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【closerAI ComfyUI】MiniMax-H3 视频变清晰！minimaxH3的视频高分辨率细化方案：英伟达团队开源Open-H3-Regenerate-2K，让视频生成直达2K！
大家好，我是Jimmy。
10月28日，NVDIA英伟达团队开源了minimaxH3的视频高分辨率细化的模型方案。是由Efficient-Large-Model 团队发布，代码位于 NVIDIA 的 Sana 项目中，项目定位为闭源 H3-Regenerate-2K API 的公开替代方案。
项目地址：https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K
这个项目解决的问题很具体：先用 MiniMax-H3 生成一段内容和动作已经确定的低分辨率草稿，再把草稿交给细化流程，生成更高分辨率的视频。
项目说明中给出的参考任务是：将 1344×768、121 帧的 MiniMax-H3 草稿，经过潜空间放大和三步细化，输出为 2560×1440 视频。按 24 帧每秒计算，121 帧约为 5 秒。
这个项目开源的不只是一份模型权重，还包括细化 LoRA、3D latent 放大器、快速 VAE 解码器，以及用于运行和加速的代码。它的使用可以分成两阶段：先得到草稿，再执行高分辨率再生成。使用minimaxH3生成一段视频的动作和构图已经不错，但人脸、衣服或背景细节不够清楚时，这正是这个项目要解决的问题。
社区大佬Kijai 随后提供了其中 Refiner 部分的 ComfyUI 格式 LoRA，让我们可以尝试把它接到已有的 H3 工作流中。但这个 Refiner LoRA不是完全复现这个项目的，它仅仅是抽离出来形成通用LORA，让我们可以在自己的工作流中接入使用。这个LORA的作用是参与后续细化。可以把它理解为：原视频决定主要内容和运动，放大器负责扩大 latent 的空间尺寸，Refiner 再参与高分辨率重建。
目前KJ放置在其抱脸仓库中，如下图所示：
如何使用？
原项目需要下载一整套的模型，但是我们其实只需要KJ量化的LORA，下载那个155MB的。这样可以在我们原来的工作流中使用。
以下是工作流：closerAI MiniMax-H3 Turbo加速+Refiner LORA二采工作流：
使用基础模型与加速LORA，使用3d latent放大，再接入这个refiner LORA：
以下是一采：
然后二采，经过放大与refiner Lora的修复:
接VDN的工作流也可以：
接双节棍团队的minimaxH3的工作流也可以：
使用方法上就是二采时候加入这个LORA。
但要注意的是，这个LORA相当于重绘修复，有局限性，会改变一些细节。当然，这是其中一个关于这个项目的量化LORA接入我们原来工作流中使用的方式得到的结果，并不代表说是这个项目实际的运行效果，设备能力强的小伙伴可以尝试它的这个高清放大的解决方案的！
结论：
这是一个将MinimaxH3进行高清放大修复的解决方案之一。可当备选。
有了这套方案，我们也直接集成到我们的closerAI flowStudioPro中使用：
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原文地址：https://aigc.douyoubuy.cn/2026/10/29/422413/
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>/ 作者：JimmyMo
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