Comfy-Org · lin-bot23 · Sep 17, 2026 · Sep 17, 2026 · Sep 17, 2026 · Sep 18, 2026
diff --git a/development/comfyui-server/startup-flags.mdx b/development/comfyui-server/startup-flags.mdx
@@ -165,6 +165,10 @@ See the [UNET precision](#unet-precision) section for the explanation of each FP
 | `--cache-lru` `N` | `0` (disabled) | LRU caching with a maximum of N node results cached. No hard upper limit; bounded by available RAM/VRAM. May use more RAM/VRAM. |
 | `--cache-none` | — | Reduced RAM/VRAM usage; re-executes every node on each run. |
 
+<Note>
+  ComfyUI reuses cached node results between runs in the same session, which is what makes repeat runs faster. Use `--cache-none` when you would rather every run start from a clean cache, for example while debugging a workflow, comparing settings, or ruling out carry-over from an earlier run in the same session. Every node re-executes, so generations take longer.
+</Note>
+
 ## Attention
 
 <Note>

diff --git a/ja/development/comfyui-server/startup-flags.mdx b/ja/development/comfyui-server/startup-flags.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ title: "起動オプション"
 sidebarTitle: "起動オプション"
 description: "ComfyUI 起動フラグリファレンス：comfy/cli_args.py のすべての main.py コマンドライン引数と、Windows ポータブル版の .bat ランチャーへのフラグ追加方法。"
 icon: "terminal"
-translationSourceHash: 461ffdad
+translationSourceHash: 641eabe1
 translationFrom: development/comfyui-server/startup-flags.mdx
 translationBlockHashes:
   "_intro": 10812161
@@ -13,7 +13,7 @@ translationBlockHashes:
   "Devices & CUDA": d25282b5
   "Precision & Inference": 3211a33a
   "Preview": 92d0c26e
-  "Cache": 94a7f737
+  "Cache": b2809f5f
   "Attention": 35477f4d
   "VRAM & Memory": cf79989d
   "Performance & Debugging": 5c337217
@@ -183,6 +183,10 @@ python main.py --disable-auto-launch
 | `--cache-lru` `N` | `0`（無効） | LRU キャッシュ。最大 N 個のノード結果をキャッシュ。硬性の上限はなく、利用可能な RAM/VRAM に制限される。RAM/VRAM を多く使用する可能性あり。 |
 | `--cache-none` | — | RAM/VRAM 使用量を削減。実行のたびにすべてのノードを再実行。 |
 
+<Note>
+  ComfyUI は同一セッション内でキャッシュされたノード結果を再利用します。これが繰り返し実行を速くしている仕組みです。毎回クリーンなキャッシュから開始したい場合は `--cache-none` を使用してください。たとえばワークフローのデバッグ中、設定の比較中、同じセッション内の前回実行からの引き継ぎを切り分けたい場合などです。すべてのノードが再実行されるため、生成には時間がかかります。
+</Note>
+
 ## アテンション
 
 <Note>

diff --git a/ja/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx b/ja/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx
@@ -2,15 +2,16 @@
 title: "ComfyUI MiniMax H3 動画生成ガイド"
 description: "ComfyUI でオープンウェイトの MiniMax H3 を使う方法: テキストから動画、画像から動画、参照から動画のワークフローとネイティブステレオオーディオ、プロンプト作成のコツ、Sage Attention による高速化。"
 sidebarTitle: "概要"
-translationSourceHash: 409b82a5
+translationSourceHash: 8490d612
 translationFrom: tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx
 translationBlockHashes:
   "_intro": bcfdbb95
   "Key features": 7bfa7de1
   "Getting started": fddf949c
   "Workflow index": 208e71ea
-  "Setting the output resolution": b3a75643
-  "Speeding up generation with Sage Attention": 1b231e7c
+  "Setting the output resolution": 1ece1dc7
+  "Speeding up generation with Sage Attention": cc061bad
+  "Speeding up generation with sparse attention": bfc451cb
 ---
 
 [MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3) は、MiniMaxの汎用オムニモーダル生成モデルで、現在はオープンウェイトとして公開されています。テキスト、画像、ビデオ、オーディオを単一のコンテキストで統合的に理解し、**ネイティブステレオオーディオ**付きのビデオを生成します。つまり、音声、サウンドエフェクト、音楽は、後から重ね合わせるのではなく、単一のフォワードパスでまとめてモデル化されます。出力は最大2K解像度、24fps、約15秒です。
@@ -83,6 +84,8 @@ MiniMax H3はオープンウェイトで、ComfyUIでサポートされていま
 
 テンプレートは高速なプレビューサイズになっています。フル品質で出力するには、16:9 で Resolution Selector のメガピクセルを `0.98` に設定します。これは H3 のネイティブキャンバス（短辺 768px、16:9 では 1344x768）です。あるいは、MiniMax H3 ノードの `width` と `height` に直接 `1344 x 768` を入力します（デフォルト値）。`1.0` メガピクセルは 1376x768 になり、モデルの 768x1344 ピクセルの面積上限を超えるため、使用しないでください。
 
+H3 のコミュニティテスト（2026 年 9 月）でも、この上限が裏付けられています。モデルの学習解像度は約 100 万ピクセルのため、ネイティブキャンバスを大きく超えるフレームは、後からどんなアップスケールのテクニックを使ってもディテールの一貫性を失いがちです。2K 出力が必要な場合は、ネイティブキャンバスで生成してから別パスでアップスケールするのが確実です。また、ステップ数を 50 程度に上げると、フレームのシャープさではなくモーションの品質が向上するというテスト結果もあります。ステップ数を増やすのは、ディテールが柔らかいときよりも、動きが硬いときに効果的です。
+
 ## Sage Attention で生成を高速化
 
 サンプルワークフローはデフォルトで標準のアテンション実装を使用します。[Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention) を使用すると、品質の低下を最小限に抑えながら生成速度をおよそ2倍にできます。Sage Attention はオプションの依存関係のため、自分でインストールする必要があります：
@@ -96,3 +99,22 @@ MiniMax H3はオープンウェイトで、ComfyUIでサポートされていま
 
 - Sage Attention は float16 または bfloat16 テンソルを必要とします。MiniMax H3 の一部のレイヤーは他の dtype で実行されるため、コンソールに "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" というメッセージが表示されることがあります。これは正常です。影響を受けるレイヤーは標準アテンションにフォールバックし、生成は正常に動作します。
 - 別の方法として、ノードを追加せずに `--use-sage-attention` フラグ付きで ComfyUI を起動して、Sage Attention をグローバルに有効にすることもできます。
+
+### INT8 アテンションによる品質劣化
+
+Sage Attention 使用時にクリップの終盤でモーフィングや画面内テキストの文字化けが発生する場合、原因は INT8 アテンションの量子化である可能性が高いです。H3 の終盤ブロックはアテンションキーの信号の大部分を少数のチャンネルに集中させており、単一の共有スケールで行全体を丸める INT8 カーネルはその信号の一部を失います。H3 でのコミュニティ検証済み: デンスアテンションバックエンドを **Comfy Kitchen attention** に切り替えると、これらのアーティファクトが解消されます。この INT8 カーネルは量子化の前にチャンネル回転を適用し、Sage Attention と同程度の速度で信号を保持します。
+
+注意: Comfy Kitchen attention には、INT8-convrot 量子化された H3 チェックポイント（例: `minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors`）との既知の非互換性があり、サンプリング中にアライメントエラーでクラッシュします。これらのチェックポイントでは、下記の bfloat16 の回避策を使用してください。詳細は [ComfyUI issue #15529](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues/15529) を参照してください。
+
+バックエンドを切り替えるには、組み込みの **Model Attention Backend** ノード（カテゴリ `model/patch`）をワークフローに追加し、`UNETLoader` と `BasicGuider` ノードの間に接続して、バックエンドを `comfy kitchen attention` に設定します。または、`--use-ck-attention` フラグ付きで ComfyUI を起動してください（ComfyUI 0.32.0 以降で利用可能）。このバックエンドは ComfyUI に同梱される `comfy-kitchen` パッケージを使用しますが、INT8 カーネルがハードウェアで利用可能な場合にのみオプションが表示されます。利用できない場合、ノードは PyTorch アテンションにフォールバックします。該当ブロックを bfloat16 アテンションで実行することでもアーティファクトは解消されますが、レンダリング時間が長くなります。
+
+## スパースアテンションによる生成の高速化
+
+アテンションのコストはクリップが長くなるほど急増します。ComfyUI 内蔵の **Model Sparse Attention** ノード（カテゴリ `model/patch`）は、対象となるレイヤーでブロックスパースアテンションを実行してこのコストを削減します。シーケンスが長いほど効果が大きくなります。H3 でのコミュニティ検証では、このノードの既定スケジュールは疎化の開始が早すぎ、終了が遅すぎるため画質を損ないます。
+
+- **サンプリングの最初と最後のステップではスパースアテンションを使わないでください。** 既定値は `start_percent` が `0.2`、`end_percent` が `1.0` で、スケジュールの 20% から最終ステップまで疎化が有効になります。開始を `0.4` 程度まで遅らせるとショット全体の動きをデンスアテンションで先に確定でき、終了を `0.9` 程度まで早めると最後のステップをデンスに保てます。`0.4` と `0.9` の報告では、クリップ前半のモーフィングが減り終盤フレームのちらつきも軽減され、代わりに速度がやや低下します。
+- **H3 では `sink_conditioning` を既定値（`exact_kv_and_rows`）のままにしてください。** パックされたテキスト、オーディオ、参照の行を正確に計算し、生成オーディオのクエリ行をデンスに保つため、スパース経路でも音声トラックが劣化しません。
+- **`tau` は `sol-attn` の疎さを決めます**: `1.0` でキーブロックの約 16% を正確に保持、`1.5` で約 7%、`2.0` で約 2.7%。既定は `1.3` で、値が大きいほど高速ですがリスクも大きくなります。
+- **短いクリップでは効果がほとんどありません。** `min_tokens`（既定 `12288`）未満のシーケンスと、`dense_blocks` に記載したブロックはデンスのまま実行されます。
+
+FastH3 チェックポイントは同じノードの `vsa` モードを使用し、`keep_percent` `10` のスパースパターンで学習されています。詳しくは [FastH3 ワークフローのページ](/ja/tutorials/video/minimax/minimax-h3-fastvideo)を参照してください。
diff --git a/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx b/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ title: "시작 플래그"
 sidebarTitle: "시작 플래그"
 description: "ComfyUI 시작 플래그 레퍼런스: comfy/cli_args.py의 모든 main.py 명령줄 인수와 Windows 휴대용 .bat 런처에 플래그를 추가하는 방법."
 icon: "terminal"
-translationSourceHash: 461ffdad
+translationSourceHash: 641eabe1
 translationFrom: development/comfyui-server/startup-flags.mdx
 translationBlockHashes:
   "_intro": 10812161
@@ -13,7 +13,7 @@ translationBlockHashes:
   "Devices & CUDA": d25282b5
   "Precision & Inference": 3211a33a
   "Preview": 92d0c26e
-  "Cache": 94a7f737
+  "Cache": b2809f5f
   "Attention": 35477f4d
   "VRAM & Memory": cf79989d
   "Performance & Debugging": 5c337217
@@ -182,6 +182,10 @@ python main.py --disable-auto-launch
 | `--cache-lru` `N` | `0` (비활성화) | LRU 캐싱으로, 최대 N개의 노드 결과가 캐시됩니다. 하드 상한은 없으며, 사용 가능한 RAM/VRAM에 의해 제한됩니다. 더 많은 RAM/VRAM을 사용할 수 있습니다. |
 | `--cache-none` | - | RAM/VRAM 사용량을 줄입니다. 매 실행마다 모든 노드를 다시 실행합니다. |
 
+<Note>
+  ComfyUI는 같은 세션에서 캐시된 노드 결과를 재사용하며, 이것이 반복 실행을 빠르게 만드는 이유입니다. 매번 깨끗한 캐시에서 시작하려면 `--cache-none`을 사용하세요. 예를 들어 워크플로를 디버깅할 때, 설정을 비교할 때, 같은 세션에서 이전 실행의 잔여물이 넘어오는지 확인할 때 유용합니다. 모든 노드가 다시 실행되므로 생성 시간은 더 길어집니다.
+</Note>
+
 ## 어텐션
 
 <Note>