开源
MiniMax 公布 H3 视频模型开源社区进展，多团队贡献加速方案
MiniMax 汇总 H3 视频生成模型近期的开源社区成果，覆盖 4 步蒸馏、6.6 秒生成 15 秒 768p 视频等…
2026.09.14 · 周一约 2 分钟阅读
MiniMax 近日在 X 平台发文，汇总其开源视频生成模型 H3 近期在社区推动下的多项加速与蒸馏进展。H3 原生支持视频生成、立体声音频与多模态参考控制，开源社区围绕该模型在推理速度、低步数生成、硬件适配等方面取得了多个具体成果。
核心加速方案
- FastH3：由 FastVideo、Nuva Lab 与 NVIDIA 合作完成，采用 4 步蒸馏方案，目前已可在 NVIDIA DGX Spark 以及 Apple Silicon 设备上运行。
- Sol-H3：NVIDIA 的 SANA 团队实现，在团队的 warm-inference 基准测试中，可在 8 张 B300 GPU 上用 6.6 秒生成一段 15 秒、分辨率 768p 的带音频视频（注：该数据为该团队自有基准下结果）。
- VDN：由 Haocheng Xi 及 OpenVDN 团队主导，通过重新设计注意力机制加速 H3 推理，并同步开源了权重、训练与推理代码。
蒸馏与低步数 LoRA
- PDD：源自 NVIDIA 的蒸馏方法，由阿里云 PAI 团队移植到 H3，产出 8 步 Acc-LoRAs，并已接入 ComfyUI 工作流。
- LightX2V：提供 4 步与 8 步 Turbo LoRAs，配套支持文生视频、图生视频以及参考条件下的视频 + 音频生成工作流。
致谢与生态
MiniMax 在文中点名感谢了包括 NVIDIA、阿里云 PAI、FastVideo、Nuva Lab、OpenVDN、LightX2V、ComfyUI 等团队以及多位个人贡献者，并强调 H3 模型的迭代离不开社区在训练、优化、量化与测试等环节的共同参与。其官方页面（链接见原帖）展示了当前的生态项目清单，供开发者进一步探索。
整体来看，H3 的开源生态正围绕「更少步数、更快推理、更广硬件适配」三个方向推进，相关成果有望降低长视频生成的实际部署门槛。