彻底告别无声哑巴片！MiniMax H3 开源登场：2K 极清直出，12 项多模态参考炸场

1.模型概述

H3 是一款开源、通用的多模态生成模型。H3 代表了一种超越专用任务模型、迈向通用多模态智能的新范式。H3 不局限于生成、编辑或引用等专用任务，而是能够理解融合文本、图像、视频和音频的多模态上下文。这使其能够以统一的方式解读创作意图，并实现更自然、更连贯的生成和表达。👉MiniMax H3体验使用（API中转）➡️官方

2.核心能力

早期测试表明，H3 已准备好用于各种应用场景的商业内容创作，在指令执行、精准的文本和品牌渲染以及 V2V 动态传输方面表现出色。凭借精准可控的多模态生成和编辑功能，H3 专为广告、品牌推广、电子商务、产品设计、UI/UX 设计、游戏等领域而打造。

H3 采用包括上下文全向表示 (Contextual Omni Representation)、H3-VAE、H3-Omni Transformer 和上下文内重现 (In-Context Regeneration) 在内的多项技术，提供业界领先的性价比。我们默认提供 2K 分辨率。在 2K 分辨率下，H3 的每秒价格不到主流机型的三分之一；在 768p 分辨率下，其价格不到主流机型 720p 分辨率价格的一半。

长期以来，闭源模型在视频生成领域占据主导地位，其迭代速度较慢，生态系统开放程度也低于大型语言模型等领域。为了支持开源社区，加快与更广泛的AI硬件的兼容性，并方便用户构建自定义版本，官方计划在未来几天内开放模型权重，遵守相关法律法规。硬件兼容性自H3设计之初就一直是关键考量因素。

3.设计理念

打破任务之间的界限：从专业化到通用

之前开发了两代模型：海洛01是从零开始构建系统的，而海洛02则专注于改进架构效率、数据质量和规模等核心组件。

在设计 H3 时，我们认识到先前的生成模型在任务边界方面的局限性：图像生成通常被拆分为单独的专家模型，用于 T2I、编辑、主题参考、运动参考和风格参考；音频生成中的声音、音效和音乐大多被作为独立的领域进行研究；视频生成进一步细分为文本到视频、图像到视频、首帧和末帧、主题参考、运动参考、语音参考、视频编辑等等，图像、视频和音频之间也有着清晰的界限。

这些各自独立的任务、能力和模式限制了实践中的创造性自由。而且，在训练方面，也限制了模型的泛化能力。这两方面都表明，无论在应用范式还是训练范式方面，都存在巨大的变革空间。因此，H3 开发的首要原则是跨任务的统一和泛化。

生成例子（可去官网查看视频）

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