NVIDIA 团队开源 Open-H3-Regenerate-2K：3 步把低清 AI 视频草稿重绘到 2K/4K
NVIDIA 旗下 Sana 项目团队开源 Open-H3-Regenerate-2K，作为 MiniMax H3 官方闭源 2K 精修接口的开放替代：把 384p-768p 的低清视频草稿，用 3 步扩散重绘到 1080p、2K 或 4K，支持 5-15 秒片段，草稿也可以来自其他视频模型。权重已上传 Hugging Face，沿用 MiniMax H3 社区许可。
据 NVlabs 项目页和 Hugging Face 模型页介绍，NVIDIA Sana 项目团队（Efficient-Large-Model）近日开源了 Open-H3-Regenerate-2K，权重于本周上传。
背景是：MiniMax H3 的开源版本只负责先出低清草稿，官方把草稿精修到 2K 的 H3-Regenerate-2K 只以托管 API 提供，没有公开权重。这个项目就是它的开放替代。按官方说明，主要特点有：
- 先草稿后重绘：在冻结的 H3 模型上加一个精修 LoRA，先把草稿在潜空间里直接放大，再用 3 步扩散补出高分辨率细节，不需要先解码再编码。
- 输入更灵活：官方 API 只接受未修改的 H3 768p 输出、只出 2K；开源版可以吃 384p、512p、576p、768p 等低清草稿，草稿也可以来自其他视频模型，输出 768p、1080p、2K（2560×1440）或 4K（3840×2160），单段 5-15 秒。
- 速度：官方测试在单张 B200 显卡上，一段 5 秒 2K 片段从放大到解码约 22 秒，比不加速的基线快约 3.9 倍，项目页称比官方 API 快约 5 倍。
许可方面，精修 LoRA 和随附的 H3 组件沿用 MiniMax H3 社区许可协议（含地区、用途和再分发条款），其余合并进来的组件各自遵循原许可，并没有统一的开源协议。推理代码在 GitHub 的 NVlabs/Sana 仓库。
对创作者意味着什么： 「低清多试几版、选中再放大」正在成为 AI 视频的标准流程，这个项目让自建工作流的团队在本地也能做最后的高清精修，不必依赖付费接口，而且能给其他模型的草稿用。不过它的测速基于数据中心级显卡，普通电脑跑起来会慢很多，个人创作者更现实的做法是等 ComfyUI 等工具或云平台接入后再用。商用前务必读一遍 MiniMax H3 的许可条款。
信息来源：NVlabs 项目页（本文为编辑整理改写）
