H3 的“1:1”视频复刻与换人换背景：社区实践全景

本文作者：huangserva（@servasyy_ai）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。

一条推文，75.6 万人看过：一句 Replace the sunlit living room with the interior of a car，人物动作一帧没动，阳光客厅变成了车厢。

一支 B 站教程，5892 播放、478 收藏，标题写着“100% 复刻运镜动作光影”。

一份 400 多次生成的统计：主体描述写得稍弱，大约一半的结果会把人物身份丢掉。

这三件事，说的是同一个模型：MiniMax H3。

更有意思的是，我把截至 2026 年 9 月 2 日散落在 X、B 站、知乎、note、Zenn、Reddit、Hugging Face、GitHub 和各家 ComfyUI 工作流站上的帖子翻了一遍，宣称“1:1 复刻”的数不过来，但没有一个人量过。输出和源片之间的 SSIM、MAE，一个数据都找不到。

所有人都在说像，没有人说有多像。

所以这篇文章只回答一个问题：

H3 在源片编辑这件事上，到底能保住多少，又会在哪里翻车？

先说清楚证据怎么分级

为了不把营销语和实测混在一起，文中的证据按可信度分成五级，从高到低依次是：

• 官方：HF 仓库、官方博客与文档
• 第三方实测：有数据或可复现步骤
• 用户自述：单人经验帖
• 厂商教程：产品营销页附带的方法论
• 未核实：只见到标题或快照

全部关键条目都做过二次核验。正文只在可信度较低或有争议的地方额外标注，核验中发现的张冠李戴和夸大，文末有一份勘误汇总。

01｜先把“1:1”打上引号

先搞清楚一件事：H3 的编辑路线在技术上到底是什么。

官方称之为 Ref2VA（reference-to-video-and-audio），任务类型为 video editing。它不是逐像素锁定的局部重绘，而是整帧重生成：模型把源视频当作强约束，把整段画面重新画一遍。

换句话说，它“保留”源片的方式，是尽量画得像，而不是原样复制。

社区大量成功案例证明：结构、运镜、编舞、光影可以保得非常像，肉眼几乎分不出差别。但截至调研时，没有任何一篇帖子对输出和源片做过像素级测量，SSIM、MAE 一个都没有。

所有“100% 复刻”的说法，要么是肉眼看的，要么是营销文案。不一定错，但确实没人量过。

这是社区目前最大的空白，最后一节会给一套自己动手量的方法。

📌 一句话总判断 H3 做的是表演级复刻：动作节奏、运镜意图、光影氛围保得住。 不是帧级复刻：景别、构图、背景细节都可能微变。 要真正的 1:1 背景像素，只有“遮罩合成”这条绕路可走。

02｜换人：最热的玩法，也是最软的一环

换人（person swap）是社区围着 H3 玩得最多的东西，正面证据相当充分。

先看正面案例

在 MiniMax Design 官方平台上，@Bhavani_00007 用一段参考视频加三张人物图，通过提示词里的方位映射，把画面里三个舞者分别换成三张参考图上的人。输出 768×1344，一分钟出片，自评脸和光照全程一致。

本地部署方面，@0x0SojalSec 在一张 3090 上跑 ComfyUI 的 Ref2VA 模板，把主角全身替换成 Deadpool。提示词是用 Claude skill 生成的六段式结构，pastebin 公开可查，自评为“完美的角色替换”。

这两条都是用户自述，但都能核实到原帖和配置。需要修正一点：Sojal 帖子回复区有人提到的“+Turbo”是他人补充，并非他本人的配置。

B 站教程要补两个前提

B 站上流传最广的是一段 11 分钟的系统教程（5892 播放、478 收藏），演示换人、换装、换道具，宣称“100% 复刻运镜动作光影”。核实后要补两个前提。

其一，UP 主是“有趣的80后程序员”。此前一些整理资料误写成“甘露斯”，疑似把 GitHub 仓库名 ganloss 误读成了人名。

其二，也是更重要的：该教程基于社区自训底模 10Eros Max 加 LightX2V Turbo，用六层提示词和两段式 3D Latent 放大，工作流 JSON 在 GitHub amao2001/ganloss-latent-space 仓库里。它证明的是这条技术路线可行，不是原版 H3 权重的表现。

教程里最有价值的一条经验：参考视频的帧率和尺寸必须与输出参数对齐，否则直接崩溃。

负面证据同样实锤

官方推广贴的评论区里，有创作者反馈“换完的脸向原人物回拉，太像原人了”。r/StableDiffusion 上有人指出，Ref2VA 每换一个 seed 就出一张不同的脸。

最系统的一组数据来自社区作者 Virse 的 400 多次生成统计：

• 主体定义写得弱的时候，大约一半的生成结果会丢失身份；
• 双人替换若显式写出 A/B 映射关系，成功率能到九成左右，但依然依赖 seed。

这是目前唯一一份带样本量的换人成功率数据。

社区分化出两条路线

围绕身份不稳这个软肋，社区已经分化出两条技术路线。

第一条是官方的整帧重生成路线：一切重画，人物换了，背景也会跟着微变。

第二条是遮罩合成路线：先用 SeC、SAM 这类视频分割模型把人物逐帧抠出来，只对人物区域做重生成，再贴回原画面，背景保留原片像素。

遮罩合成路线目前公开参数最完整的实现，是 RunningHub 上阿財老師发布的 44 节点工作流：BiRefNet 抠参考图、PointsEditor 点选、SeC 逐帧分割、Ref2VA 重生成、贴回原画面。LoRA 强度 0.75、6 步、1344×768、124 帧、遮罩扩张 150，参数已逐项核对。有意思的是它的热度极低，只有 8 次浏览。

RunComfy 也上线了一个 Character Replacement 工作流：SAM3.1 出检测遮罩、ImageCompositeMasked 生成动作参考、Ref2VA 注入新身份图。页面属实，但没有任何量化数据，只能算工作流展示页。

如果目标是“背景一个像素都不能动”，遮罩合成是唯一的选择。

03｜换背景：H3 编辑能力里最稳的一项

相比换人，换背景的成功率明显更高，这是社区较为一致的观察。

日本用户 @ponzponz15 用官方平台做过一组绿幕实测：以参考图设定世界观，保住运镜和人物位置，换背景加换服装成功。

有个意外发现：编辑后的人物轮廓比原片更清晰。重生成过程附带了降噪和细节补全，相当于拿到了 2K 的红利。代价是俯瞰镜头下的人物出现轻微畸变。

他的另一组 VFX 局部修改（摩托换成猪、体育场加观众）只生成了一两次，样本很小，但评价是“以前的模型改局部会整体劣化，H3 这次相当好”。回复区还有人对比 Gemini Omni 在同类任务下的劣化明显更严重。

@codedailyML 一条 75.6 万浏览的推文，用一句提示词 Replace the sunlit living room with the interior of a car（把阳光客厅换成车内），保住人物动作换掉了整个环境。这条的价值在传播广度：说明“一句话换场景”已经进了大众对 H3 的认知。

知乎作者“卡尔的AI沃茨”做了一次更进一步的测试：一条 6 秒源片，一次指令同时把猫的眼睛换成蓝色、把大海换成草原，其余画面保持不变。效果仅有动图为证，没有量化。

换背景也有一条系统性的代价

来自 AtlasCloud 在 API 层的第三方实测：参考图锁身份，但不锁光。

参考图自带的打光会被拖进新场景。所以“换了背景以后前景的味道也变了”不是玄学，是参考图的光被带进去了。

对应的解法：角色参考图一律用平光、中性的照片。

04｜动作迁移：官方主打卖点，社区实操最容易翻车

官方博客把 V2V 动作迁移（motion transfer）列为三大商用强项之一。但社区的体验要复杂得多。

r/StableDiffusion 上有人严格按官方指南写动作迁移提示词，结果依旧诡异。

Hugging Face 讨论区一位资深用户的结论更直接：“H3 处理不了 Wan VACE 那种快速动作，它是廉价版 Seedance，不是替代品。”（原文：a budget seedance, not a replacement）Wan VACE 是 Wan 系列专门做视频编辑与控制的模型，后文竞品一节还会提到。

B 站上还有一条标题为 H3 换人“minimax 完败”Wan2.2 Animate 的对比视频。本次调研只见到搜索快照的标题，正片未看，存在标题党可能，标为未核实。

成功案例的共同特征：动作节奏保住了，但景别和构图可能变。

前述知乎作者用憨豆先生的寺庙片段做动作参考，把和尚和憨豆分别换成 2D 的猫和老鼠。剧情演绎完全保留，虚化和光影被复现，锣槌这类道具还被自动补全了。但原片的过肩近景，在输出里变成了中景。

这正是“表演级复刻”与“帧级复刻”的区别在真实案例里的样子。

一条广为流传的偏方需要纠错

“用 SAM 3D Body 做姿态估计再转成自然语言提示词”的那条 615 赞推文，作者是 @tori29umai，不是此前资料里写的 @grmchn4ai。

而且它的场景是拿一张姿势参考图改姿势的图生工作流，拿来当动作迁移的证据是牵强的。

05｜官方规范的正确写法

官方在 HF 仓库的 docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md 里给出了编辑任务的提示词规范。

它是一个六段式结构，依次是：subject_definitions、summary、retention_analysis、detailed_description、overall_soundscape、non_diegetic_music。

社区绝大多数成功案例都遵循了它，绝大多数翻车案例都在某一段上违反了它。真正决定编辑成败的是前三段。

第一段：subject_definitions

声明每一个 <Subject N>、<Picture N>、<Video N>、<Audio N>。

关键规则：<strong><Video N> </strong>只留给“整片级关系”，也就是编辑原片、续拍、参考运镜或剪辑节奏。如果只是想从参考视频里复用某个人或物，仍要归到 <Subject N>。

第二段：summary

对编辑任务有硬格式要求：

• 任务类型必须写 [video editing]，且仅当源视频被直接修改时才用；
• 要保留原声，必须组合成 [video editing + audio reuse]；
• 前缀之后必须以 The target video is an edited version of <Video 1>. 开头。

如果只是借运镜和节奏而不改源片，任务类型应归为 reference generation。

第三段：retention_analysis

用四档标记每个元素的保留程度：fully_preserved、partially_preserved、attribute_transfer、weak_reference。

音频独立四档：fully_copy、partially_copy、reference、weak_reference。

换人的核心就在第三段。

官方对 attribute_transfer 的定义是“参考特征被转移到另一个可识别的目标主体上”（原文：Referenced characteristics are transferred to a different identifiable target subject）。

所以换人的标准写法是：源片人物这个“槽位”标 <strong>attribute_transfer</strong>，让视觉身份换成参考图；镜头、环境、编舞标 <strong>fully_preserved </strong>**锁死。**官方还明确了一点：新加的动作、背景、剧情不算保真度损失。

第四段：detailed_description

需要知道的只有三条：

• 编辑描述的长度随源片复杂度伸缩，不受生成任务 350–500 词区间的约束；
• 在源状态生效的地方自然引用 <Video N>；
• 复用参考音频里的台词必须原文原语言，听不清的写 [unclear]，不允许编。

一条与官方相悖的实测

r/StableDiffusion 上一位用户在几次测试后发现，换人任务里写 [video editing] 或 [video editing + reference generation] 反而有害，改用其他任务标记效果更好。

单人经验，样本量不明，推翻不了官方文档，但值得拿来做一组 A/B。

一份可以直接抄的换人提示词骨架

综合 Sojal 的 pastebin（已逐字核实）、WeShop 模板和 Civitai 上的绿幕配方，骨架如下：

subject_definitions:
<Video 1> is the video being edited; its camera
framing, handheld motion, cuts, and choreography
timing are the fixed structure to preserve exactly.
<Picture 1> is the sole identity reference for the
replacement performer: use only the face, head
shape, skin tone and hairstyle. Ignore its
background, pose, lighting and camera angle.
<Subject 1> is the performer in <Video 1> whose
visual identity will be replaced.

summary:
[video editing + audio reuse] The target video is
an edited version of <Video 1>. Replace only
<Subject 1>'s visual identity with the person from
<Picture 1>, preserving everything else.

retention_analysis:
<Video 1>: fully_preserved — camera path, framing,
cuts, environment, lighting, choreography, timing.
<Subject 1>: attribute_transfer — face, head shape
and hair from <Picture 1>; body proportions,
wardrobe, motion, position, speed and timing are
inherited frame by frame. Preserve occlusions
(hands, props passing over the face) exactly.
<Audio 1>: fully_copy.

detailed_description:
（一两句风格 + 逐秒动作锚点：at 1.5s ..., at 3s ...
引用 <Video 1> 的状态；结尾列 AVOID：re-animating
the subject, changing camera motion, adding new
actions/objects/cuts/text, edge halos,
altered lip timing.）

围绕这份骨架，社区积累了几条写法共识

• 参考图只写正向职责加排除项，否则参考图的背景会串进画面（metaso 与 @johnAGI168 的写法）。
• 多视角参考拼成一张图，效果好于分别上传三张（WeShop，厂商教程）。
• 减少参考图数量反而能提升身份准确度；过度结构化的提示词会“保留过头，几乎没换”（Virse 400 多次统计）。
• 遮挡必须显式写明保留（preserve occlusion），手过脸、道具过脸这类地方不写就会出问题（Virse）。

官方自己的标准答案

官方给出的“1:1 保留加局部改”范例，是 HF 仓库里的 scripts/readme/reproducible-768p-ref2va-request.sh：源视频加参考音频，任务标记 [video editing + audio reference + audio reuse]，<Video 1> 标 fully_preserved，保住源片的运镜、场景、背景，只改人物口播。

06｜失败模式与硬限制清单

把社区各处报告的翻车归类之后，大致落在四组。这一节是给人回来查的，按条目列。

身份类

• 换人后新脸向原脸回拉，“换出来的脸还是有点太像原人”（官方推广贴下创作者反馈，原文 faces ended up a little too similar）。
• 每个 seed 出不同的脸。一位用户的修复经验：参考图先缩放到长边 1280 再送进采样器（r/StableDiffusion，用户自述）。
• 漂移不是显存问题：Virse 用 848×1264 的全身参考图配 1280×720、14.4 秒的源片，在 16GB 的 5070 Ti 上仍然漂移。
• 4 步 Turbo 适合快速迭代，但高难度动作会丢身份，需要退回 20 步左右（Virse）。

画质类

• 广角或远景的小脸容易糊，但这条有争议：LabMike3D 称 1376×768、24 步也救不了；同帖里 rocky533 反驳说 1.0MP 配 Turbo LoRA 是甜点位、脸是清楚的，010O11 用 0.6MP 竖幅出了清晰的远脸（HF Comfy-Org discussion #30，帖内多方）。
• 剧烈动作处人物和背景出现溶解状崩坏，复杂运镜的源片输出不自然；舞蹈类或无运镜的片源效果更好（note.com 嗚呼蛙，官方 Ref2VA 模板、int8 模型、864×480/5 秒、16GB 显存；注意其源片是 AI 生成而非实拍）。
• 用 latent upscaler 补救会毁细节并破坏时序；EasyCache 节点会降质（HF #30）。
• 屏幕小字、精确 logo、密集人群这类要求帧级一致的元素会漂。Runware 官方文档承认了这一点，但同样无人量化测过。

音频类

• “H3 生成的语音质量极差，还时不时胡说八道”（AIMixer issue #62 用户原话）。
• 音频幻觉：无视旁白提示词；喂自定义音频时中途出错、变成杂乱的混音（HF #30）。
• 社区绕行方案：锁死输入语音，配音走外部 TTS 和唇形同步。seitanism/ComfyUI-H3-Motion-Context-MultiRef（165★）就是为此而生。

工程与规格类

• 输入硬边界（官方）：视频最多 3 段，单段 2–15 秒，总长不超过 15 秒；图片最多 9 张（AtlasCloud 在 API 层测出 10 张也能过，9 是网页 UI 的限制）；音频最多 3 段；混合输入不超过 12 个文件；i2v 与 r2v 互斥；H3-Max 快速版不支持 reference-to-video。
• 参考素材会被 adapt_canvas 压到短边 768、上限 768×1344（AtlasCloud 实测 16:9 输出为 1344×768 印证）。
• 帧数网格：max(5, round(sec×24)) 再对齐到 17 的倍数（官方 ComfyUI 模板）。
• API 提交端零校验：first_frame 和 refers 同时传不报错，静默丢掉一半输入，照常收全价（AtlasCloud，两个方向各花 $0.40 验证）。
• 参考图不锁光，会把自带打光拖进新场景；角色参考图要平光中性（AtlasCloud）。
• REF2VA 分发包不带 turbo LoRA，16 步会在 sigma≈0.44 处停住、全面发糊；把 FL2VA（H3 的图生视频入口）包里的 turbo_lora.safetensors 复制过去即可解决（Zenn Accenture，第三方实测）。
• drbaph 发布的 4 步 Turbo LoRA（强度 2.8）是流传的修脸配方，但该文件近期被 HF 标了安全警告且未作解释，下载需谨慎（HF #30）。
• 速度：编辑任务约为普通图参考生成的两倍开销；3060 12GB 跑 1.34MP、8 秒需要 25 分钟，比同为开源的 LTX 慢一个量级（Virse 与 HF #30）。
• AIMixer 是 ComfyUI 生态里 star 最多的 H3 节点包（1241★），其 Director 工作流有几个已核实原帖的 bug：#51 v2v/rv2v 源素材缓存不刷新（已关闭，“修复”是从状态推断的）；#87 段间引导会吞掉末尾对话；#58 多段拼接时逐段劣化。
• 源片先降一档分辨率再进节点可以提高编辑成功率；贴脸、半张脸、剧烈运动的片源最难（r/StableDiffusion SCAIL 帖，用户自述）。

07｜竞品坐标

在 Artificial Analysis 的有声视频编辑榜上（2026 年 9 月 2 日实抓），H3 以 Elo 1129 排第二，12,936 票，$7.80/min，是榜上唯一的开源权重模型。

第一是 Wan 3.0，Elo 1190，2026 年 8 月上榜，$12.00/min。Kling 3.0 Omni 也在榜，$10.91/min。Runway 的 Act-One/Act-Two 不在此榜。

两条需要更正的流传信息

“H3 Elo 1130 第一”已经不成立：Wan 3.0 上榜后 H3 退居第二，开源仍是第一。

这个榜不是强制开声音，with-audio 和 no-audio 两种条件都测。

分维度看

H3 的弱项是快动作和复杂运动。HF #30 那位用户的原话是“做不了 VACE 能做的快动作”“过不了我的直觉测试”，并推荐 Wan 2.1 VACE 作为快动作复刻首选。AtlasCloud 的横评认为 Kling 强在大幅运动场景和 4K。Act-Two 本身就是动作迁移专用模型。

H3 的独有强项是多模态参考：图、视频、音频混合输入最多 12 个文件，原生音频，一句话同时指定运镜、人物和人声。

价格上，$7.80/min 约为 Seedance 2.0 的四分之一（@aiwarts）、Veo 3.1 的三分之一（PixMind 转述）。真实感方面，@johnAGI168 的横评认为“Seedance 2.5 仍遥遥领先 H3”。编辑时不劣化无关区域这一项，H3 优于 Gemini Omni（前述日本用户对比）。

一套自洽的分工 HF #30 里 rocky533 的说法虽是一家之言，但和上面所有证据吻合： 快动作复刻用 Wan VACE，30 秒以上快出片和正经对口型用 LTX，多参考合成叙事用 H3。 H3 的位置是“源片编辑加多参考合成”这一格，拿它去打快动作复刻是用错了工具。

08｜哪些“证据”需要降权

还有一批帖子经常被拿来证明 H3 的编辑能力，但仔细看，它们测的根本不是编辑。

这批内容质量不低，也没造假，只是被放错了格子。上文的结论都已经把它们剔出去了。

Zenn toki_mwc 的单变量实验

结构化提示词 3/3 成功对比非结构化 1/3，四视图参考图没有收益。实验严谨，但它用的是单张角色图的纯 R2V 生成，没有源视频。

所以它是提示词方法论的证据，不是换人或编辑的证据。另外它引用的“七段结构”直接出处是 Reddit 社区用例，不是官方指南原文。

Zenn Accenture 团队的 FL2VA 与 REF2VA 对比

在 M4 Max 上做的对比（85/86GB 内存占用、turbo LoRA 缺失的坑）也一样：FL2VA 是 i2v，REF2VA 是图参考生成，全程没有源视频。

它证明的是人物一致性和本地部署的问题。坑本身很有用，第六节已经用到，但它不是编辑证据。

厂商教程类

秘塔 metaso 的《小白导演课》提出的素材职责分配方法（“图片 1 管人物，视频 1 管动作，排除项防串场”）是有用的，但它的 27 条成片加首帧锁脸演示是 FL2VA/i2v，而且是给自家 H3 入口引流的厂商教程。

WeShop 的三视图拼合换人指南内容扎实，模板和 QC 清单都是真的，但它是 WeShop 产品页，单案例无量化，同样只能按厂商教程引用。

@itsphotogptai 那句“对构图和音频的尊重非常出色”出自 PhotoGPT 套壳平台带引流链接的营销号，只能当“有人这么用”的存在性证据。

测的是 i2v 而非编辑

r/comfyui 一篇身份漂移计时帖（特写约 3 秒开始崩）常被引用为编辑保真度数据，但作者自己标明测的是 i2v 漂移，只能作旁证。

Maki@Sunwood 在 4090 上的 Ref2VA 跑分（898 秒出 1280×704、175 帧），参考是新生成的图、没有源视频，是一条 3 赞视频的小样本性能数据点。

利益相关说明

huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director（828★）是我自己维护的仓库，先把关系说清楚。它保存了 5 份可以直接导入 ComfyUI 的 H3 Director 工作流，底层节点来自 AIMixer 的导演台插件。

统计生态时我把它照常算进去：AIMixer 1241★，这个工作流仓库 828★，加至少十个第三方仓库，H3 的 ComfyUI 生态是活跃的。至于为什么推荐拿它起步，第九节实验方案里会说。

09｜如何自己把“1:1”量出来

前面反复提到，社区没有人对 H3 的编辑保真度做过量化。这件事其实不难，全部指标用 ffmpeg 加开源模型就能算。

下面是一套可以直接照做的实验设计。

源片分三档

每条裁到 10 秒以内、24fps。

• 简单档：固定机位、中景、单人、动作平缓。社区共识里最容易过的片型。
• 口播档：中近景人物口播。与官方 reproducible 脚本是同款任务，有官方标准答案可对照。
• 压力档：把手部过脸遮挡、转身、发型飘动全塞进一条。预期翻车，用来标定能力边界。

预处理每条必做

源片帧率和尺寸与输出参数对齐（B 站教程的崩溃坑），帧数按 17 的倍数网格取。

源片主动降一档分辨率再进节点，作为 A/B 变量。

如果用 AIMixer，每换素材就重启或换文件名，防御性绕开 #51 的缓存问题。

工作流直接从我的仓库拿

节点包我推荐 AIMixer 的导演台，工作流可以从我维护的 huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director 拿现成的：5 份 JSON，覆盖 T2V、首尾帧、R2V、V2V 和 RV2V。其中 RV2V 就是“源视频加参考图或参考音频”这条线，正对着本文的换人实验。

导演台按镜头切段（也可以智能分割），每段单独写提示词，源片段绑定为 <Video 1>，参考素材用 <Picture N>、<Audio J>。它支持逐段选择运行和缓存，改一段不用重跑整条时间轴，54 次生成的矩阵跑起来能省不少时间。音频可以选模型生成、沿用原声或静音，跟上面“锁 audio reuse 保源音轨”的建议是配套的。

我自己的习惯是先生成 5 秒，检查脸部、服装、动作和镜头边界，没问题再扩展。环境要求 ComfyUI 0.30.0 以上，CLIP Loader 类型选 minimax。仓库和上游插件都是 Apache-2.0。利益相关在第八节已经说明，仓库地址在文末。

参考图每个身份出三个变体

• V1：单张正面平光中性照（回应 AtlasCloud 的“不锁光”结论）。
• V2：正面、背面、特写拼成一张的三视图（WeShop 配方）。
• V3：V1 缩放到长边 1280（r/StableDiffusion 修 seed 脸的偏方）。

注意参考图会被压到短边 768，别把像素浪费在背景上，人物要占满画幅。

提示词两个变体

• P1：第五节的官方六段式骨架。
• P2：内容相同，但任务标记不写 [video editing]，用来验证 Reddit 那条“官方标记反而有害”的说法。

实验矩阵

3 源片 × 3 参考图 × 2 提示词 × 3 seed，共 54 次生成。

先用 Turbo 低分辨率初筛（turbo LoRA 从 FL2VA 包拷来，有安全警告的 drbaph 版本先不碰），过筛的用 20 步终跑。ref_image_size=max 只在终跑时开，因为已知会慢几倍。

核心测量指标分为五项

1. 背景保真：用 SAM 或 BiRefNet 把人物遮罩掉，对遮罩后的背景区逐帧与源片算 SSIM 和 MAE。这是社区完全空白的数字。
2. 结构保真：整帧降采样到 256p 后算 SSIM，滤掉重生成的纹理噪声，只看构图和运镜是否一致。
3. 身份换净度：对输出人脸提取 embedding（ArcFace 一类），分别对参考图和源片原人脸算余弦相似度。第二个数专门防“脸回拉”：对参考图要高，对原人要低，两头都要卡。
4. 时序对齐：源片与输出的光流能量曲线求相关系数，看动作节奏是否一致。
5. 逐段衰减：多段拼接时按段号画指标曲线，验证 #58 报告的衰减是否存在。

过门线作为首轮标定值

一组可以起步的参考数：

• 背景遮罩后 SSIM ≥ 0.85（整帧重生成路线；若走遮罩合成路线，背景是原像素，应直接套用更严的像素级门槛）；
• 256p 结构 SSIM ≥ 0.90；
• 身份对参考图余弦 ≥ 0.45，且对源片原人 ≤ 0.35；
• 时序相关 ≥ 0.95。

得说清楚：这些线没有社区先例可抄，是起步用的估值。首轮跑完简单档，第一件事就是把线校准出来。

结果判定逻辑

简单档与口播档全绿：说明整帧重生成路线在这类片型上可用。

背景 SSIM 不达标但身份达标：切到遮罩合成路线，照抄阿財老師公开的参数，SeC 分割、只重生成人物、贴回原画，LoRA 0.75、6 步、遮罩扩张 150。

身份出现“脸回拉”（对原人余弦超线）：先上 V2/V3 参考图变体并减少参考图数量（Virse 的结论），仍不行则判该片型 H3 不可用，转 LTX 或 VACE。

音频一律不用 H3 原生：锁 audio reuse 保源音轨，配音走外部 TTS。这是社区 issue #62 的通用绕行方案。

写在最后

开头说“1:1”要打引号，原因不是 H3 做不到，是没人量过。

54 次生成跑完，那对引号该去还是该留，就不用再靠肉眼和营销文案争了，看数字。

附一｜本次核验的勘误汇总

1. SAM 3D Body 姿态偏方的作者是 @tori29umai，不是 @grmchn4ai。
2. B 站教程 UP 主是**“有趣的80后程序员”**，不是“甘露斯”（疑似把 GitHub 仓库名 ganloss 误读成人名），且教程基于 10Eros Max 社区底模而非原版 H3。
3. huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director（828★）是本文作者维护的仓库，工作流来自 AIMixer 上游。文中已作利益相关声明，生态统计照常计入。
4. AA 榜“H3 第一”已过时，现为 Wan 3.0 第一、H3 第二（开源第一）。
5. AA 编辑榜不是强制开声音，with-audio 和 no-audio 两种条件都测。
6. Sojal 帖中贴的是 base 版提示词指南链接而非 ref 版；“+Turbo”是他人回复补充，非本人配置。
7. WeShop、metaso、Runware、PhotoGPT 均为厂商自家页面，应按“厂商教程”引用，不是独立实测。
8. “广角脸糊提分辨率救不了”是单人断言且同帖被实测反驳，引用需带争议标注。

附二｜主要出处

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• @Bhavani_00007 三人换人：x.com/Bhavani_00007/status/2090381046651224224
• @0x0SojalSec 全身换人：x.com/0x0SojalSec/status/2089349548347105623
• B 站换人/换装/换道具教程：bilibili.com/video/BV1v24f6FEuH
• RunningHub 阿財老師遮罩合成工作流：runninghub.ai/zh-cn/post/2090413724438994945
• RunComfy Character Replacement 工作流：runcomfy.com/comfyui-workflows/minimax-h3-character-replacement-comfyui-sam3-ref2va
• @ponzponz15 绿幕换背景：x.com/ponzponz15/status/2083718891768091115
• @ponzponz15 VFX 局部改：x.com/ponzponz15/status/2084474728304304443
• @codedailyML 换场景：x.com/codedailyML/status/2087885987305463967
• 知乎“卡尔的AI沃茨”实测：zhuanlan.zhihu.com/p/2067020688339346386
• note.com 嗚呼蛙换人实测：note.com/aaafrog/n/na4de71e4f808
• 官方 Ref2VA 口播编辑范例：huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/scripts/readme/reproducible-768p-ref2va-request.sh
• 官方提示词规范：HF 仓库 docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md
• 本文作者维护的 H3 Director 工作流仓库：github.com/huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director

待补链接：Virse 400+ 次生成统计、HF Comfy-Org discussion #30、AtlasCloud API 层实测、Zenn toki_mwc 与 Accenture 两篇、AIMixer issue #51/#58/#62/#87、Artificial Analysis 有声视频编辑榜快照。