ComfyUI Spark 节点参数
节点名称：MiniMax H3 Spark Attention (SM120)。把它接在 MiniMax H3 模型加载节点与采样器之间。界面中的每个输入也有中文悬浮说明。
warmup_mode 显示在预热参数上方，topk_mode 显示在 Top-K 参数上方。每组只显示当前模式使用的数值框；切换模式不会清除另一模式原来填写的值。如果把模式接成外部输入，界面会显示该组的两个数值框，因为实际模式要到运行时才能确定。旧工作流中的 warmup_percent=20/25 会在前端加载时迁移为 warmup_ratio=0.2/0.25。
常用设置
默认使用 topk_mode=topk_ratio、topk_ratio=0.2；切换到固定块数模式时，topk_blocks 默认是 228。10% 更偏速度，30% 更偏保真度，建议用 15% 或 20% 取得均衡表现。预热通常设 warmup_ratio=0.2–0.25，与官方 BSA 的 start_percent 一样采用 0–1 的采样进度比例。steps 填实际采样调用次数。
在本地 10 秒 768p 样本中，视频有 72,576 个 token，按 64 token 一块分成 1,134 个候选视频块。因此 topk_blocks=114/228/342 分别约为 10%/20%/30% 精确保留比例。在这几个预算中，10% 更偏速度，30% 更偏保真度，建议从 20% 开始。这里的“10%”是精确选中的候选块比例，不是 10% 被跳过；未选中块仍可经过 Spark 的近似校正。改变时长、分辨率或视频 token 布局时，相同块数对应的百分比也会变化。
所有输入
| 参数 | 作用与建议 |
|---|---|
model |
要打补丁的 ComfyUI 原生 MiniMax H3 MODEL。连接模型加载节点输出，Spark 节点输出再接采样器。 |
enabled |
是否启用 Spark。关闭时直接传出原模型，便于在同一工作流里做 dense 对照。 |
steps |
一次采样的模型调用次数，用于按步数计算预热。通常与采样器的 steps 相同；应按实际模型调用次数设置。 |
warmup_ratio |
开始时保持 dense 的采样调用比例；建议 0.2–0.25。例如 20 步采样填 0.2，前 4 次调用为 dense。仅在 warmup_mode=warmup_ratio 时生效。 |
topk_ratio |
精确计算的候选视频块比例：0.1≈10% 速度最快，0.3≈30% 保真度最好，建议 0.15 或 0.2 取得均衡。仅在 topk_mode=topk_ratio 时生效。 |
dense_layers |
前多少个 Transformer 层始终使用 dense attention。默认 1 表示第 0 层；0 表示没有固定 dense 层。 |
min_tokens |
序列 token 数低于此阈值时保持 dense。默认 12288，避免短序列走稀疏路径的固定开销；它不是 Top-K 的块数。 |
strict |
开启时，遇到 Spark 不支持的输入直接报错；关闭时回退到原 attention 并在日志中记录原因。建议调试时开启，以免误把回退结果当作 Spark。 |
topk_mode |
Top-K 预算方式：默认 topk_ratio，用随视频长度变化的比例；topk_blocks 用固定块数。 |
topk_blocks |
每个 query 块精确计算的候选视频块数。仅在 topk_mode=topk_blocks 时生效；本地 10 秒 768p 样本可参考 114≈10%、228≈20%、342≈30%，建议先用 228。实际保留数会受候选块总数限制；额外的 dense sink 不计入这个预算。 |
warmup_mode |
预热长度的表示方式：warmup_ratio 使用 0–1 比例，warmup_steps 使用固定次数。只读取当前模式对应的参数。 |
warmup_steps |
前多少次模型调用保持 dense。仅在 warmup_mode=warmup_steps 时生效；20 步采样设 4 相当于 20% 预热。 |
tail_granularity |
近似分支的 Q 粒度。query（默认）对应 sol-engine 的 Sol 实现思路：只对 K/V 下采样，每条真实 Q 分别消费近似汇总。block 对应 ComfyUI 的 Sol 实现思路：Q 和 K/V 都按块下采样，同一 Q 块共享近似结果。Spark 的精确分支在两种模式下仍使用真实 Q；此参数不控制视频尾块的 dense 策略。 |
reblock_layout |
reblock 布局。默认 q_reuse_k（与 Python API 的 q_from_k 同义）只构造 K 侧布局并让 Q 共用同一 permutation，从而省去 Q 侧 M2、投影、树构建和重复索引存储。independent 分别构造 Q/K 布局，用于复现旧版行为。 |
warmup_ratio 和 topk_ratio 都填 0.2 表示 20%，topk_blocks=228 表示固定选择 228 个块。warmup_mode 和 topk_mode 分别决定哪一个输入真正生效。