Потестила я вашу новую видеомодель MiniMax H3. 🎩
Конечно же, первым делом я отправила её сдавать экзамен по моему любимому фигурному катанию. Это вообще отличный стресс-тест для видеомоделей: тут нужно одновременно понимать анатомию, перенос веса, вращения, положение рук и ног + не превращать человека в "пластилинового" между соседними кадрами.
На первый взгляд результат выглядит не так уж плохо для модели с открытыми весами. Но как только фигуристка начинает делает прыжки, то получается каша: механика тела становится странной, движения теряют вес и инерцию, а отдельные позы будто существуют независимо друг от друга. Я всего лишь хотела увидеть каскад тройной лутц + тройной тулуп. 😱
То же самое я заметила и в тестах других людей, поэтому, кажется, это не только мой особенно издевательский промпт. Но у меня и крутой Сиданский на генерации чего-то из фигурного катания лажал.
Оставшиеся кредиты я решила потратить на сюжет, происходящий внутри
The Sims 2 (люблю залипать на такие видео в TikTok ). Должна быть та история, когда игрок решает удалить лестницу в бассейне у сима, но в случае моего сюжета сам сим переходит в режим строительства и удаляет дом у игрока. 😎
Без референса модель, правда, не очень поняла, как именно должна выглядеть графика второй части. В итоге получилось что между The Sims 1, Minecraft и Roblox. Забавно, но вообще не то. 🥺
Зато после нескольких генераций + примеров тестов других людей у меня возникло другое впечатление: будто в обучающем датасете было очень много рекламных роликов и коммерческой 3D-графики. Глянцевые материалы, стерильный свет, плавные пролёты камеры, характерная композиция. Смотришь и буквально ждёшь, когда в кадре появится упаковка шампуня или логотип очередного финтеха. Связано ли это с обучающим датасетом, мы пока не знаем: MiniMax не опубликовали ни technical report, ни описание состава данных. Более того, на их сайте запрос сначала обрабатывает закрытая система H3-Context-IR, которая сама дополняет и структурирует промпт. Поэтому этот узнаваемый рекламный глянец мог появиться как из обучающих данных, так и из последующего дообучения или внутренней обработки запроса. 🤷♂️
Но визуальная привычка у модели ощущается довольно отчётливо и, возможно, именно в ней находится её нормальное практическое применение.
Так сказать, нишевая модель.Потому что у H3 есть преимущества, которые в моих двух издевательских тестах почти не проявились. Она умеет воспринимать текст, изображения, видео и аудио как части одного контекста. В reference-режиме можно передать до девяти изображений, трёх видео и трёх аудиодорожек (суммарно до двенадцати файлов).
Пользователи уже тестируют
два референсных изображения вместе с готовой аудиодорожкой,
липсинк с анимированным текстом песни,
типографику внутри видео,
рекламу игры и
моушн-дизайн.
И вот для рекламы, клипов, моушн-дизайна и коммерческой графики такая управляемость может оказаться гораздо важнее, чем способность идеально воспроизвести технику тройного лутца.
А самое интересное веса H3-Base открыты. Модель можно скачать, запустить локально, встроить в ComfyUI-пайплайн и дообучить под конкретную задачу. Сообщество уже успело выпустить квантизированные версии и прикрутить экспериментальное обучение LoRA.
Самый маленький Q2-квант основного трансформера весит около 8,5 GB, и пользователи сообщают о запуске на видеокартах с 12 GB VRAM. Это не превращает локальную генерацию в комфортное развлечение: модель всё ещё тяжёлая, медленная и с удовольствием съедает оперативную память. Но технически она хотя бы не заперта
внутри сайта с моими оставшимися восемьюдесятью кредитами. 🤬Наконец-то AI становится действительно Open. 🥵