MiniMax выпустила H3-Image для генерации картинок в 4K за шесть шагов

Компания MiniMax представила модель H3-Image, разработанную на базе собственной архитектуры видеомодели H3. Нейросеть генерирует изображения с нативным разрешением 4096×4096 пикселей всего за шесть шагов диффузии, об этом сообщает профильный Telegram-канал @ai_newz.

Система поддерживает работу с расширенным контекстом: длина текстового описания может достигать 32 000 символов. Кроме того, пользователи могут одновременно передавать в модель до 16 визуальных референсов для точной стилизации, композиционного контроля или объединения нескольких объектов в одной сцене.

По показателям скорости H3-Image демонстрирует один из самых быстрых результатов в сегменте сверхвысокого разрешения. В ускоренном режиме Highspeed генерация нативного 4K-изображения по тексту занимает около 10,3 секунды, а в стандартном режиме Standard процесс длится 16 секунд. В аналогичном сравнительном тесте модель Nano Banana 2.1 с включенным режимом thinking medium тратит на задачу схожей сложности порядка 50 секунд.

В основе архитектуры H3-Image лежит диффузионный трансформер (DiT) объемом 33,1 млрд параметров. Полный набор компонентов для локального развертывания, включающий текстовый энкодер и вариационный автоэнкодер (VAE), занимает около 135 ГБ дискового пространства. Для запуска и инференса разработчики адаптировали конфигурацию под потребительские и серверные видеокарты с объемом видеопамяти от 24 ГБ.

Доступ к H3-Image открыт через API. Базовая стоимость одной генерации в режиме Standard составляет около 0,07 доллара США, при этом на этапе запуска действует скидка в размере 50%. На платформе Fal до 23 ноября включительно предоставляется возможность выполнить от трех до пяти тестовых генераций без списания средств.

Протестировать современные нейросети для генерации изображений без VPN можно в ИИ-студии Нейро.PRO.

Выпуск модели MiniMax демонстрирует переход генеративных систем от апскейлинга к прямому расчету сверхвысоких разрешений 4K непосредственно на этапе прямого прохода диффузионного трансформера.