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【closerAI ComfyUI】MiniMax-H3 视频变清晰！minimaxH3的视频高分辨率细化方案：英伟达团队开源Open-H3-Regenerate-2K，让视频生成直达2K！
10月28日，NVDIA英伟达团队开源了minimaxH3的视频高分辨率细化的模型方案。是由Efficient-Large-Model 团队发布，代码位于 NVIDIA 的 Sana 项目中，项目定位为闭源 H3-Regenerate-2K API 的公开替代方案。
项目地址：https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K
这个项目解决的问题很具体：先用 MiniMax-H3 生成一段内容和动作已经确定的低分辨率草稿，再把草稿交给细化流程，生成更高分辨率的视频。
项目说明中给出的参考任务是：将 1344×768、121 帧的 MiniMax-H3 草稿，经过潜空间放大和三步细化，输出为 2560×1440 视频。按 24 帧每秒计算，121 帧约为 5 秒。
这个项目开源的不只是一份模型权重，还包括细化 LoRA、3D latent 放大器、快速 VAE 解码器，以及用于运行和加速的代码。它的使用可以分成两阶段：先得到草稿，再执行高分辨率再生成。使用minimaxH3生成一段视频的动作和构图已经不错，但人脸、衣服或背景细节不够清楚时，这正是这个项目要解决的问题。
社区大佬Kijai 随后提供了其中 Refiner 部分的 ComfyUI 格式 LoRA，让我们可以尝试把它接到已有的 H3 工作流中。但这个 Refiner LoRA不是完全复现这个项目的，它仅仅是抽离出来形成通用LORA，让我们可以在自己的工作流中接入使用。这个LORA的作用是参与后续细化。可以把它理解为：原视频决定主要内容和运动，放大器负责扩大 latent 的空间尺寸，Refiner 再参与高分辨率重建。
目前KJ放置在其抱脸仓库中，如下图所示：
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>/ 作者：JimmyMo
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