MiniMax H3를 로컬 PC에서 실행해 보았습니다. 먼저 MiniMax H3 자체에 대한 정보를 담은 기사를 게시했었지만, 이후 “내 RTX 3060 Ti 8GB로도 정말 작동하는지 확인하기 위해” 실제로 환경 구축까지 진행하고 있습니다. 이번에는 세부적인 설정 방법을 직접 조사하여 하나씩 설정한 것이 아니라, 하고 싶은 것과 조건을 ChatGPT로 정리하고, 그 요청 문구를 Codex에 전달했습니다. MiniMax H3의 특징과 Seedance와의 비교, 그리고 로컬에서 실행하는 의미에 대해 자세히 알고 싶으시다면 여기를 참고하세요. 코덱스에 기존 ComfyUI를 검토받고 MiniMax H3+ Turbo LoRA 환경 구축 과정을 자세히 보고 싶으신 분은 여기로 문의하세요. RTX 3060 Ti 8GB로 실제 영상 생성 결과, 생성 시간, 일본어 음성, VRAM 및 RAM 사용량을 자세히 확인하시려면 여기를 참고하세요. H3를 사용하고 싶다면, 그 이후는 코덱스에 맡기겠습니다. 이번에 제가 직접 처음부터 판단한 것은 그렇게 많지 않았습니다. 사용하는 PC는 Windows이며, GPU는 RTX 3060 Ti 8GB, 메모리는 32GB입니다. 유료 API나 클라우드 GPU는 사용하지 않고, 제 PC에서 MiniMax H3를 실행하고 싶습니다. 생성 시간을 단축하기 위해 Turbo LoRA도 활용하고 싶습니다. 처음에는 3초에서 5초 정도의 짧은 영상을 제작하면 된다. 큰 방향성으로 결정한 것은 이 정도입니다. 어떤 양자화 모델을 사용할지, ComfyUI를 업데이트해야 하는지, 어떤 커스텀 노드가 필요한지, VRAM 8GB용으로 어떻게 구성해야 할지. 이 지역은 Codex에 현재 환경을 점검해 보고 기술적 판단은 그분에게 맡겼습니다. ComfyUI 자체도 이전에는 Codex에 제작된 환경입니다. 이번 글에서는 “기존 ComfyUI에 H3를 추가하는” 부분부터 기록을 남기고 있습니다. 단지, 그 기존 ComfyUI도 이전 스스로 직접 구축한 것이 아닙니다. ComfyUI 자체를 도입한 환경으로, Codex에 맡겨 구축해 놓은 것입니다. 당시 상세한 작업 로그를 남기지 않았기 때문에, 이번에는 ComfyUI를 처음부터 설치하는 절차까지 상세하게 기록된 내용은 아닙니다. 그래도 로컬 AI에 관심은 있지만, “ComfyUI의 사용 방법부터는 이해가 안 됩니다.” 어떤 사람이라도 그곳에서 코덱스에 문의하여 진행할 수 있다는 점을 전달하고 싶습니다. 코드엑스에는 작업 계획을 바탕으로 제작된 1차 번역문입니다. H3 환경을 만들어 달라고 요청했을 때, 갑자기 작업을 시작한 것은 아니었습니다. 먼저 작업 계획 및 공정 관리표를 작성하고, 게이트 방식에 따라 하나씩 꼼꼼히 확인하며 진행해 드리겠습니다. 더 나아가 H3는 모델이 크기 때문에, 먼저 다운로드해 둔 파일을 Codex에 정리하도록 요청하고 있습니다. 최종적으로 사용한 모델 종류는 총 약 40GB였습니다. 저는 긴 다운로드 대기 시간을 줄이고 Codex 사용량을 최소화하기 위해 실제 다운로드는 직접 진행했습니다. 코덱스에서도 일정 간격으로 진행 상황을 확인하면서 다운로드 시킬 수 있는 방법이 있습니다. 이번에는 “최대한 절약할 수 있다면 직접 해보는 것이 좋겠어”라는 판단입니다. 다운로드 완료 후 코덱스로 돌아와 파일명, 용량, 저장 위치, 중단 다운로드 파일 유무를 확인받았습니다. 환경 구축 과정에서 제대로 된 문제 상황도 발생했다. 모델을 배치하는 것만으로 끝이라고 생각했는데, 사실 그렇게 단순하지 않았습니다. 기존의 ComfyUI는 v0.28.0입니다. H3를 사용하기 위해 Codex가 v0.31.0으로 업데이트되면서 의존성 조정이 필요해졌고, 그 결과 ComfyUI 화면에도 호환성 경고가 표시되었습니다. 그것 또한 코덱스가 원인을 확인하여 필요한 버전으로 업데이트했다. 마지막으로 `pip check`와 ComfyUI 화면 모두에서 경고가 해결될 때까지 확인했습니다. 이런. 문제가 발생하면 원인을 파악하고 수정하고, 정말로 해결되었는지 확인한다. 그 정도까지 맡길 수 있는 점이 Codex의 큰 장점이라고 생각했습니다. H3+ 터보 LoRA 워크플로우 완결 결국, MiniMax H3의 비디오 모델, 텍스트 인코더, 비디오 VAE, 오디오 VAE, 터보 LoRA를 통합한 ComfyUI 워크플로우가 완성되었습니다. 이렇게 보니 노드가 상당히 많아서 처음부터 스스로 “이 모든 것을 다 이해하고 조립해보자”라고 생각하면 상당히 어렵습니다. 이번에는 인간 측에서 결정한 것은 “RTX 3060 Ti 8GB로 H3를 로컬 생성하는 것을 목표로 했다.” 구체적인 조립 방법은 코덱스에 맡깁니다. 토라(중)의 사용량은 표시상 4 포인트입니다. 환경 구축 시작 전후로 Codex 사용량도 기록했습니다. 사용한 것은 GPT-5.6 Terra (중). 작업 시작 시 97%, H3 환경 구축 완료 후 영상 생성 바로 직전에는 93%였습니다. 表示上は4ポイントの消費です。 이 기간 동안 기존 환경 조사를 실시하고, 작업 계획을 수립하며, 모델 확인, ComfyUI 업데이트, 의존성 수정, Turbo LoRA 도입, 워크플로우 설정, GPU 및 모델 인식 확인 등의 작업을 완료했습니다. 환경 구축이라 칭찬받았을 때 Codex 사용량을 많이 사용했을 것 같았지만, 이번 실측에서는 생각했던 것보다 훨씬 적게 사용되었습니다. 그리고 실제로 영상이 생성된 것이었다. 환경을 만들고 끝맺음 없이 그대로 MiniMax H3로 영상 생성을 시도해 보았습니다. 결과는 성공적이었다. RTX 3060 Ti 8GB PC에서 약 5초의 영상과 일본어 음성 포함 영상을 로컬에서 생성할 수 있습니다. 여기부터가 더 재미있는데, 첫 번째 일본어 오디오는 제대로 된 대로 나오지 않았습니다. 프롬프트의 형식을 변경하고 다시 생성하면 일본어가 상당히 자연스러워졌습니다. 또한, 모델을 불러온 후 생성 시간은 약 19분까지 단축되었습니다. VRAM 8GB뿐만 아니라 공유 GPU 메모리나 RAM도 상당히 사용하고 있다는 점, ComfyUI와 약 40GB의 모델을 HDD 상에 놓아두었을 때에도 생성할 수 있었던 결과도 실제로 작동시켜 보지 않으면 알 수 없는 결과들을 얻을 수 있습니다. 이 부분은 환경 구축과는 분리하여 검증 기사로 자세하게 정리할 예정입니다. 지역 인공지능의 진입 장벽은 상당히 낮아진 것 같습니다. 이번에 시도해 본 결과, 강력하게 느꼈다는 것을 로컬 AI를 사용하기 위해 처음부터 환경 구축의 모든 메커니즘을 완벽하게 이해할 필요는 없습니다. 그렇습니다. 인간은, 무엇을 하고 싶은지?, 어떤 PC를 사용하는지?, 유료 서비스는 사용하는지?, 어느 정도를 첫 번째 목표로 할 것인지? 결정을 내리다. 그 이후의 기술적 실현 방안은 Codex에 문의하여 확인하겠습니다. 그리고 코덱스가 무엇을 했는지 기록해두면 나중에 스스로도 확인할 수 있습니다. 이번에는 그 기록을 블로그 측에서 상당히 상세하게 정리했습니다. MiniMax H3의 특징과 Seedance와의 비교, 그리고 로컬에서 실행하는 의미에 대해 자세히 알고 싶으시다면 여기를 참고하세요. Codex에 기존 ComfyUI를 검토받고, MiniMax H3+ Turbo LoRA 환경 구축 과정을 자세히 보고 싶으신 분은 여기로 이동해주세요. RTX 3060 Ti 8GB로 실제 비디오 생성을 통해 얻은 결과, 생성 시간, 일본어 음성, VRAM 및 RAM 사용량을 자세히 보시려면 여기로 이동하세요. 오늘의 주요 아이템 현지 생성 AI를 시작하려 한다면 GeForce RTX 5060 Ti를 고려해볼 만합니다. MiniMax H3와 같은 대규모 모델에서는 VRAM 용량이 중요하므로, 동일한 RTX 5060 Ti의 경우 8GB 버전 대신 16GB 버전을 선택하는 것이 좋습니다. GeForce RTX 5080은 VRAM 16GB를 확보하면서도 영상 생성 처리 속도를 중시하는 사용자에게 적합합니다. 5060 Ti 16GB와 VRAM 용량이 동일하지만 GPU 자체 성능이 높아, 로컬 영상 생성 시 대기 시간을 줄이고 싶은 경우 최적의 선택입니다. VRAM 32GB를 탑재한 GeForce RTX 5090입니다. 가격이 크게 오르지만, 더 무거운 모델이나 고부하의 로컬 생성 AI까지 본격적으로 다루고 싶은 사용자들을 위한 최상위 카드입니다. VRAM 용량 자체에 여유를 갖고 싶을 때 선택지가 됩니다. ※어필리에이트 링크를 포함합니다. #미니맥스에이치3 #컴피유아이 #코드덱스 #영상생성AI #생성AI #로컬AI #터보로라 #RTX3060Ti 출처: note 원문 번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 57청크 원문 보기 | 출처: note.com