hyperflow-h3-flash

4 到 8 步出带声音的视频,还能量化跑本地

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 5 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 135
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型权重,免费使用

项目预览

hyperflow-h3-flash 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队Video-Rebirth
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型权重,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型audio-generation,diffusers,few-step,gguf,int8,minimax-h3,video-generation
GitHub 星标★ 135
上线时间2026-11-06 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积299 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-11-09
浏览次数0

项目介绍

hyperflow-h3-flash 是 Video Rebirth 基于 MiniMax-H3 压缩改造的开源视频生成模型,参数量 13.7B,主打 4 到 8 步少步采样即可同时生成视频与音频。它解决的问题是:常规扩散视频模型推理步数多、耗时长,且音视频往往分两套流程生成、对齐成本高。项目把音视频联合生成收进同一模型,并通过步数压缩显著降低推理开销,同时提供 INT8 量化与 GGUF 格式,方便在消费级显卡或本地推理框架上部署。技术栈基于 diffusers,Python 实现,适合想研究少步蒸馏、联合音视频生成或做本地部署验证的开发者。当前星标约 135,属于早期项目,生态和文档仍在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-09 · 当前星标 ★ 135

核心亮点

  • 4 到 8 步少步采样,推理步数远低于常规扩散视频模型,出片效率高
  • 视频与音频联合生成,省去两套流程分别生成再对齐的麻烦
  • 同时提供 INT8 与 GGUF 量化版本,显存门槛和部署方式更灵活

不足之处

  • 早期项目,星标仅 135,文档与示例完善度有限
  • 13.7B 参数即使量化后对显存仍有不低要求
  • 少步蒸馏模型在细节和运动一致性上通常弱于多步全量模型

适用场景

  • 本地部署验证少步视频生成效果
  • 研究音视频联合生成与少步蒸馏方案
  • 在量化推理框架中测试 GGUF 视频模型

替代项目

Wan2.1、HunyuanVideo、CogVideoX

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