t8star/semantic_bridge_T8-comic-combat

T8 Comic Combat Semantic Bridge

面向 MiniMax H3 动漫／漫画风战斗场景的 Semantic Bridge 文本条件适配权重。它接在 H3 文本编码与视频采样之间，处理 CONDITIONING；它不是视频 LoRA，也不替代 H3 视频主模型。

模型文件

文件	说明
semantic_bridge_T8_comic_combat.safetensors	我们训练的动漫战斗语义桥，约 16.8 MB。SHA-256：d4303d77e1ff96b678484d891308eeeb261b919d9e6498610a2bb89f7aeaa9a9。

本仓库发布的是语义桥权重；不需要把它放进 ComfyUI 的 models/loras/。

在 ComfyUI 中使用

1. 安装兼容的 ComfyUI-H3-WushuBridge 节点，并准备可正常出片的 MiniMax H3 工作流。
2. 将权重下载到 ComfyUI/models/wushu_bridge/，重启或刷新 ComfyUI，在 H3 武打语义逻辑桥 节点的 bridge 中选择该文件。
3. 接线：H3 文本编码 → Semantic Bridge → 原视频采样器的文本条件输入。judge 设为 none。

这份权重用于下述视频对比时的设置：

参数	值
alpha	1.0
magnitude_match	per_token
token_span	all
tail_ratio	1.0
chunk_tokens	0
auto_alpha / guard	false / false

训练与部署应使用相同的 H3 文本编码器。测试所用编码器的 SHA-256 为 35a88d51044231fe332301d7a62aa81e3f2cba62febeb446e2c1e3e0ef76f2c6；更换编码器时请重新做视频 A/B。

实际视频观察

在相同提示词、种子和采样设置的 H3 开／关桥对比中，部分复杂连续动作场景观察到局部语义执行改善：一组纳兹／格雷的假设交手中，开桥版本更清楚地表现格雷第二次挥冰刃与纳兹下蹲之间的关系；一组绿谷／轰的假设交手中，开桥版本的越过低冰脊动作更贴近提示词。两组仍有遮挡、物体形状或空间细节未完整实现；其他测试场景也可能没有明显改善。

Semantic Bridge 只调整文本条件，不能保证逐条执行提示词、角色始终准确，或独立提升特效质量。建议在自己的 H3 工作流里固定提示词、种子和采样参数做开／关桥对比，重点看动作顺序、人物与武器归属、转位和遮挡后的连续性。