モデル情報

MiniMax-H3-PTD-LoRAs

taobao-content-ai · MiniMax-H3-PTD-LoRAs

We apply **PTD (Parametric Trajectory Distillation)** to MiniMax-H3, distilling the Ref2VA (reference-image → video + audio) trajectory into a **few-step** student. We release an **8-step** and a **4-step** accelerator for the Ref2VA task. > [!TIP] > **Want better quality or lower latency?** Check out `MiniMax-H3-PTD-RefAsymOPD-LoRAs` — the upgraded sibling trained with **PTD + RefAsymOPD** (Reference-Asymmetric On-Policy Distillation). > It ships an **8-step** and a new **6-step** variant, both delivering noticeably better **background plausibility, sharpness and realism** — surpassing the plain PTD checkpoints in this repo as well as the base model at 40 NFE. > Same checkpoint format and the same `apply_ptd_lora` call — a one-line filename swap. Unlike a single shared acceleration LoRA, PTD trains **one independent low-rank adapter per inference step** ("per-hop" LoRA) on the diffusion backbone, on top of the per-interval output heads introduced by Parallel Decoding Distillation (PDD). At inference, each denoising step selects its own hop's adapter and fuses that step's output head, so an 8-hop checkpoint runs in **8** transformer evaluations (NFE) and a 4-hop checkpoint in **4**.

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動画生成license:other
コンテキスト長非公開
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:07
OVERVIEW

モデル紹介

We apply **PTD (Parametric Trajectory Distillation)** to MiniMax-H3, distilling the Ref2VA (reference-image → video + audio) trajectory into a **few-step** student. We release an **8-step** and a **4-step** accelerator for the Ref2VA task. > [!TIP] > **Want better quality or lower latency?** Check out `MiniMax-H3-PTD-RefAsymOPD-LoRAs` — the upgraded sibling trained with **PTD + RefAsymOPD** (Reference-Asymmetric On-Policy Distillation). > It ships an **8-step** and a new **6-step** variant, both delivering noticeably better **background plausibility, sharpness and realism** — surpassing the plain PTD checkpoints in this repo as well as the base model at 40 NFE. > Same checkpoint format and the same `apply_ptd_lora` call — a one-line filename swap. Unlike a single shared acceleration LoRA, PTD trains **one independent low-rank adapter per inference step** ("per-hop" LoRA) on the diffusion backbone, on top of the per-interval output heads introduced by Parallel Decoding Distillation (PDD). At inference, each denoising step selects its own hop's adapter and fuses that step's output head, so an 8-hop checkpoint runs in **8** transformer evaluations (NFE) and a 4-hop checkpoint in **4**.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。