Настройка HY-Motion в ComfyUI: урок по созданию 3D-анимации из текста

Предварительные требования: установите Miniconda

Прежде чем начать, установите Miniconda, если ее еще нет в вашей системе. Здесь я не буду рассказывать об установке Miniconda, но она необходима для дальнейшей работы. Если у вас ее еще нет, следуйте официальному руководству по установке Miniconda.

Почему Conda? Функция экспорта в FBX в HY-Motion работает только с Python 3.11. Последняя портативная сборка ComfyUI поставляется с Python 3.13, из-за чего экспорт в FBX ломается. Conda позволяет нам создать отдельное окружение специально для Python 3.11, не затрагивая вашу основную установку Python.

Шаг 1: создайте окружение Python 3.11

Откройте PowerShell (он необходим для корректной работы Conda). Я также рекомендую использовать терминал Cursor или VS Code — если возникнут какие-либо проблемы, вы сможете попросить ИИ-агента помочь с отладкой.

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

# Activate the environment
conda activate comfy311

Теперь вы находитесь в чистом окружении Python 3.11. Все, что мы будем устанавливать дальше, будет доступно только в этом окружении.

Шаг 2: клонируйте и установите ComfyUI

Перейдите в папку, куда вы хотите установить этот новый экземпляр ComfyUI. Это может быть любое место — я выбрал свой диск E:, но выбирайте то, что подходит вам.

# 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

Важно: перед установкой зависимостей ComfyUI нам нужно установить PyTorch с поддержкой CUDA. Если вы пропустите этот шаг и просто выполните pip install torch, вы получите версию для CPU — а она работает значительно медленнее.

# 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

Теперь ComfyUI установлен и работает. Но нам еще нужно добавить HY-Motion.

Шаг 3: установите плагин HY-Motion

Теперь давайте установим плагин ComfyUI-HY-Motion1. Нам нужно клонировать его в папку 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

В файле requirements.txt уже прописан FBX SDK (fbxsdkpy). Если вы хотите перепроверить, что он установлен, можете выполнить эту команду — если все в порядке, она просто выведет «requirement already satisfied»:

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

Шаг 4: скачайте веса модели

Для работы HY-Motion требуются веса модели, которые нужно скачать вручную с Hugging Face. Вам понадобится создать нужную структуру папок в каталоге ComfyUI.

Вот как настроить структуру папок:

1. Перейдите в папку models в ComfyUI
2. Создайте новую папку с именем HY-Motion
3. Внутри нее создайте ckpts
4. Внутри ckpts создайте tencent
5. Скачайте и поместите туда папки HY-Motion-1.0 и/или HY-Motion-1.0-Lite

ComfyUI/
└── models/
    └── HY-Motion/           # Создайте эту папку
        └── ckpts/           # Создайте эту папку
            ├── tencent/     # Создайте эту папку
            │   ├── HY-Motion-1.0/        # Скачайте с HuggingFace
            │   │   ├── config.yml
            │   │   └── latest.ckpt
            │   └── HY-Motion-1.0-Lite/   # Скачайте с HuggingFace
            │       ├── config.yml
            │       └── latest.ckpt
            └── GGUF/                     # Необязательно: только при использовании GGUF
                └── Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf

Если вы хотите использовать квантованные модели GGUF для текстового энкодера, их также понадобится скачать отдельно:

Требования к VRAM

Выбирайте модели исходя из объема доступной VRAM. Модель движения и текстовый энкодер работают одновременно, поэтому суммируйте их требования:

Шаг 5: запустите ComfyUI

Откройте терминал в корневой папке ComfyUI (убедитесь, что ваше окружение Conda все еще активно) и запустите ComfyUI:

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

# Run ComfyUI
python main.py

Тестовые рабочие процессы находятся в папке workflow внутри директории плагина HY-Motion. Загрузите один из них, чтобы начать.

Экспорт в FBX и производительность

Экспорт в FBX работает действительно отлично. На моем GPU с 12GB при использовании модели Lite у меня уходит около 40 секунд на 12-секундную анимацию — это очень быстро.

Выходной формат — анимация SMPLX, которую вы можете напрямую импортировать в Blender. Если вы хотите использовать эту анимацию с другим скелетом (например, Mixamo для Unreal Engine), вам понадобится выполнить ретаргетинг анимации.

Заключение

HY-Motion — чрезвычайно мощный инструмент. Качество анимаций по одним лишь текстовым промптам впечатляет, а экспорт в FBX делает его по-настоящему применимым в реальных рабочих процессах.

Огромная благодарность команде Tencent Hunyuan за создание HY-Motion и jtydhr88 за разработку интеграции для ComfyUI, которая делает всё это доступным.

Хотите создавать анимацию по тексту без ComfyUI, Python или CUDA? У Kimodo от NVIDIA есть порт на C++ и GGML, который работает на Vulkan или обычном процессоре и требует менее 2 GB. Мы разбираем полную настройку под Windows и ретаргетинг в руководстве по kimodo.cpp.