Configuração do HY-Motion no ComfyUI: tutorial de texto para animação 3D

Pré-requisitos: instalar o Miniconda

Antes de começar, você precisa do Miniconda instalado no seu sistema. Este guia não é sobre como instalar o Miniconda em si, mas ele é essencial para o que vamos fazer. Se você ainda não o tem, siga o guia oficial de instalação do Miniconda.

Por que o Conda? O recurso de exportação em FBX do HY-Motion só funciona com o Python 3.11. A versão portátil mais recente do ComfyUI vem com o Python 3.13, o que quebra a exportação em FBX. O Conda nos permite criar um ambiente separado especificamente para o Python 3.11 sem mexer na sua instalação principal do Python.

Passo 1: criar o ambiente Python 3.11

Abra o PowerShell (necessário para o Conda funcionar corretamente). Também recomendo usar o terminal do Cursor ou VS Code — se encontrar algum problema, você pode pedir ao agente de IA para ajudar a depurar.

# Create a new environment with Python 3.11
conda create -n comfy311 python=3.11 -y

# Activate the environment
conda activate comfy311

Agora você está em um ambiente Python 3.11 limpo. Tudo o que instalarmos a partir daqui ficará isolado neste ambiente.

Passo 2: clonar e instalar o ComfyUI

Navegue até o diretório onde você quer instalar essa nova instância do ComfyUI. Pode ser em qualquer lugar — eu escolhi a minha unidade E:, mas escolha o que for melhor para você.

# Go to your preferred directory (change this to wherever you want)
cd E:\

# Clone ComfyUI into a new folder
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ComfyUI_py311

# Enter the ComfyUI folder
cd ComfyUI_py311

Importante: antes de instalar os requisitos do ComfyUI, precisamos instalar o PyTorch com suporte a CUDA. Se você pular este passo e apenas executar pip install torch, vai obter a versão para CPU — que é significativamente mais lenta.

# Upgrade pip first
python -m pip install --upgrade pip

# Install PyTorch with CUDA support (this is critical!)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

# Now install ComfyUI requirements
pip install -r requirements.txt

Neste ponto, você tem uma instalação funcional do ComfyUI. Mas ainda precisamos adicionar o HY-Motion.

Passo 3: instalar o plugin do HY-Motion

Agora vamos instalar o plugin ComfyUI-HY-Motion1. Precisamos cloná-lo na pasta custom_nodes.

# Navigate to custom_nodes folder
cd custom_nodes

# Clone the HY-Motion plugin
git clone https://github.com/jtydhr88/ComfyUI-HY-Motion1

# Enter the plugin folder
cd ComfyUI-HY-Motion1

# Install plugin dependencies (includes FBX SDK)
pip install -r requirements.txt

O requirements.txt já inclui o FBX SDK (fbxsdkpy). Se você quiser conferir se ele está instalado, pode executar este comando — se tudo estiver certo, ele apenas exibirá "requirement already satisfied":

pip install fbxsdkpy --extra-index-url https://gitlab.inria.fr/api/v4/projects/18692/packages/pypi/simple

Passo 4: baixar os pesos do modelo

O HY-Motion requer pesos do modelo que você precisa baixar manualmente do Hugging Face. Você precisará criar a estrutura de pastas correta dentro da sua instalação do ComfyUI.

Veja como configurar a estrutura de pastas:

1. Vá para a pasta models do seu ComfyUI
2. Crie uma nova pasta chamada HY-Motion
3. Dentro dela, crie ckpts
4. Dentro de ckpts, crie tencent
5. Baixe e coloque as pastas HY-Motion-1.0 e/ou HY-Motion-1.0-Lite lá

ComfyUI/
└── models/
    └── HY-Motion/           # Crie esta pasta
        └── ckpts/           # Crie esta pasta
            ├── tencent/     # Crie esta pasta
            │   ├── HY-Motion-1.0/        # Baixe do HuggingFace
            │   │   ├── config.yml
            │   │   └── latest.ckpt
            │   └── HY-Motion-1.0-Lite/   # Baixe do HuggingFace
            │       ├── config.yml
            │       └── latest.ckpt
            └── GGUF/                     # Opcional: apenas se for usar GGUF
                └── Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf

Se você quiser usar modelos quantizados em GGUF para o text encoder, também precisará baixá-los separadamente:

Requisitos de VRAM

Escolha os modelos com base na sua VRAM disponível. O modelo de movimento e o text encoder rodam juntos, então some os requisitos:

Passo 5: executar o ComfyUI

Abra um terminal na pasta raiz do seu ComfyUI (certifique-se de que o ambiente Conda ainda esteja ativo) e inicie o ComfyUI:

# Make sure you're in the ComfyUI root folder
cd E:\ComfyUI_py311

# Run ComfyUI
python main.py

Os fluxos de trabalho de teste estão na pasta workflow, dentro do diretório do plugin HY-Motion. Carregue um deles para começar.

Exportação em FBX e desempenho

A exportação em FBX funciona muito bem. Na minha GPU de 12GB com o modelo Lite, levo cerca de 40 segundos para gerar uma animação de 12 segundos — isso é muito rápido.

O formato de saída é a animação SMPLX, que você pode importar diretamente no Blender. Se quiser usar a animação com um esqueleto diferente (como o Mixamo para a Unreal Engine), você precisará fazer o retarget dela.

Conclusão

O HY-Motion é uma ferramenta extremamente poderosa. A qualidade das animações geradas apenas com prompts de texto é impressionante, e a exportação em FBX permite usá-las em fluxos de trabalho reais de produção.

Todo o mérito à equipe da Tencent Hunyuan por criar o HY-Motion e a jtydhr88 por desenvolver a integração com o ComfyUI que torna isso acessível.

Quer gerar movimentos a partir de texto sem ComfyUI, Python ou CUDA? O Kimodo da NVIDIA tem um port em C++ e GGML que roda no Vulkan ou em um processador comum em menos de 2 GB. Cobrimos a configuração completa para Windows e o retargeting no guia do kimodo.cpp.