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2026年10月30日,英伟达与麻省理工学院研究人员组成的Efficient-Large-Model团队在Hugging Face发布视频增强项目Open-H3-Regenerate-2K的模型权重,配套推理代码已在NVlabs/Sana仓库开放。该方案基于MiniMax H3,支持2560×1440的2K输出,最高可实现3840×2160的原生4K重生成;训练时冻结H3 Transformer主干与视频VAE,仅训练新增的细化LoRA。团队测试显示,单张NVIDIA B200 GPU上约5秒视频的放大、三步细化和2K解码合计耗时从87.26秒降至22.45秒;在RefinerBench-150上,该方案UniPercept平均分为60.0,官方H3-Regenerate-2K API为53.4。目前尚无后续进展。
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10月30日
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英伟达与 MIT 团队基于 MiniMax H3 开源视频增强方案 Open-H3-Regenerate-2K…
英伟达与麻省理工学院研究人员组成的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重，配套推理代码已在 NVlabs/Sana 仓库开放。该方案基于 MiniMax H3，将低分辨率视频草稿重新生成为高分辨率视频，支持 2560×1440 的 2K 输出，最高可实现 3840×2160 的原生 4K 重生成。团队保持 H3 Transformer 主干与视频 VAE 参数不变，仅训练新增的细化 LoRA，推理时与 LightX2V FL2VA Turbo、LMS Sharp 等社区适配器合并，通过三步去噪重生成画面细节。在单张 NVIDIA B200 GPU 上，约 5 秒视频的潜空间放大、三步细化和 2K 解码合计耗时由 87.26 秒降至 22.45 秒，约为原来的 3.9 倍；RefinerBench-150 上 UniPercept 平均分为 60.0，官方 H3-Regenerate-2K API 为 53.4。
雷锋网
英伟达与 MIT 团队开源基于 MiniMax H3 的 4K 视频增强方案
英伟达与麻省理工学院研究人员组成的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重，推理代码已在 NVlabs/Sana 仓库开放。该方案基于 MiniMax H3，支持 2560×1440 的 2K 输出，最高可实现 3840×2160 的原生 4K 重生成，训练时冻结 H3 Transformer 主干与视频 VAE，仅训练新增的细化 LoRA。团队测试显示，单张 NVIDIA B200 GPU 上约 5 秒视频的放大、三步细化和 2K 解码合计耗时从 87.26 秒降至 22.45 秒；在 RefinerBench-150 上，该方案 UniPercept 平均分为 60.0，官方 H3-Regenerate-2K API 为 53.4。
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