docs: add Sage Attention speedup section to MiniMax H3 tutorial

ja/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx

@@ -2,20 +2,23 @@
 title: "MiniMax H3: ComfyUI ワークフロー例"
 description: "オープンウェイトのMiniMax H3をComfyUIで使用する方法を学びます。テキストから動画へ、画像から動画へ、参照から動画へのネイティブワークフローを備え、すべてネイティブのステレオオーディオに対応しています。"
 sidebarTitle: "MiniMax H3"
-translationSourceHash: 8ee58824
+translationSourceHash: df5a6d77
 translationFrom: tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx
 translationBlockHashes:
   "_intro": 4c7a3600
   "Key features": 7bfa7de1
   "Getting started": fddf949c
   "Setting the output resolution": 08aa2b8b
+  "Speeding up generation with Sage Attention": 1b231e7c
   "ComfyUI Native Workflows": 47751f38
 ---
 
 
 
 
 
+
+
 [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。
 
 ComfyUI は MiniMax H3 をネイティブにサポートしています。テンプレートライブラリには現在、それぞれ 1 つの生成モードをカバーする 3 つのサンプルワークフローが用意されています：
@@ -57,6 +60,20 @@ 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 でメガピクセルを約 `1.0` に上げると、およそ 1344x768 になります。これは H3 のネイティブキャンバス（短辺 768px、上限 768x1344 ピクセル）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：
+
+1. `sageattention` Python パッケージをインストールします。[SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) ページから自分の PyTorch と CUDA のバージョンに合った wheel ファイルをダウンロードし、`pip install <wheel-file>` でインストールします。
+2. [KJNodes カスタムノード](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes) をインストールします。これにより `Patch Sage Attention KJ` ノードが提供されます。ComfyUI Manager を使用するか、リポジトリを `ComfyUI/custom_nodes/` にクローンして ComfyUI を再起動してください。
+3. ワークフローに `Patch Sage Attention KJ` ノードを追加し、`UNETLoader` と `BasicGuider` ノードの間に接続します：`model` 入力は `UNETLoader` からモデルを受け取り、`model` 出力は `BasicGuider` の `model` 入力に接続します。`sage_attention` は `auto` に設定します。
+4. 通常どおりワークフローを実行します。パッチを適用する必要があるのは guider だけです。scheduler は sigmas を生成するだけで、そのままにしておけます。
+
+注意：
+
+- 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。
+
 ## ComfyUI のネイティブワークフロー
 
 ### MiniMax H3 テキストからビデオ生成 (T2V)

ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx

@@ -2,13 +2,14 @@
 title: "MiniMax H3: ComfyUI 워크플로 예시"
 description: "ComfyUI에서 오픈 가중치 MiniMax H3를 사용하는 방법을 알아보세요. 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성을 위한 네이티브 워크플로를 제공하며, 모든 기능에서 네이티브 스테레오 오디오를 지원합니다."
 sidebarTitle: "MiniMax H3"
-translationSourceHash: 8ee58824
+translationSourceHash: df5a6d77
 translationFrom: tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx
 translationBlockHashes:
   "_intro": 4c7a3600
   "Key features": 7bfa7de1
   "Getting started": fddf949c
   "Setting the output resolution": 08aa2b8b
+  "Speeding up generation with Sage Attention": 1b231e7c
   "ComfyUI Native Workflows": 47751f38
 ---
 
@@ -17,6 +18,8 @@ translationBlockHashes:
 
 
 
+
+
 [MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3)는 MiniMax의 범용 옴니모달 생성 모델로, 현재 오픈 가중치로 제공됩니다. 이 모델은 단일 컨텍스트에서 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 함께 이해하며, **네이티브 스테레오 오디오**로 비디오를 생성합니다. 음성, 사운드 효과, 음악이 이후에 덧붙여지는 대신 단일 포워드 패스에서 함께 모델링됩니다. 출력은 최대 2K 해상도, 24fps, 약 15초입니다.
 
 ComfyUI는 MiniMax H3를 네이티브로 지원합니다. 템플릿 라이브러리에는 현재 각각 하나의 생성 모드를 다루는 예제 워크플로 3개가 제공됩니다:
@@ -58,6 +61,20 @@ MiniMax H3는 오픈 가중치로 ComfyUI에서 지원됩니다. 시작하려면
 
 템플릿은 빠른 미리보기 크기로 제공됩니다. 전체 품질로 출력하려면 16:9에서 메가픽셀을 약 `1.0`으로 올리면 약 1344x768이 됩니다. 이는 H3의 네이티브 캔버스(단변 768px, 최대 768x1344 픽셀)입니다.
 
+## Sage Attention으로 생성 가속화
+
+예제 워크플로는 기본적으로 표준 어텐션 구현을 사용합니다. [Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention)을 사용하면 품질 손실을 최소화하면서 생성 속도를 약 2배 높일 수 있습니다. Sage Attention은 선택적 의존성으로, 직접 설치해야 합니다:
+
+1. `sageattention` Python 패키지를 설치합니다. [SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) 페이지에서 자신의 PyTorch 및 CUDA 버전과 일치하는 wheel 파일을 다운로드한 후 `pip install <wheel-file>`로 설치합니다.
+2. `Patch Sage Attention KJ` 노드를 제공하는 [KJNodes 커스텀 노드](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)를 설치합니다. ComfyUI Manager를 사용하거나, 리포지토리를 `ComfyUI/custom_nodes/`에 클론한 후 ComfyUI를 다시 시작하세요.
+3. 워크플로에 `Patch Sage Attention KJ` 노드를 추가하고 `UNETLoader`와 `BasicGuider` 노드 사이에 연결합니다: `model` 입력은 `UNETLoader`에서 모델을 받고, `model` 출력은 `BasicGuider`의 `model` 입력에 연결합니다. `sage_attention`을 `auto`로 설정하세요.
+4. 평소처럼 워크플로를 실행합니다. 패치가 필요한 것은 guider뿐입니다. scheduler는 시그마를 생성할 뿐이므로 그대로 두면 됩니다.
+
+참고:
+
+- Sage Attention은 float16 또는 bfloat16 텐서가 필요합니다. MiniMax H3의 일부 레이어는 다른 dtype으로 실행되므로 콘솔에 "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" 메시지가 표시될 수 있습니다. 이는 정상입니다. 영향을 받는 레이어는 표준 어텐션으로 대체되며 생성은 계속 정상 작동합니다.
+- 또는 노드를 추가하는 대신 `--use-sage-attention` 플래그로 ComfyUI를 시작하여 Sage Attention을 전역적으로 활성화할 수도 있습니다.
+
 ## ComfyUI 기본 워크플로
 
 ### MiniMax H3 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V)

tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx

@@ -45,6 +45,20 @@ Each workflow uses a **Resolution Selector** node to control the overall output
 
 The template ships with a fast preview size. For full-quality output, raise Megapixels to about `1.0` at 16:9, which yields roughly 1344x768: H3's native canvas, a 768px short edge capped at 768x1344 pixels.
 
+## Speeding up generation with Sage Attention
+
+The example workflows use the standard attention implementation. You can roughly double the generation speed with [Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention), with minimal quality loss. Sage Attention is an optional dependency, so you need to install it yourself:
+
+1. Install the `sageattention` Python package. Download the wheel that matches your PyTorch and CUDA versions from the [SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) page, then install it with `pip install <wheel-file>`.
+2. Install the [KJNodes custom nodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes), which provide the `Patch Sage Attention KJ` node. Use the ComfyUI Manager, or clone the repository into `ComfyUI/custom_nodes/` and restart ComfyUI.
+3. Add a `Patch Sage Attention KJ` node to the workflow and connect it between the `UNETLoader` and the `BasicGuider` node: its `model` input receives the model from the `UNETLoader`, and its `model` output feeds the `model` input of the `BasicGuider`. Set `sage_attention` to `auto`.
+4. Run the workflow as usual. Only the guider needs the patch; the scheduler only generates the sigmas and can stay as is.
+
+Notes:
+
+- Sage Attention requires float16 or bfloat16 tensors. MiniMax H3 runs some layers in other dtypes, so you may see "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" messages in the console. These are expected; the affected layers fall back to standard attention and generation still works.
+- Alternatively, you can enable Sage Attention globally by launching ComfyUI with the `--use-sage-attention` flag instead of adding the node.
+
 ## ComfyUI Native Workflows
 
 ### MiniMax H3 Text to Video (T2V)

zh/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx

@@ -2,13 +2,14 @@
 title: "MiniMax H3：ComfyUI 工作流示例"
 description: "了解如何在 ComfyUI 中使用开放权重的 MiniMax H3，借助原生工作流实现文生视频、图生视频和参考生视频，并支持原生立体声音频。"
 sidebarTitle: "MiniMax H3"
-translationSourceHash: 8ee58824
+translationSourceHash: df5a6d77
 translationFrom: tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx
 translationBlockHashes:
   "_intro": 4c7a3600
   "Key features": 7bfa7de1
   "Getting started": fddf949c
   "Setting the output resolution": 08aa2b8b
+  "Speeding up generation with Sage Attention": 1b231e7c
   "ComfyUI Native Workflows": 47751f38
 ---
 
@@ -17,6 +18,8 @@ translationBlockHashes:
 
 
 
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 [MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3) 是 MiniMax 推出的通用全模态生成模型，现已以开放权重形式提供。它能在单一上下文中联合理解文本、图像、视频和音频，并生成带**原生立体声音频**的视频：语音、音效和音乐在单次前向传播中一并建模，而非事后叠加。输出最高支持 2K 分辨率、24fps，时长约 15 秒。
 
 ComfyUI 原生支持 MiniMax H3。模板库目前提供三个示例工作流，每种覆盖一种生成模式：
@@ -58,6 +61,20 @@ ComfyUI 支持开放权重的 MiniMax H3。开始使用：
 
 模板默认使用一个较快的预览尺寸。要获得全质量输出，请在 16:9 下将百万像素提高到约 `1.0`，大约得到 1344x768：即 H3 的原生画布（短边 768px，上限 768x1344 像素）。
 
+## 使用 Sage Attention 加速生成
+
+示例工作流默认使用标准注意力实现。使用 [Sage Attention](https://github.com/woct0rdho/SageAttention) 可以将生成速度大约提升一倍，质量损失极小。Sage Attention 是可选依赖，需要你自行安装：
+
+1. 安装 `sageattention` Python 包。从 [SageAttention releases](https://github.com/woct0rdho/SageAttention/releases) 页面下载与你 PyTorch 和 CUDA 版本匹配的 wheel 文件，然后用 `pip install <wheel-file>` 安装。
+2. 安装 [KJNodes 自定义节点](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)，它提供了 `Patch Sage Attention KJ` 节点。可以使用 ComfyUI Manager 安装，或将仓库克隆到 `ComfyUI/custom_nodes/` 后重启 ComfyUI。
+3. 在工作流中添加 `Patch Sage Attention KJ` 节点，并将其连接在 `UNETLoader` 和 `BasicGuider` 节点之间：它的 `model` 输入接收来自 `UNETLoader` 的模型，`model` 输出连接到 `BasicGuider` 的 `model` 输入。将 `sage_attention` 设置为 `auto`。
+4. 照常运行工作流。只需要给 guider 打补丁；scheduler 只负责生成 sigmas，可以保持不变。
+
+注意：
+
+- Sage Attention 要求 float16 或 bfloat16 张量。MiniMax H3 的部分层使用其他数据类型，因此你可能会在控制台看到 "Input tensors must be in dtype of torch.float16 or torch.bfloat16, using pytorch attention instead" 消息。这是正常现象；受影响的层会回退到标准注意力，生成仍然可以正常工作。
+- 另一种方式是使用 `--use-sage-attention` 启动参数启动 ComfyUI 来全局启用 Sage Attention，无需添加节点。
+
 ## ComfyUI 原生工作流
 
 ### MiniMax H3 文生视频（T2V）