Open-H3-Regenerate-2K

Open-H3-Regenerate-2K 是 NVIDIA 在 Hugging Face（Efficient-Large-Model）发布的、面向 MiniMax H3 草稿的开源视频精修栈。定位为替代 MiniMax 闭源 H3-Regenerate-2K API：编码低分草稿 → latent 上采样 → 三步 H3 扩散精修到 768P / 1080P / 2K / 4K。

HF：Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K · 项目页：nvlabs.github.io/Sana/Open-H3-Regenerate-2K

要点

1. 具名开源模型：不是 MiniMax 版本号升级——含 NVIDIA 训练的 refiner LoRA、latent 上采样器与可选 fast H3 VAE。
2. 流水线：草稿 → H3 VAE 编码 → 3D latent 上采样 → 再加噪 → 合并 refiner/Turbo/Sharp LoRA 的 3 步 Euler → 解码。
3. 速度声明：单卡 B200 + Sol-Engine + fast VAE 上 5 秒 2K 约 22.45 秒（厂商数据）。
4. 生态：数日内出现多个 ComfyUI 自定义节点；中文创作者与闭源 API 对比。
5. 许可：组件继承 MiniMax H3 Community License 地域/用途条款及第三方 LoRA 许可——不是单一宽松 OSS。

为什么收录

检索开源 2K regenerate 会落到这一专有名；与已收录的 FastH3 Omni / Pika H3 Flex 区分。

怎么试用

1. 从 HF 仓库 下载权重（LoRA、sharp branches、latent upsampler、可选 fast VAE）。
2. 按 NVLabs 项目页或维护中的 ComfyUI Open-H3-Regenerate 节点接入，喂入 384P–768P 草稿。
3. 与闭源 MiniMax API 同草稿对比 2K/4K；注意显存与许可地域限制。

参考条件要扎实——社区反馈参考弱时细节易幻觉。