10Eros-Max: LTX 2.3 데이터 이식으로 MiniMax-H3 학습 문제점 보완

기존 MiniMax-H3 모델의 학습 문제점을 보완하기 위해 LTX 2.3, Wan 2.2, Krea 2에서 추출한 데이터를 저수준 어텐션 레이어에 이식했다. 이 과정에서 H3의 시각 및 오디오 출력 품질을 해치지 않는 방식으로 결합하여, 원본 모델이 가진 한계를 극복하려는 시도를 했다.

특히 TURBO 모드 사용 시 er_sde/simple 6단계 또는 커스텀 7단계 시그마 스케줄러를 적용하면 모션 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다. 제공된 시그마 문자열은 [1.00, 0.94, 0.83, 0.72, 0.55, 0.30, 0.10, 0.00]이며, 기본 스케줄러 대신 이 값을 사용하면 더 안정적인 결과를 얻을 수 있다.

개발자는 이식 과정의 코드와 방법론을 Claude와 함께 정리하여 문서화했으며, 스크립트 자체를 제외한 모든 자료를 오픈소스로 공개했다. 해당 문서를 AI 에이전트에 전달하면 동일한 방식으로 모델을 이식하거나 원리를 설명받을 수 있어 재현성이 보장된다.

라이선스는 표준 H3 커뮤니티 라이선스가 적용되며, 이식된 특성에 따라 LTX 2.3, Wan 2.2, Krea 2의 커뮤니티 라이선스도 해당 부분에 함께 적용된다. 현재 Sulphur H3 튜닝에 의존하는 실험적 단계의 프로젝트로, 향후 H3 학습 개선에 따라 업데이트될 예정이다.