/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
FastVideo-FastH3-8-Step-V2
Опубликована
3 окт 2026

FastVideo-FastH3-Trim-8-Step

Генерация видеоТекст → видео

FastH3 Trim — уменьшенная модель FastVideo для быстрой генерации видео и синхронизированного аудио по текстовому описанию за восемь шагов.

70скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены5 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Видео» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

FastH3 Trim — экспериментальная уменьшенная версия FastH3 V2 от FastVideo для быстрой генерации видео и синхронизированного с ним аудио по текстовому описанию. Модель использует 42 из 50 блоков трансформера MiniMax H3; восемь блоков, наименее влиявших на предсказания видео и аудио, удалены. Модель дополнительно обучена методом DMD2 до шага 300 и генерирует результат за восемь шагов с разреженным attention, обрабатывающим 20% тайлов. Веса трансформера занимают 34,9 ГиБ в BF16; для AdaLN используются коэффициенты FP16. В составе также применяются текстовый энкодер Qwen3-VL в NVFP4, облегчённый видео-VAE LynnReal с весами INT8 и аудио-VAE H3.

Модель предназначена для сценариев, где важны скорость и уменьшенный размер относительно FastH3 V2. Удаление блоков снижает качество, поэтому для наилучшего качества авторы рекомендуют FastH3 V2. Репозиторий распространяет веса в формате Diffusers и SafeTensors; лицензия указана как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация видео по текстовому описанию
  • создание видео с синхронизированным аудио
  • быстрая генерация видео на ограниченных вычислительных ресурсах

Ограничения

Удаление блоков и сокращённое обучение снижают качество по сравнению с FastH3 V2; модель требует больших весов трансформера объёмом 34,9 ГиБ в BF16. Лицензия указана как other, но её конкретные условия в предоставленных данных не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FastH3 Trim, 8-step, BF16 source weights

FastH3 Trim is an experimental, smaller version of FastH3 V2: eight-step text-to-video with synchronized audio from 42 of the 50 MiniMax H3 transformer blocks. We removed the eight blocks whose removal changed video and audio predictions the least, replaced each block's AdaLN timestep projection with a shared rank-16 basis, and trained the result with eight-step DMD2 (checkpoint 300). Removing blocks makes the model faster and smaller but costs some quality; use FastH3 V2 when quality matters most.

  • Sampling: 8 DMD steps (999, 874, 749, 624, 500, 375, 250, 125), sparse attention keeping 20% of tiles. fastvideo_inference.json holds the schedule, which FastVideo reads automatically.
  • Text encoder: NVFP4 Qwen3-VL trimmed to the 50 layers H3 reads.
  • VAE: LynnReal lightweight video VAE with Kijai's INT8 weights; H3 audio VAE.

Blog post: FastH3 on Consumer Hardware · Code: FastVideo

  • Transformer: 34.9 GiB in BF16 (FP16 AdaLN factors). Source for the quantized releases and for local MLX conversion on Apple Silicon.

Full-quality counterpart in the same format: FastVideo/FastVideo-FastH3-8-Step-V2.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
9edcb65

0 моделей