 해상도에서는 스텝당 5% 미만, 1080 같은 더 높은 해상도에서는 스텝당 10~15% 정도 절감되는 것 같다. 해당 트윗의 40%는 Jev에 희소 스택까지 더해진 수치로 보인다. 따라서 속도 면에서 큰 도움은 되지 않는다.
아쉬운 결과다. 그래도 오픈소스 버전이 더 나은 성과를 내주길 바란다. 다만 그 경우 VRAM 중 1GB 정도를 추가로 할당해야 할 것으로 보인다.
흥미로운 아이디어지만, 이 방식은 희소 어텐션 사용 시 고정적으로 10%를 유지하는 대신 Jev가 판단하여 때로는 5%나 3%만 필요하다고 판단하는 것이다. 다만 그 10%가 대부분의 작업을 담당하고 있어 Jev 유형 모델이 절감할 수 있는 폭에는 한계가 있다.
Jev나 다른 DE가 이미지 태깅에 도움이 되거나, 적어도 이미지 태그를 검증하는 데 활용될 수 있지 않을까 생각했다.
모든 단어에 대해 스무고개 방식처럼 분기형 이미지 태깅을 수행할 수 있을 것이다. 그래도 LLM보다 훨씬 효율적일 것이다.