PoopMan333/H3_Character_Sheet_Generator

여러 참조 이미지를 결합해 캐릭터 또는 사물의 일관된 회전형 시트와 선택적 Spin Video를 생성하는 ComfyUI image-to-image workflow입니다.MiniMax H3 Community License

최대 9장의 이미지를 MiniMax H3 영상 생성으로 결합해 일관된 캐릭터 시트를 만듭니다.

학습 방식 · MiniMax H3를 기반으로 한 ComfyUI workflow이며, INT8 Diffusion·Text Encoder·Video VAE와 선택적 Turbo LoRA를 조합해 다중 참조 image-to-image 및 영상 프레임 추출을 수행합니다.

TL;DR

이 모델은 별도 Fine-tune 가중치라기보다 MiniMax H3를 기반으로 한 ComfyUI workflow로, 최대 9장의 참조 이미지를 하나의 캐릭터 외형에 결합합니다. A Prompt에서 각 이미지에서 가져오거나 제외할 요소를 지정하고 B Prompt로 정지 자세와 카메라 회전을 제어한 뒤, 컷 없는 단일 영상 생성에서 프레임을 추출해 6-panel 또는 4-panel 시트로 재조립합니다. 6-panel은 124프레임에서 6장을, 4-panel은 73프레임에서 4장을 선택하므로 캐릭터 일관성은 확보하지만 생성 시간이 길고 패널별 세부 해상도에는 한계가 있습니다. Anime to Realistic 변환과 사물 참조에도 쓸 수 있지만, MiniMax H3 라이선스는 EU·UK·South Korea·USA를 제외하고 출력물에도 적용된다고 README에 적혀 있습니다.

핵심 포인트

MiniMax H3 기반 workflow가 최대 9장의 참조 이미지를 한 캐릭터로 결합합니다. 얼굴, 의상, 장비처럼 이미지마다 필요한 요소를 나눠 지정할 수 있습니다. 각 이미지에서 제외할 요소까지 Prompt에 적어야 배경이나 원치 않는 머리카락이 섞이는 문제를 줄일 수 있습니다.
개별 정지 이미지를 따로 생성하지 않고 하나의 영상 생성에서 여러 프레임을 추출합니다. 캐릭터가 정지한 채 카메라가 컷 없이 천천히 회전하므로 패널 사이의 얼굴과 의상 변화가 줄어듭니다. 결과물은 360도 또는 180도 회전 시트와 선택적 개별 프레임으로 재사용할 수 있습니다.
6-panel 버전은 정면, 양측면, 후면과 얼굴 확대 샷을 한 시트에 배치합니다. 4-panel 버전은 네 방향만 추출해 처리 프레임을 줄이는 구조입니다. 특정 패널이 마음에 들지 않으면 전체 프레임을 저장한 뒤 더 나은 프레임 번호를 골라 캐시된 Stitching만 다시 수행할 수 있습니다.
캐릭터뿐 아니라 방패 같은 사물에도 적용할 수 있습니다. 사물은 한 방향의 참조만으로 형태를 추정하기보다 여러 각도의 이미지를 입력하는 방식이 권장됩니다. Anime 이미지를 Realistic 스타일의 회전 시트로 변환하는 별도 B Prompt도 제공됩니다.

제한사항

6-panel 출력은 6장을 얻기 위해 124프레임을 생성하므로 처리 시간이 깁니다. 4-panel 버전은 73프레임에서 4장을 추출해 약 40% 적은 프레임으로 동작합니다. Turbo LoRA와 caching은 속도를 높이지만 Prompt adherence와 품질이 약간 낮아질 수 있습니다.
MiniMax H3는 정지 이미지보다 영상 생성에 더 적합해 단일 패널의 세부 품질이 제한될 수 있습니다. 해상도와 Steps를 높이면 품질이 나아지는 대신 생성 시간이 늘어납니다. 작은 패널만으로는 얼굴이나 의상 질감의 근접 작업이 부족할 수 있어 별도 디테일 샷을 함께 쓰는 편이 필요합니다.
README는 MiniMax H3 Community License가 EU, UK, South Korea와 USA를 제외하며 출력물에도 적용된다고 명시합니다. 상업적 사용 전에는 원본 라이선스의 적용 범위를 직접 확인해야 합니다. workflow 파일과 기반 모델의 권리 범위가 서로 다르므로 둘을 같은 조건으로 취급하면 안 됩니다.

벤치마크

벤치마크	지표	값	비교
6-panel 생성 처리량	생성 프레임 대비 선택 패널	124 프레임 → 6 패널	—
4-panel 생성 처리량	생성 프레임 대비 선택 패널	73 프레임 → 4 패널	6-panel 버전보다 약 40% 빠른 구성으로 소개됨