VEDA Sparse Attention, ComfyUI에서 MiniMax H3 지원 시작
원문 제목 — VEDA Sparse Attention is now available for MiniMax H3 in ComfyUI
📄 전문 번역
아직 이를 아는 사람이 많지 않을 것 같아 공유한다. VEDA Sparse Attention이 이제 ComfyUI 커스텀 노드 형태로 MiniMax H3를 지원한다. 필자는 오늘 자신의 셋업에서 테스트했으며 조건은 RTX 4090 랩톱 16GB, 32GB RAM, 4스텝 LoRA, 15초 영상, 1344x768 해상도였다. VEDA 없이는 8분 5초, 90% 희소성의 VEDA 적용 시 4분 32초가 걸렸다. 워크플로, LoRA, 설정은 모두 동일했고 유일한 변경은 VEDA 활성화였으며, 결과물에서 품질 저하는 확인되지 않았다.
VEDA는 LoRA가 아니다. 학습된 예측기를 사용해 어떤 어텐션 타일이 중요한지 추정하고, 전체 어텐션 맵 대신 관련 하위 집합만 계산한다. 현재 예측기는 T2VA, FL2VA, R2VA에서 동작하며, 8NFE라는 이름에도 불구하고 8스텝에 국한되지 않는다.
설치는 간단하다. 커스텀 노드는 GitHub의 veda-sparse/Veda-on-ComfyUI 저장소에서, 예측기는 Hugging Face의 Veda-Sparse/Minimax-H3-T2VA-Veda-8NFE-600Step-Preview에서 받을 수 있다. 예측기는 ComfyUI/models/veda/ 폴더에 넣고, MODEL 라인에서 모델 및 LoRA 로더 뒤, guider나 sampler 앞에 Veda Sparse Attention (MiniMax H3) 노드를 추가하면 된다.
여러 희소성 값을 시도했지만 90%만 제대로 동작해 학습된 기본값을 그대로 유지한다. 필자의 셋업에서 이는 상당히 큰 차이를 만들었고, 특히 시각적 품질 저하가 보이지 않았다는 점을 고려하면 의미가 크다. 아래에 15초 예시 영상을 추가했으며, 다른 GPU에서 어떤 결과가 나오는지도 흥미로울 것이라고 밝혔다.
이 글은 레딧 사용자 robomar_ai_art가 제출했다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
VEDA Sparse Attention은 학습된 예측기로 중요한 어텐션 타일만 계산해 MiniMax H3 영상 생성 속도를 단축하는 ComfyUI 커스텀 노드다. RTX 4090 랩톱 테스트에서 15초 영상 생성 시간이 8분 5초에서 4분 32초로 약 절반 수준으로 줄었으며 품질 저하는 보고되지 않았다. 다만 댓글에서는 Kijai의 테스트에서 sol attention이 더 빠르다는 상반된 평가와, sol attention에서 발생하던 삼각형 아티팩트가 VEDA에서는 없었다는 의견이 함께 제기되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
이 설치류의 터무니없는 자신감이 짜증난다
훌륭한 댓글이다 🤣
Kijai가 이것을 테스트했고 sol attention이 더 좋고 빠르다고 밝혔다
누구나 읽을 수 있는 링크를 올려줄 수 있나. 나도 전에 sol attention을 썼지만 이것만큼 생성 속도가 빨라지지는 않았다. 그리고 sol attention을 쓸 때는 삼각형 아티팩트가 생겼는데 여기서는 전혀 없다.