Swap in the custom MiniMax H3 graph and bind prompts, seed, size, steps, and LoRA to its node IDs.
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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Towsty
+360
-129
@@ -1,150 +1,381 @@
|
||||
{
|
||||
"1": {
|
||||
"class_type": "LoadImage",
|
||||
"92": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"image": "input.png"
|
||||
"filename_prefix": "video/MiniMax_H3",
|
||||
"format": "auto",
|
||||
"codec": "auto",
|
||||
"video": [
|
||||
"105:91",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Load Image" }
|
||||
"class_type": "SaveVideo",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Save Video"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"2": {
|
||||
"class_type": "CLIPLoader",
|
||||
"114": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"image": "Firefly.png"
|
||||
},
|
||||
"class_type": "LoadImage",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Load Image"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"119": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"upscale_method": "nearest-exact",
|
||||
"megapixels": 0.9,
|
||||
"resolution_steps": 32
|
||||
},
|
||||
"class_type": "ImageScaleToTotalPixels",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Scale Image to Total Pixels"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"120": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"image": [
|
||||
"119",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "GetImageSize",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Get Image Size"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"127": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"image": [
|
||||
"128",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "GetImageSize",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Get Image Size"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"128": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"upscale_method": "nearest-exact",
|
||||
"megapixels": 0.98,
|
||||
"resolution_steps": 32,
|
||||
"image": [
|
||||
"114",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "ImageScaleToTotalPixels",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Scale Image to Total Pixels"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:11": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"vae_name": "minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors"
|
||||
},
|
||||
"class_type": "VAELoader",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Load VAE"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:24": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"vae_name": "minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors"
|
||||
},
|
||||
"class_type": "VAELoader",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Load VAE"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:23": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"samples": [
|
||||
"105:14",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"vae": [
|
||||
"105:24",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "VAEDecodeAudio",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "VAE Decode Audio"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:10": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"samples": [
|
||||
"105:14",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"vae": [
|
||||
"105:11",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "VAEDecode",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "VAE Decode"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:17": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"sampler_name": "res_multistep"
|
||||
},
|
||||
"class_type": "KSamplerSelect",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "KSamplerSelect"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:9": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"scheduler": "simple",
|
||||
"steps": [
|
||||
"105:123",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"denoise": 1,
|
||||
"model": [
|
||||
"105:122",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "BasicScheduler",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "BasicScheduler"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:14": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"noise": [
|
||||
"105:15",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"guider": [
|
||||
"105:16",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"sampler": [
|
||||
"105:17",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"sigmas": [
|
||||
"105:9",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"latent_image": [
|
||||
"105:104",
|
||||
1
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "SamplerCustomAdvanced",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "SamplerCustomAdvanced"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:16": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"model": [
|
||||
"105:122",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"conditioning": [
|
||||
"105:104",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "BasicGuider",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Basic Guider"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:6": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"unet_name": "minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors",
|
||||
"weight_dtype": "default"
|
||||
},
|
||||
"class_type": "UNETLoader",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Load Diffusion Model"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:13": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"clip_name": "qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors",
|
||||
"type": "minimax",
|
||||
"device": "default"
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Qwen3-VL CLIP" }
|
||||
"class_type": "CLIPLoader",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Load CLIP"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"3": {
|
||||
"class_type": "UNETLoader",
|
||||
"105:15": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"unet_name": "minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors",
|
||||
"weight_dtype": "default"
|
||||
"noise_seed": 757358688076805
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "MiniMax H3 UNET" }
|
||||
},
|
||||
"4": {
|
||||
"class_type": "VAELoader",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"vae_name": "minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors"
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Video VAE" }
|
||||
},
|
||||
"5": {
|
||||
"class_type": "VAELoader",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"vae_name": "minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors"
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Audio VAE" }
|
||||
},
|
||||
"6": {
|
||||
"class_type": "LoraLoaderModelOnly",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"model": ["3", 0],
|
||||
"lora_name": "minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors",
|
||||
"strength_model": 1
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Turbo LoRA" }
|
||||
},
|
||||
"7": {
|
||||
"class_type": "ComfySwitchNode",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"switch": true,
|
||||
"on_false": ["3", 0],
|
||||
"on_true": ["6", 0]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "LoRA Bypass Switch" }
|
||||
},
|
||||
"8": {
|
||||
"class_type": "MiniMaxH3ImageToVideo",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"clip": ["2", 0],
|
||||
"vae": ["4", 0],
|
||||
"first_frame": ["1", 0],
|
||||
"prompt": "",
|
||||
"width": 1344,
|
||||
"height": 768,
|
||||
"length": 124
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "MiniMax H3 Image to Video" }
|
||||
},
|
||||
"9": {
|
||||
"class_type": "RandomNoise",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "RandomNoise"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:91": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"noise_seed": 0
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Seed" }
|
||||
},
|
||||
"10": {
|
||||
"class_type": "KSamplerSelect",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"sampler_name": "res_multistep"
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Sampler MiniMax" }
|
||||
},
|
||||
"11": {
|
||||
"class_type": "BasicScheduler",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"model": ["7", 0],
|
||||
"scheduler": "simple",
|
||||
"steps": 8,
|
||||
"denoise": 1
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Scheduler" }
|
||||
},
|
||||
"12": {
|
||||
"class_type": "BasicGuider",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"model": ["7", 0],
|
||||
"conditioning": ["8", 0]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Guider" }
|
||||
},
|
||||
"13": {
|
||||
"class_type": "SamplerCustomAdvanced",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"noise": ["9", 0],
|
||||
"guider": ["12", 0],
|
||||
"sampler": ["10", 0],
|
||||
"sigmas": ["11", 0],
|
||||
"latent_image": ["8", 1]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "KSampler" }
|
||||
},
|
||||
"14": {
|
||||
"class_type": "VAEDecode",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"samples": ["13", 0],
|
||||
"vae": ["4", 0]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Decode Video" }
|
||||
},
|
||||
"15": {
|
||||
"class_type": "VAEDecodeAudio",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"samples": ["13", 0],
|
||||
"vae": ["5", 0]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Decode Audio" }
|
||||
},
|
||||
"16": {
|
||||
"class_type": "CreateVideo",
|
||||
"inputs": {
|
||||
"images": ["14", 0],
|
||||
"audio": ["15", 0],
|
||||
"fps": 24,
|
||||
"bit_depth": 8
|
||||
"bit_depth": 8,
|
||||
"images": [
|
||||
"105:10",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"audio": [
|
||||
"105:23",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Create Video" }
|
||||
"class_type": "CreateVideo",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Create Video"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"17": {
|
||||
"class_type": "SaveVideo",
|
||||
"105:104": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"video": ["16", 0],
|
||||
"filename_prefix": "video/MiniMax_H3",
|
||||
"format": "auto",
|
||||
"codec": "auto"
|
||||
"prompt": "",
|
||||
"width": [
|
||||
"127",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"height": [
|
||||
"127",
|
||||
1
|
||||
],
|
||||
"length": [
|
||||
"105:107",
|
||||
1
|
||||
],
|
||||
"clip": [
|
||||
"105:13",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"vae": [
|
||||
"105:11",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"first_frame": [
|
||||
"128",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"_meta": { "title": "Save MP4" }
|
||||
"class_type": "MiniMaxH3ImageToVideo",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "MiniMax H3 Image to Video"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:107": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"expression": "max(5, round(a * 24)) + (5 - (max(5, round(a * 24)) % 17)) % 17",
|
||||
"values.a": [
|
||||
"105:111",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "ComfyMathExpression",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Math Expression"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:111": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"value": 10
|
||||
},
|
||||
"class_type": "PrimitiveFloat",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Float (duration)"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:121": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"lora_name": "minimax_h3_fl2v_turbo_8step_v1.0_comfyui_bf16.safetensors",
|
||||
"strength_model": 1,
|
||||
"model": [
|
||||
"105:6",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "LoraLoaderModelOnly",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Load LoRA"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:122": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"switch": [
|
||||
"105:126",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"on_false": [
|
||||
"105:6",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"on_true": [
|
||||
"105:121",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "ComfySwitchNode",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "If/Else Switch (Model)"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:123": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"switch": [
|
||||
"105:126",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"on_false": [
|
||||
"105:124",
|
||||
0
|
||||
],
|
||||
"on_true": [
|
||||
"105:125",
|
||||
0
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"class_type": "ComfySwitchNode",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "If/Else Switch (Steps)"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:124": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"value": 20
|
||||
},
|
||||
"class_type": "PrimitiveInt",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Int"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:125": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"value": 8
|
||||
},
|
||||
"class_type": "PrimitiveInt",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Int"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"105:126": {
|
||||
"inputs": {
|
||||
"value": false
|
||||
},
|
||||
"class_type": "PrimitiveBoolean",
|
||||
"_meta": {
|
||||
"title": "Boolean (Enable Lightning LoRA)"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
+120
-27
@@ -12,38 +12,131 @@ export interface GenerateParams {
|
||||
length: number
|
||||
}
|
||||
|
||||
type WorkflowGraph = Record<string, { class_type: string; inputs: Record<string, unknown>; _meta?: { title?: string } }>
|
||||
type WorkflowNode = { class_type: string; inputs: Record<string, unknown>; _meta?: { title?: string } }
|
||||
type WorkflowGraph = Record<string, WorkflowNode>
|
||||
|
||||
const PROMPT_CLASSES = new Set([
|
||||
'MiniMaxH3ImageToVideo',
|
||||
'CLIPTextEncode',
|
||||
'CLIPTextEncodeQwen3VL',
|
||||
'TextEncodeQwen3VL'
|
||||
])
|
||||
const SEED_CLASSES = new Set(['RandomNoise', 'KSampler', 'SamplerMiniMax', 'KSamplerAdvanced'])
|
||||
const IMAGE_CLASSES = new Set(['LoadImage'])
|
||||
const LORA_CLASSES = new Set(['LoraLoaderModelOnly', 'LoraLoader'])
|
||||
|
||||
function entriesOf(graph: WorkflowGraph, classType: string) {
|
||||
return Object.entries(graph).filter(([, node]) => node.class_type === classType)
|
||||
}
|
||||
|
||||
function linkId(value: unknown): string | null {
|
||||
return Array.isArray(value) && typeof value[0] === 'string' ? value[0] : null
|
||||
}
|
||||
|
||||
function snap32(value: number) {
|
||||
return Math.max(32, Math.round(value / 32) * 32)
|
||||
}
|
||||
|
||||
function titleOf(node: WorkflowNode) {
|
||||
return node._meta?.title || ''
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}
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export function buildWorkflow(params: GenerateParams) {
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const graph = structuredClone(workflowTemplate) as WorkflowGraph
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graph['1'].inputs.image = params.imageName
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graph['8'].inputs.prompt = params.prompt
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||||
graph['8'].inputs.width = params.width
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||||
graph['8'].inputs.height = params.height
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||||
graph['8'].inputs.length = params.length
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graph['9'].inputs.noise_seed = params.seed
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graph['11'].inputs.steps = params.steps
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||||
graph['7'].inputs.switch = params.turbo
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||||
graph['6'].inputs.strength_model = params.turbo ? 1 : 0
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const width = snap32(params.width)
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const height = snap32(params.height)
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for (const [, node] of Object.entries(graph)) {
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if (IMAGE_CLASSES.has(node.class_type) && 'image' in node.inputs) {
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node.inputs.image = params.imageName
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}
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if (PROMPT_CLASSES.has(node.class_type) || node.class_type.includes('Qwen3')) {
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||||
if ('prompt' in node.inputs) node.inputs.prompt = params.prompt
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||||
if ('text' in node.inputs) node.inputs.text = params.prompt
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}
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if (node.class_type === 'MiniMaxH3ImageToVideo') {
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||||
node.inputs.prompt = params.prompt
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||||
node.inputs.width = width
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||||
node.inputs.height = height
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||||
node.inputs.length = params.length
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||||
}
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||||
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||||
if (SEED_CLASSES.has(node.class_type)) {
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||||
if ('noise_seed' in node.inputs) node.inputs.noise_seed = params.seed
|
||||
if ('seed' in node.inputs) node.inputs.seed = params.seed
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||||
}
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if (LORA_CLASSES.has(node.class_type)) {
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node.inputs.strength_model = params.turbo ? 1 : 0
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}
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if (node.class_type === 'PrimitiveBoolean') {
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node.inputs.value = params.turbo
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}
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if (node.class_type === 'ComfySwitchNode' && typeof node.inputs.switch === 'boolean') {
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||||
node.inputs.switch = params.turbo
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||||
}
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||||
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||||
if (node.class_type === 'BasicScheduler' && typeof node.inputs.steps === 'number') {
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||||
node.inputs.steps = params.steps
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}
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||||
}
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for (const [, node] of entriesOf(graph, 'ComfySwitchNode')) {
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if (!/step/i.test(titleOf(node))) continue
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const qualityId = linkId(node.inputs.on_false)
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||||
const turboId = linkId(node.inputs.on_true)
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||||
if (qualityId && graph[qualityId]?.class_type === 'PrimitiveInt') {
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||||
graph[qualityId].inputs.value = params.turbo ? 20 : params.steps
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||||
}
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||||
if (turboId && graph[turboId]?.class_type === 'PrimitiveInt') {
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||||
graph[turboId].inputs.value = params.turbo ? params.steps : 8
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||||
}
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||||
}
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||||
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||||
return graph
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||||
}
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const LABEL_OVERRIDES: Record<string, string> = {
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'114': 'Loading image',
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||||
'128': 'Scaling image',
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||||
'127': 'Reading image size',
|
||||
'119': 'Scaling image',
|
||||
'120': 'Reading image size',
|
||||
'92': 'Saving MP4',
|
||||
'105:6': 'Loading MiniMax H3 model',
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||||
'105:11': 'Loading video VAE',
|
||||
'105:13': 'Loading Qwen3-VL encoder',
|
||||
'105:15': 'Preparing seed',
|
||||
'105:9': 'Building schedule',
|
||||
'105:10': 'Decoding video frames',
|
||||
'105:14': 'Sampling',
|
||||
'105:16': 'Preparing guider',
|
||||
'105:17': 'Selecting sampler',
|
||||
'105:23': 'Decoding audio',
|
||||
'105:24': 'Loading audio VAE',
|
||||
'105:91': 'Encoding video',
|
||||
'105:104': 'Encoding prompt & latent',
|
||||
'105:107': 'Computing duration',
|
||||
'105:111': 'Setting duration',
|
||||
'105:121': 'Applying turbo LoRA',
|
||||
'105:122': 'Selecting model path',
|
||||
'105:123': 'Selecting steps',
|
||||
'105:124': 'Quality steps',
|
||||
'105:125': 'Turbo steps',
|
||||
'105:126': 'Selecting turbo LoRA'
|
||||
}
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||||
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||||
export const NODE_LABELS: Record<string, string> = {
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||||
'1': 'Loading image',
|
||||
'2': 'Loading Qwen3-VL encoder',
|
||||
'3': 'Loading MiniMax H3 model',
|
||||
'4': 'Loading video VAE',
|
||||
'5': 'Loading audio VAE',
|
||||
'6': 'Applying turbo LoRA',
|
||||
'7': 'Selecting model path',
|
||||
'8': 'Encoding prompt & latent',
|
||||
'9': 'Preparing seed',
|
||||
'10': 'Selecting sampler',
|
||||
'11': 'Building schedule',
|
||||
'12': 'Preparing guider',
|
||||
'13': 'Sampling',
|
||||
'14': 'Decoding video frames',
|
||||
'15': 'Decoding audio',
|
||||
'16': 'Encoding video',
|
||||
'17': 'Saving MP4'
|
||||
...Object.fromEntries(
|
||||
Object.entries(workflowTemplate as WorkflowGraph).map(([id, node]) => [id, node._meta?.title || `Node ${id}`])
|
||||
),
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||||
...LABEL_OVERRIDES
|
||||
}
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||||
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||||
export function isEncodingNode(node: string) {
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return node === '92' || node === '105:91' || /encoding|saving mp4/i.test(NODE_LABELS[node] || '')
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||||
}
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