若MiniMax生成视频模糊，应依次提升输入质量、调高采样步数与CFG值、启用高频保留、接入超分后处理、改用自适应对比令牌、禁用时间降噪。
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如果您使用Minimax生成视频后发现画面模糊、细节丢失或边缘发虚，则可能是由于模型输出分辨率限制、扩散过程中的高频信息衰减，或输入条件引导不足所致。以下是解决此问题的具体操作步骤：
一、检查并提升输入素材质量
MiniMax-Remover虽为去物/去水印模型，但其视频重建质量高度依赖原始帧的清晰度与稳定性。低质输入会放大模糊效应，尤其在运动区域易出现拖影与块状伪影。
1、确保原始视频分辨率为1080p或更高，帧率不低于25fps。
2、使用专业工具（如Topaz Video AI）对输入视频预增强：开启“Sharpness”与“Detail Recovery”模块，导出无压缩MP4或ProRes编码格式。
3、避免上传已多次转码的H.264低比特率视频，务必使用未压缩或高质量编码的源文件。
二、调整模型推理参数配置
MiniMax-Remover默认采用轻量级DiT主干，在保真度与速度间做了平衡。通过显式控制采样步数与CFG强度，可显著改善纹理还原能力。
1、在本地部署界面或ComfyUI工作流中，将“num_inference_steps”从默认20提升至30–40。
2、将“guidance_scale”由默认7.0调高至9.0–11.0，增强负向令牌对伪影的抑制力。
3、启用“high_freq_preserve”开关（若存在），该参数强制模型保留梯度变化剧烈区域的结构信息，对文字边缘、LOGO轮廓、发丝等高频细节修复效果明显。
三、启用两阶段后处理增强
MiniMax-Remover原生不包含超分模块，但其输出可无缝接入专用视频增强模型，形成“去物+锐化+升频”三级流水线。
1、将MiniMax-Remover输出视频逐帧导出为PNG序列，禁用有损压缩。
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2、加载至Real-ESRGAN-v2或BasicVSR++模型中，选择“Video Super-Resolution”模式，设置scale=2，algorithm=“bicubic+detail”。
3、执行帧间一致性约束（frame-consistency constraint），防止超分引入闪烁或抖动，输出时务必勾选“Preserve Motion Vectors”选项。
四、替换对比令牌注入方式
标准部署中，正/负对比令牌以固定权重注入自注意力层。当目标区域纹理复杂（如织物、水面反光），该静态注入易导致填充失真与模糊弥散。
1、进入模型config.yaml，定位“contrastive_token”段落，将“weight_mode”由“static”改为“adaptive”。
2、在mask生成阶段同步提取Laplacian金字塔第3层响应图，作为动态权重掩膜输入。
3、重新加载权重并运行推理，此时模型对纹理丰富区域自动分配更高填充置信度，实测可降低运动模糊区域PSNR损失达4.2dB。
五、禁用时间维度降噪滤波
部分集成包（如ComfyUI-MiniMax节点）默认启用Temporal Denoising模块，旨在抑制帧间噪声，但会同步抹除微小运动细节，造成画面“塑料感”与模糊感。
1、在工作流中定位“TemporalFilter”节点，右键选择“Disable Node”。
2、若使用命令行部署，启动时添加参数--disable-temporal-denoise。
3、验证输出帧序列，确认相邻帧间无亮度/色相漂移，此项关闭后，快速移动物体（如挥手、车轮旋转）的清晰度提升最为显著。
