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FastH3 Omni가 오픈 웨이트로 공개되었으며, B200 테스트에서 기존 대비 5~11배 빠른 성능을 보여줍니다. 이 모델은 이미지, 비디오 클립, 음성을 프롬프트에 통합하여 동기화된 완성 비디오를 생성하며, 엔드투엔드 지연 시간이 크게 개선되었습니다.
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원문 바로가기https://reddit.com/link/1xb19y9/video/jx0qabbs6owh1/player FastH3 Omni가 공개되었습니다. b200에서 테스트했을 때 5-11배 빠르며, 일반 소비자용 GPU에서도 더 빠르게 작동합니다. 안녕하세요!!! FastH3 Omni를 개발한 팀이 왔으며, 오픈 웨이트(open weight)입니다! 빠르고, 모든 것을 참조할 수 있으며 (omni reference), 네, 훨씬 더 많은 소비자용 GPU에서 실행할 수 있습니다. 여기서 약 한 시간 동안 라이브 Q&A를 진행할 예정이니 댓글을 남겨주세요! 이 영상은 저희가 재미로 가지고 놀면서 FastH3 Omni와 크리에이티브 에이전트(creative agent)를 사용해 완전히 제작되었습니다. 이제 여러분도 할 수 있습니다. 약속드린 대로, 참조 조건부 FastH3 (MiniMax-H3 기반)의 학습 코드까지 오픈 소스화합니다. 프롬프트에 이미지, 비디오 클립, 음성을 추가하면 동기화된 사운드가 포함된 완성된 비디오를 반환합니다. https://preview.redd.it/aj4e8q83oowh1.png?width=2586&format=png&auto=webp&s=d10a9482a23598c74338af6bcb5f6eebb66bbb03 요청당 최대 9개의 이미지 참조와 3개의 비디오 클립, 그리고 프롬프트에 각 요소별로 음성 태그(<Picture 1>, <Video 1>, <Audio 1>)를 추가하여 누구의 얼굴, 어떤 움직임, 누구의 목소리가 어디에 들어갈지 제어할 수 있습니다. 50단계 대신 8번의 순방향 패스(forward passes)만으로 처리합니다 (PDD + DMD 증류). 기본 MiniMax-H3보다 엔드투엔드 지연 시간(end-to-end latency)이 5.6-11.9배 낮으며, 출력 크기는 동일하게 1344x768입니다. 학습 코드와 참조 전처리 과정은 공개되었습니다. 블로그 및 벤치마크: https://haoailab.com/blogs/fastvideo-omniref-update/ 모델: https://huggingface.co/collections/FastVideo/fasth3-omni 코드: https://github.com/hao-ai-lab/FastVideo 내일 현지 출시 및 블로그가 올라옵니다. Nuva Lab과 Reactor로 제작되었으며, NVIDIA의 지원을 받았습니다. 질문에 답변드리게 되어 기쁩니다! /u/mnmunknown 님이 제출함 [링크] [댓글]