pytraveler/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA-GGUF
!GitHub(https://img.shields.io/badge/GitHub-ComfyUI%20Node-181717?logo=github&logoColor=white&style=for-the-badge)(https://github.com/pytraveler/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-ComfyUI) MiniMax-H3 T2VA Prompt Rewriter LoRA — GGUF A GGUF conversion of ligh...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🧠 GGUF adapter viết lại prompt MiniMax-H3 — chạy trên llama.cpp, không cần tải 52GB
Chuyển đổi GGUF của LoRA viết lại prompt MiniMax-H3, cho phép chạy trên llama.cpp với Qwen3.6-27B đã được lượật thay vì bản bf16 gốc 52GB.
Đây là bản chuyển đổi định dạng từ lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA, không huấn luyện lại. Giá trị tensor không thay đổi, chỉ chuyển sang định dạng GGUF để phù hợp với llama.cpp.
✨ Điểm nổi bật
- F16 và Q8_0: Hai phiên bản adapter, Q8_0 nhẹ hơn (1.85GB vs 3.48GB), được đề xuất dùng mặc định.
- 992 tensor, rank 256: Thông số giống hệt bản gốc, alpha = 512.
- Tiết kiệm VRAM: Chỉ cần ~13-19GB tùy bản lượật, thay vì 52GB bản gốc.
- Hỗ trợ đa nền tảng: llama.cpp hỗ trợ CPU, CUDA, ROCm, Metal.
- Chuyển đổi chính xác: Q8_0 được lượật từ F16 trong repo này, tensor và metadata giống hệt.
- Hiệu ứng rõ rệt: Rewrite trả về đúng dạng
[Shot 2] At 00:06.500, khác với bản không dùng adapter. - Công cụ chuyển đổi: Dùng
convert_lora_to_gguf.pytừ llama.cpp + sửa lỗi choout_proj.
💡 Vì sao đáng chú ý
Adapter giúp bỏ qua yêu cầu tải 52GB bf16 ban đầu, thay bằng các bản lượật GGUF nhẹ hơn từ unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF. Điều này mở rộng khả năng chạy trên phần cứng giới hạn VRAM.
Phù hợp với người dùng ComfyUI thông qua MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-ComfyUI, tự động tải adapter khi chọn base GGUF và cài llama-cpp-python.
#GGUF #LoRA #llama.cpp #MiniMax-H3 #PromptRewriting #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customization — self-host on your infrastructure. Homepage Docs GitHub Research API Playground Discord LTX License LTX-2.5 — Video, Audio & World Simulation Full control and customiz...
MiniMax H3 System Overview MiniMax H3 is a general-purpose, omni-modal generative system. It supports unified understanding of multimodal contexts composed of text, images, video, and audio, and can generate video with native stereo audio at resolut...
MiniMax-H3 T2VA Prompt Rewriter LoRA !LightX2V(https://img.shields.io/badge/Inference-LightX2V-ff6b35)(https://github.com/ModelTC/LightX2V) !GitHub stars(https://img.shields.io/github/stars/ModelTC/LightX2V?style=social)(https://github.com/ModelTC/L...
!GitHub(https://img.shields.io/badge/GitHub-ComfyUI%20Node-181717?logo=github&logoColor=white&style=for-the-badge)(https://github.com/pytraveler/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-ComfyUI) MiniMax-H3 T2VA Prompt Rewriter LoRA — GGUF A GGUF conversion of ligh...
!FLUX.1 dev Grid(./devgrid.jpg) FLUX.1 dev is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-la...
利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Kokoro is an open-weight TTS model with 82 million parameters. Despite its lightweight architecture, it delivers comparable quality to larger models while being significantly faster and more cost-efficient. With Apache-licensed weights, Kokoro can be...