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H3Image 贴吧
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做 AI 短剧和漫剧的兄弟们重点看这个!!! 以前用 H3 搞短剧,最烦的就是开拍前凑齐一套不崩脸的角色三视图、表情差分和随身道具,往往得在 GPT Image 里反复抽卡再手动拼 这张是我在海螺里直接用 H3-Image 4K 档一句话直出的「短剧角色设定卡」(原图 5472×3072): #H3Image#
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MiniMax 开源的生图模型 MiniMax-H3-Image,原版 68.65GB。几天里社区做出 27 个量化版,Q4 是 10.78G,最小的 Q2_K 压到 6.4G,原生就能出 4096×4096 的图。 你的显卡几个 G,够跑哪一版?
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68.65 GB 硬生生砍到 6.4 GB,开源社区又把大厂生图门槛给干碎了! MiniMax 刚开源的 33.1B 生图核弹 MiniMax-H3-Image,原版直接劝退 99% 的家用电脑,结果几天内被社区榨出 27 个量化版,狂下超 11 万次! 实测爽点极其凶残: · 显存门槛大跳水:原版 68G 连 4090 都喘,现在 Q4 仅 10.78G,极限 Q2_K 直接压到 6.4G!连轻薄 Mac 都能强行跑,Unsloth FP8(18.8G)直接拉满画质 · 告别放大器,原生直出 4K:以前跑 4K 图显存动不动当场爆掉,它原生直接硬吞 4096×4096(1600万像素),甚至连 21:9 的电影宽屏大图都不用二道放大 · 6 步极速秒出:官方蒸馏到 6 步采样直接成图,不需要开 CFG,告别跑一张图等半天的便秘感 · 生图+修图一体通吃:支持喂进 16 张参考图定控角色,ComfyUI GGUF、Mac MLX 现成权重全部就绪,挑好显存直接下 手里只有 8G、12G 显卡,又馋大厂 4K 生图画质的兄弟,这波现成作业必须抄。 量化合集入口: 你平时在本地跑生图,最怕显存直接爆红还是出图慢得像便秘? #AI# #开源# #ComfyUI#
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MiniMax H3-Image is the #1# open model in Multi-Image Edit Arena, scoring 1365 (#11# overall) and tied with Nano Banana 2 and Nano Banana Pro. It is the only open model in the top 20. It also lands: - #2# open model in Single-Image Edit (1359, tied with Qwen-Image-2.1) - #3# open in Text-to-Image (1197, tied with Ideogram 4.0) The lab reports this as the fastest 2K image editing model: 3x faster than Nano Banana 2.1 at 10-15s of generation time for 2K editing. Open weights are starting to close the gap towards the frontier. Congrats to the @minimax_AI team!
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P-H3-Imageでconfyuiをつなぎ合わせて 「この顔に、この服着せて全身の図にして」ができた
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MiniMax H3 Image 6ステップで1600万画素(16MP)を生成できる最新の画像生成モデルが出たよ 編集性能がすごいローカル版GPT Imageに近い感触。たった1枚の画像から高精度に複数枚の素材を作れるのでキャラLoRA学習用データセットの水増しに使えそう ↓ワークフローはリプに貼るのでご自由に
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4K image generation in 10 seconds! ⚡ Meet MiniMax H3-Image. 16 million pixel resolution. Stunning realism. Precise prompt following & editing. Up to 16 reference images. All in 10 seconds. And it's open-weight. 🚀 Available now via our API, MiniMax Code, and Hailuo AI — with 50% off 16MP+ generations during launch week! Can't wait to see what you create. 🔥 Hugging Face: API: MiniMax Code:
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先着順よりも抽選の方が社会的コストが低いよという話について東大UTMDの野田さんに解説していただきました!これから災害における物資の配給などについても生かすべき教訓かと思います。@himagegine 行列やスマホ連打...備蓄米にかける労力 どうすれば? @ABEMA で無料配信中
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