VEDA 稀疏注意力登陆 ComfyUI,MiniMax H3 生视频提速近一倍
robomar_ai_art · reddit · 2026-10-07
Reddit 用户实测了刚上架 ComfyUI 的 VEDA Sparse Attention 自定义节点（用于 MiniMax H3 视频生成）：
- 实测数据：RTX 4090 Laptop 16GB + 4-step LoRA 生成 15 秒 1344x768 视频，不开 VEDA 需 8 分 05 秒，开启 90% 稀疏度后仅 4 分 32 秒，且肉眼未见画质损失。
- 原理：VEDA 不是 LoRA，而是用学习到的预测器估计哪些注意力 tile 重要，只计算相关子集、跳过完整注意力图；当前预测器支持 T2VA、FL2VA、R2VA，且不限 8 步。
- 用法：从 GitHub 安装自定义节点，把 HuggingFace 上的预测器放进 ComfyUI/models/veda/，然后在 model/LoRA loader 之后、guider 或 sampler 之前的 MODEL 线上加「Veda Sparse Attention (MiniMax H3)」节点。作者测试后认为 90% 默认稀疏度最稳。
对本地跑视频生成的用户来说几乎是白捡的速度提升，作者也征集不同 GPU 上的对比结果。
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