t8star/Semantic-Bridge-Comfy

Semantic Bridge — ComfyUI / T8 无损兼容模型

本仓库发布两份 MiniMax H3 CONDITIONING 语义适配器的 T8 Compat 封装，供支持 Semantic Bridge 的 ComfyUI 节点读取。它们不是 H3 主模型、LoRA、文本编码器、高清放大器或加速模型，不替代现有 H3 主模型、CLIP 和 VAE，也不需要下载 SenseNova 教师模型。

节点项目：T8 MiniMax H3 Audio。

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API 和在线 AI 应用链接包含推广／邀请参数。

状态说明（2026-09-17）：转换模型已发布。T8 本地实现及正式核心目录同步已完成，Bridge和受影响范围443项CPU回归、5份实际Core工作流校验及指定两段共8秒双MODEL／Relay机械验证通过；仍为EXP，集中画面与生成对白／歌唱／接缝人审待。全仓扩大诊断因基线已有失败而保留未完成记录，不能冒称整仓全绿。新节点代码尚未推送GitHub／发布Registry；下载这些权重不会给已发布的v1.83.0自动增加节点。使用前确认安装版本确实包含下列节点，重启ComfyUI载入；本地交付或模型发布不等于人审验收及公开节点版本发布。

1. 下载哪一个？

模型文件	原始作者与用途定位	存储精度	文件大小
MiniMaxH3_SemanticBridge_v1_T8_Compat.safetensors	speach1sdef178；通用语义、构图、空间关系、数量、材质、反射与遮挡等方向	FP16	11,024,432 字节，约 10.51 MiB
BUNNY_H3_ActionLogic_Bridge_V1_T8_Compat.safetensors	FourBunny / JOKER141；动作逻辑、运动连续性与物体归属等方向	FP32	22,046,928 字节，约 21.03 MiB

用途定位来自上游描述，不是所有提示词的效果保证。先用原版 0.10 做对照；动作场景可以单独试 BUNNY。BUNNY 是另一份独立训练权重，不是第一份模型的转换版。两者不要串联作用在同一份 CONDITIONING 上。

T8 Compat 保留原始六个张量的名称、shape、dtype 和数值，只加入来源、逐张量校验和等 safetensors 元数据。因此文件 SHA256 改变，但没有重新训练、量化成 INT8 或更换权重精度。T8 适配器内部采用 FP32 计算，输出恢复原 CONDITIONING 的 dtype/device；“FP16 文件”不代表内部采用 FP16 运算。

2. 正确安装位置

本仓库按 ComfyUI 目录布局存放，**把仓库中的 models 目录合并到自己的 ComfyUI/models**：

ComfyUI/
└─ models/
   └─ semantic_bridge/
      └─ t8_compat/
         ├─ MiniMaxH3_SemanticBridge_v1_T8_Compat.safetensors
         ├─ BUNNY_H3_ActionLogic_Bridge_V1_T8_Compat.safetensors
         ├─ LICENSE.txt
         └─ NOTICE.txt

节点选择列表对应：

t8_compat/MiniMaxH3_SemanticBridge_v1_T8_Compat.safetensors
t8_compat/BUNNY_H3_ActionLogic_Bridge_V1_T8_Compat.safetensors

不要放在 diffusion_models、unet、loras、clip 或 vae 下。文件也可以直接放在 models/semantic_bridge/，但已有工作流若保存了 t8_compat/...，应保留上述子目录，避免模型选择名称失配。

也可在 ComfyUI 根目录执行（需要已安装 Hugging Face CLI）：

hf download t8star/Semantic-Bridge-Comfy --include "models/semantic_bridge/t8_compat/*" --local-dir .

此命令同时下载模型目录中的许可与声明，不覆盖 ComfyUI 根目录已有的 LICENSE。不要把 --local-dir 设置成 ComfyUI/models/semantic_bridge，否则会多套一层 models/semantic_bridge。下载后刷新节点列表；必要时重启 ComfyUI。如果仍看不到新节点，先确认安装的是包含 Semantic Bridge 的节点版本，而不是反复移动模型。

额外模型盘可使用 extra_model_paths.yaml，例如：

my_semantic_bridges:
  base_path: D:/AI-models
  semantic_bridge: semantic_bridge

此时模型放在 D:/AI-models/semantic_bridge/t8_compat/。示例盘符只是示例，不需要与发布者机器相同。更改配置后重启 ComfyUI；多个目录有同名文件时，T8 列表会显示实际路径用于区分。

3. 节点怎么连接？

开发候选节点名称与稳定 ID：

显示名称	节点 ID
H3 Semantic Bridge / 模型与设置 (T8 EXP)	MiniMaxH3SemanticBridgeConfigT8
H3 Semantic Bridge / 应用条件 (T8 EXP)	MiniMaxH3SemanticBridgeApplyT8

普通外接方式：

原生 H3 条件编码的 CONDITIONING → Bridge 应用条件 → 原来的 Guider / 采样器
Bridge 模型与设置的 semantic_bridge → Bridge 应用条件的 semantic_bridge

支持内部插口的 H3 条件节点也可直接接 semantic_bridge，与外接 Apply 二选一。它修改的是原生 H3 未投影的 [B,T,5120] 条件，不连接 MODEL 输入；其他编码器即使维度相同，也不能据此保证训练分布兼容。

Prompt Relay： Bridge 设置接 Relay 条件节点的内部 semantic_bridge 插口。不要在已绑定 Relay 的 CONDITIONING 后再接 Apply。全局／局部提示词和时间线仍由原 Relay 计划提供，不写进模型设置。开发候选的独立 Relay 示例顺序为 base MODEL → Relay → 权重 LoRA → 采样器。

长视频内循环： Bridge 设置接长视频节点的内部 semantic_bridge。双模型 4+4 候选还支持 semantic_bridge_pass1 / semantic_bridge_pass2：未连接时继承公共配置，显式接 enabled=false 的配置可只关闭该阶段；每阶段重新编码后只应用一次。这是开发候选接入方式，不表示已发布版本拥有这些插口，也不是任意长片或任意采样组合的质量保证。

4. 参数及起步示例

参数	起步值	说明
model_name	原版或 BUNNY 文件	一次选择一个模型；不是 LoRA 名称。
enabled	true	false 完全旁路，不读取 Bridge 权重。
alpha	0.10	混合强度；0 旁路。更高不一定更好，不用提高强度掩盖声音、身份或动作失败。
magnitude_match	per_token	逐 token 匹配幅度。global 按完整条件条目统计；none 不匹配，不是等价设置。
token_scope	all_tokens	原始数学配置。text_only_preserve_reference 只修改原生 tag=1 文本行，需要有效 token tags，是实验项，不能保证声音正常。
device	auto	跟随条件张量；cpu / cuda 为高级覆盖，不会卸载其他模型。
chunk_tokens	256	限制适配器临时工作区；不改变视频时长，不是分段采样，global 归一化也不会改为逐块统计。
report_json	输出，无需填写	来源、模型身份、输入输出和应用次数诊断，不是提示词，也不是画质评分。

通用起步：原版 + enabled=true、alpha=0.10、per_token、all_tokens、auto、256。动作对照：只把模型换成 BUNNY，其余条件保持相同。无 Bridge 基线：只把 enabled 改成 false 或 alpha 改成 0。不用填写新的 JSON 配置文件。

比较时固定原生编码器、seed、提示词、底模、LoRA、尺寸和采样配方，分别生成无 Bridge / 原版 / BUNNY；不要同时更换编码器再把变化全部归因于 Bridge。更换模型、强度、作用范围或配方后，长视频使用新的 chain_id，不要误用旧完成缓存。

5. 兼容边界与已验证内容

• 原作者模型文件本身也符合六张量契约，可直接读取；T8 封装不要求再安装原作者或社区 custom_nodes，不自动下载其他模型。
• 发布前重新进行 CPU 检查：两模型各六张量的 dtype、shape、内容哈希与源文件逐项一致，无 NaN/Inf；同一配置下原始文件和封装在三种 magnitude 模式的输出逐字节一致。见 模型与校验清单。这只是转换正确性，不是两模型效果相同或质量验收。
• Ref2VA、参考音频、唱歌、Hybrid、续接与内循环仍为 EXP。上游报告过参考音频／唱歌的发音和口型退化；T8 接线兼容和机械成片检查不能消除这种风险。必须同时检查实际生成的人声、音乐、口型及第二段边界；不能用原参考音轨正常来证明生成语音正常。
• 不保证所有提示词更准确，不承诺 16GB 常驻、加速、降低显存或任意工作流无退化。适配器不是注意力内核，也不会自动替换 Sage / Sol / FastH3 算法。
• 报重复应用时移除多余 Apply，从原生条件重新编码；Relay 请用内部插口。强度为零用于对照，不用于掩盖错误。

6. 来源、修改声明和许可

原版：speach1sdef178/MiniMax-H3-Semantic-Bridge，固定 revision b9fe58ba6f428d990a59f20f09f719c8fbc67f7d。

BUNNY：JOKER141/BUNNY_H3_Conditioning_Bridge，固定 revision 658bfbb0c49f6e8f79d727c7d261efa9e3853893；感谢 FourBunny / JOKER141。

T8 修改声明：仅重新封装 safetensors 元数据并加入来源与逐张量校验信息；六个训练张量的名称、shape、dtype、值全部保持不变。 不是官方 MiniMax 发布，也不是 T8 新训练模型；没有重新分发 SenseNova 教师。可核对 SHA256SUMS 和 MODEL_MANIFEST。

两份上游模型卡均声明适用 MiniMax H3 Community License Agreement，并非 MIT / Apache 模型。完整协议见 LICENSE，必要声明见 NOTICE.txt，原作者随附许可摘要见 licenses/original。T8 节点代码许可不重新许可这些权重。使用、下载、修改和再分发须遵守该协议的地域、使用及再分发条件；非商用研究也不豁免上游条款。

English quick start

This is a lossless safetensors compatibility packaging of two independently trained MiniMax H3 conditioning adapters: original Semantic Bridge (FP16 storage) and BUNNY ActionLogic (FP32 storage). No retraining or INT8 quantization was performed. All six tensors retain their original keys, shapes, dtypes and values. Runtime adapter math is FP32. No SenseNova teacher is needed.

Merge this repository's models/ directory into ComfyUI/models/, preserving semantic_bridge/t8_compat/. Use the T8 Config and Apply nodes, or one supported internal semantic_bridge socket, starting at alpha 0.10, per_token, all_tokens, auto, chunk 256. Do not apply both models sequentially or apply twice after Relay binding.

As of 2026-09-17, the T8 integration is still a development candidate pending final formal delivery and collective human review. Publishing the weights does not publish or qualify the nodes. Reference-audio singing and lip synchronization can degrade. Tensor parity is not a video/audio quality guarantee. Follow the included MiniMax H3 Community License Agreement and notices; the T8 code license does not relicense these weights.