Minimax h3 Turbo

提供商lightx2v
分类image-to-video
许可证apache-2.0
下载量4.7K
星标28

简介

Minimax h3 Turbo 是一款主打高效能的图生视频（Image-to-Video）模型。它能够精准解析静态图片的细节，将其转化为动态流畅的短视频，在保持画面一致性的同时，显著提升了生成速度。对于国内开发者和内容创作者而言，它非常适合用于快速生成社交媒体短片、产品动态展示或简单的动画素材。相比于复杂的视频编辑软件，该模型大幅降低了视频创作的门槛，让用户只需一张图即可快速实现视觉动态化。

核心亮点

  • 高效图生视频，画面动态流畅且一致性强
  • 极速生成响应，大幅缩短视频渲染等待时间
  • 低门槛上手，单图即可快速转化为动态视觉
  • 适配短视频创作，适合快速产出视觉素材

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("lightx2v/Minimax-h3-Turbo")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lightx2v/Minimax-h3-Turbo")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download lightx2v/Minimax-h3-Turbo

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download lightx2v/Minimax-h3-Turbo config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('lightx2v/Minimax-h3-Turbo')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('lightx2v/Minimax-h3-Turbo')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('lightx2v/Minimax-h3-Turbo')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model lightx2v/Minimax-h3-Turbo

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model lightx2v/Minimax-h3-Turbo README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('lightx2v/Minimax-h3-Turbo')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/lightx2v/Minimax-h3-Turbo.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/lightx2v/Minimax-h3-Turbo.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'lightx2v/Minimax-h3-Turbo')

完整文档

来源: HuggingFace

---
license: apache-2.0
language:

  • en

  • zh

base_model:
  • MiniMaxAI/MiniMax-H3

pipeline_tag: image-to-video
library_name: diffusers
tags:
  • t2v

  • i2v

  • r2v

---

Please check our repo or LightX2V to reproduce the results.

Please check model specifications for more details

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