모델 소개
**Veda** is a learned sparse-attention method for video diffusion models. This checkpoint brings Veda to MiniMax-H3 reference-to-audio-video generation. It selects visual reference and generated video tiles independently; text, VLM conditioning, and audio attention remain dense. The predictor is not a LoRA and leaves the backbone weights unchanged. This preview was fine-tuned for 600 updates from the T2VA predictor on 5.17-second R2VA clips. It uses the MiniMax-H3 Turbo LoRA for eight-step generation, with up to 32 visual-reference tiles and 32 current-video tiles per query tile and head. The predictor is stored in FP8 and dequantized to BF16 when loaded. - **Learned sparse attention.** Visual reference and generated-video attention are selected independently; text, VLM conditioning, and audio stay dense. - **Fixed visual budgets.** The released preview uses 32 reference tiles and 32 current-video tiles per query tile and head. - **Plug-and-play predictor.** The FP8 predictor is separate from the H3 backbone and Turbo LoRA weights.
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.
공개 평가 및 실행 설정
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。
등록된 전체 순위 보기 →자주 묻는 질문
오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
실시간 결제 요금인가요?
수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.
출처 및 추적 기록
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。