Open-H3-Regenerate-2K: B200 한 대로 2K 영상 22초 만에 뽑기

Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K

·2026.10.31 21:40

MiniMax-H3 기반의 폐쇄형 H3-Regenerate-2K API를 대체하는 오픈소스 파이프라인이다. 768P(1344×768, 121프레임) 초안 영상을 입력받아 2560×1440 해상도로 재생성하는 3단계 리파인 과정을 수행한다. Diffusers 라이브러리와 호환되며, 로컬 환경에서 바로 실행할 수 있다.

성능 최적화에 초점을 맞췄다. 표준 밀집 어텐션과 BF16을 사용할 경우 5초 클립 처리에 87.26초가 소요되지만, Sol-Attn과 MXFP8, CUDA graphs를 적용하면 37.39초로 단축된다. 여기에 StreamRender-H3에서 증류한 고속 VAE 디코더를 조합하면 총 처리 시간이 22.45초까지 줄어든다. 이는 표준 대비 3.89배 빠른 속도다.

단일 LoRA 파일 하나로 세 가지 어댑터를 통합했다. Open-H3 리파이너, LightX2V FL2VA Turbo, LMS Sharp를 랭크 축을 따라 병합하여 정확도를 유지하면서도 추론 효율을 높였다. 또한 3D-컨볼루션 기반 잠재 변수 업스케일러와 1.62B 파라미터의 비인과적 VAE 디코더를 포함하고 있어 고해상도 영상 생성에 특화되어 있다.

B200 GPU 1개를 보유한 개발자가 고해상도 영상 생성 비용을 줄이고 싶을 때 적합하다. 폐쇄형 API 의존에서 벗어나 로컬에서 2K 영상 생성을 제어해야 하는 상황이나, 기존 H3 모델을 고해상도로 확장하는 워크플로우를 구축할 때 활용할 수 있다. MiniMax H3 Community License를 따르며, 각 구성 요소별 라이선스가 다르므로 배포 전 확인이 필요하다.

HuggingFace
HuggingFace 모델

Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K

원문에 등록된 설명이 없습니다.

video-to-video

이 한국어 소개글은 AI가 자동으로 만들었습니다. 원문의 주장과 맥락은 원문에서 확인해 주세요. 저작권은 원저작자에게 있습니다.

AI 처리 방식을 확인하거나, 소개 오류와 출처 표기 문제, 삭제 요청을 문의 · 건의로 알려주세요.