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EditVid：零訓練、單一框架處理五大影片編輯任務

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伊利諾伊大學 PLAN Lab 推出 EditVid，毋須訓練即可在一個框架內完成風格轉換、屬性修改、物件插入等多種影片編輯。

PLAN Lab Logo

想用同一套方法幫一段影片換風格、改顏色、甚至換主體，又唔想為每種任務訓練專屬模型？PLAN Lab（伊利諾伊大學厄巴納－香檳分校）嘅 EditVid 正正就係為呢個煩惱而設計。佢屬於免訓練（training-free）嘅影片編輯框架，直接喺凍結嘅多模態擴散 Transformer（MM-DiT）圖像編輯器上動手術，同時支援文字指令引導同參考圖引導兩大路線。

對一般用家嚟講，最大體感差異係：一條原本只能用嚟改顏色嘅編輯鏈，現在仲可以做局部部件編輯、物件插入、主體替換等五類任務，唔使每樣重新煉模型。你叫佢「將大象變藍色」、「將海浪轉做黑色」、「將衣服轉紅色」，佢都能在同一條流程內完成。

佢能夠兼顧短距離同長距離一致性，關鍵在於三個互相配合嘅設計：

  • 稀疏因果記憶：每幀只向前一幀取視覺鍵值狀態，避免長距離 RoPE 交互變得唔穩定。
  • 後注意力 Token 注入：用置信度同循環一致性匹配把幀同錨點幀對齊，再注入匹配到嘅視覺表示，維持主體外觀一致。
  • 軟潛空間混合：根據時間步動態調整保留權重，源內容需要保留嘅地方唔會被強行覆蓋。

量化結果方面，喺 FiVE 基準上 EditVid 拎到 78.16 分 FiVE-Acc，比目前最強嘅訓練免費基準高出近 20 分；喺 IVEBench 上面亦取得具競爭力嘅成績。用戶研究入面，超過一半受訪者（51.8%）傾向揀 EditVid 而唔係其餘 7 種對比方法。

如果日常工作涉及大量短片二次創作、廣告素材改版、或者需要快速試驗唔同視覺風格，EditVid 提供嘅「零訓練、單一框架」思路可省卻大量前置準備成本。

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OmniEvalKit：唔使重新訓練 VLM 都可以聽聲答問題

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MBZUAI Oryx 團隊把 OmniEvalKit 開源出嚟，主打唔使改動 VLM 任何參數，就為佢加掛語音理解能力。對於想評估或部署多模態模型嘅團隊，可以直接拎現成骨幹即試。

Training-Free Omni

想為一個視覺語言模型加入語音理解，但又唔想重新訓練？MBZUAI Oryx 團隊開源嘅 OmniEvalKit（Training-Free Omni）就正正針對呢個痛點。它把語音先經 Whisper 抽取成帶時間戳、語言同信心分數嘅結構化文字，再連同圖片或影片幀一齊餵俾凍結嘅 VLM，所有推理都沿用原本嘅 prompt 接口，骨幹權重全程不動。換句話講，任何新嘅視覺骨幹都可以即插即用，毋須再做語音—視覺對齊微調。

它同時係一個統一嘅多模態評測框架，支援文字、圖片、影片、音頻同音視頻任務，並預載 118 個資料集適配器，涵蓋 Qwen、Gemma、MiniCPM、VILA、OmniVinci 等模型，方便做公平對齊測試。對研究人員同部署團隊而言，最直接嘅好處係可以一次過跑 56 個 benchmark、21 種語言，直接比較凍結骨幹同原生 omni 模型之間嘅差距，睇下語音能力究竟係新加出嚟定係由舊能力交換得嚟。

如果你關心 VLM 加掛語音後會唔會「失憶」，呢套框架正正提供 matched comparison，可以量化評估圖像理解、視覺定位、編碼、數學等原有強項有冇被削弱。額外支援嘅 CosyVoice3 文字轉語音輸出，亦令文本答案可以直接變成語音回覆。

要本地跑得起嚟，需要 Python 3.10+、ffmpeg，再針對 CPU、CUDA 或 ROCm 安裝對應嘅 PyTorch。之後透過 eval.sh 配環境變數指定模型同資料集即可開跑，加 MAX_SAMPLES=3 可以做煙霧測試，中斷後設 RESUME=True 可以接返。

以下係幾個值得留意嘅重點：

  • 凍結骨幹、零微調：所有 VLM 權重完全不變，語音理解透過 Whisper 抽取文字證據再加 prompt 融合達成。
  • 即插即用嘅 omni 能力：支援 Qwen2.5-Omni、Gemma、MiniCPM、VILA、OmniVinci 等多個模型適配器，方便横向比較。
  • 覆蓋廣嘅評測矩陣：內置 118 個資料集適配器，涵蓋 56 個 benchmark 與 21 種語言。
  • 原生 omni 同凍結骨幹嘅 matched 對照：可以清晰分辨新增能力同保留能力，避免重訓帶嚟嘅 capability drift。
  • 可選語音回覆：透過 CosyVoice3 把文字答案合成語音輸出，適合對話式場景。

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Motion-Omni：「講嘢」同「做嘢」視為同一件事，直接生成全身動作

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Motion-Omni 把語音和全身動作綁在同一個模型，講一句話就能即時生成對應嘅身體動作、表情同手势，適合需要邊講邊做嘅虛擬角色。

Motion-Omni framework

試過睇虛擬角色傾偈，個口形郁但身體硬晒，或者要逐段人手配動作？Motion-Omni 想解決嘅就係呢種「聲有、體無」嘅唔自然感。佢係一個端到端嘅多模態模型，輸入一段語音，輸出唔只有語音本身，仲有頭部、表情、手势以至全身姿態，全部喺同一個框架一齊生成，避免傳統做法分開處理再硬砌嘅斷裂感。

Motion-Omni 用咗一個統一嘅 tokenizer 把語音、文本同動作 token 化，配合 LoRA（Low-Rank Adaptation）adapter 等輕量微調技術，令模型可以同時學語音同肢體表達。生成嘅動作涵蓋手部、軀幹、面部表情，適合需要即時互動嘅場景，例如 AI 助手、虛擬客服、遊戲 NPC、語音驅動嘅動畫原型。

傳統動畫要先錄關鍵動作、再做 lip-sync 後製，而坊間部分開源方案往往只能控制頭部或者手部其中一樣。Motion-Omni 嘅做法係將「講嘢」同「做嘢」視為同一件事，所以動作會跟語氣、節奏同步變化，唔使額外人手調整。佢同時支援文字輸入，等開發者可以更直接控制角色行為。

對做 AI 角色、互動內容、語音動畫嘅團隊嚟講，呢種端到端做法可以慳唔少配動作同後製嘅工序，尤其適合需要快速原型嘅項目。讀者可以透過官方頁面睇影片 demo，評估生成動作嘅自然度同延遲表現，再判斷適唔適合自己嘅工作流。

重點摘要

  • Motion-Omni 係一個端到端多模態模型，同時輸出語音、表情同全身動作
  • 用統一 tokenizer 加 LoRA adapter 處理語音、文本同動作 token
  • 覆蓋頭部、手部、軀幹同面部表情，適合即時互動角色
  • 傳統做法分開配音同配動作，呢個模型將兩者合併生成
  • 適用於 AI 助手、虛擬客服、遊戲 NPC、語音動畫原型等場景

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MiniMax-H3 Singularity：提升影像轉影片品質

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基於 MiniMax-H3 深度微調的多模態影片模型，針對動作模糊、遠景人臉失真與光影過油等痛點進行修補。

Minimax-h3_Singularity 是建基於 MiniMax-H3 的多模態影片生成模型，採用 Apache-2.0 授權，於 ComfyUI 環境原生支援 Text-to-Video（T2V）、Image-to-Video（I2V）、Reference-to-Video（Ref2V）以及 Video-to-Video（V2V）四種工作流程。開發者並非單純做一次 LoRA 貼片，而是將 ref、fl、b25-49 等多個關鍵 checkpoint 進行策略性融合，再以高步數深度微調，最後花三天做精準剪枝與權重優化，目的是在保留 MiniMax-H3 原生 prompt 適應力與泛化能力的同時，壓住高步數訓練帶來的鬼影與過擬合。

這個版本重點針對三類常見瑕疵：高動態場景的運動模糊、Medium-to-Long Shot 距離下的人臉崩壞與糊化，以及人物皮膚過油、光澤不自然的問題。在功能面上，它特別加強了武打對戰、魔法施法、粒子光暈等奇幻動作場景的動感張力，同時提升鏡頭語言對搖鏡、推拉、追蹤等運鏡指令的回應度。

模型以 ComfyUI 節點工作流為主要入口，並附帶 RunningHub 線上 Demo 以及 YouTube、Bilibili 展示頻道連結，方便先觀察實際輸出再決定整合方式。

MiniMax H3 Singularity开源！全面微调融合，基础能力还在！嗨，大家好，这里是啊ban！快去玩！纯推荐分享视频！

重點摘要：

  • 基礎模型：以 MiniMax-H3 為底，融合 ref、fl、b25-49 等 checkpoint 做高步數微調與剪枝
  • 支援工作流：T2V、I2V、Ref2V、V2V 四種 ComfyUI 多模態流程
  • 主要修正：HDR 影像品質、遠景人臉修復、去油感光影、強化武打與魔法 VFX 動感
  • 鏡頭控制：對 pan、tilt、zoom、tracking 等運鏡指令有更敏銳回應

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Fizgig：免重訓練逐塊修 LoRA，仲可以當遊戲咁變體

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你試過 train 好個 LoRA 先發現風格走晒樣、身份感 overbaked 嗎？Fizgig 畀你逐個 block 拉 slider 救返，仲可以一鍵部署上 RunPod，免安裝。

Fizgig LoRA Studio — watch the full video tutorial

對成日同 LoRA 打交道嘅創作者來講，最痛苦嘅唔係訓練，而係訓練完之後先發現結果唔啱用。Fizgig 就係針對呢個痛點而嚟：佢係一個圍繞 Flux 2 Klein 9B、Krea 2 同 MiniMax H3 嘅 LoRA 工作台，聲稱可以喺 16 GB 顯示卡起跳，由普通 LoRA 一直玩到全模型微調都搞得掂。

佢最實用嘅功能叫做「LoRA surgery」：當你發現某個 LoRA 身份感太重、風格被壓扁，可以逐個 block 拉 slider 去修正，唔使重新訓練，直接輸出新嘅 .safetensors。對應到 MiniMax H3 影片 LoRA，仲可以逐 block 預覽每段對動作、面孔同聲音嘅影響，22 格短片連音效並排播俾你揀。

Minimax H3 - Edit your LoRAs directly with Video Previews

如果你鍾意試新變體，Fizgig 提供類似遊戲化嘅 mutation 流程：應用程式提出變化，你揀鍾意嘅，LoRA 就透過選擇演化落去。配合 LoRA Royale，你可以一次過睇晒成個訓練 run 每個 epoch 嘅效果，或者用 crossfade 喺唔同版本之間游走。LoRA Royale 仲可以直接輸出 MP4 或 GIF 格式嘅循環動畫，方便分享成果。

佢支援標準 LoRA、LoKR 甚至全模型微調，完成嘅 fine-tune 會變成普通 checkpoint，而 Checkpoint to LoRA 功能可以將任何 fine-tune 蒸餾返做可分享嘅 LoRA，揀你鍾意嘅 rank。對於冇 GPU 嘅人，官方提供 RunPod 一鍵部署連結，唔使本地安裝就得用到 24 GB 卡嘅 int8 設定。

重點摘要：

  • 逐 block 修復 LoRA：slider 直接調，唔使重訓練，解決 overbaked identity 同風格崩塌
  • 遊戲化變體探索：app 提議 mutation，用戶揀最愛，LoRA 經選擇演化
  • LoRA Royale 視覺化：一次過 render 晒每個 epoch，crossfade 揀最好嗰個，仲可以輸出分享用動畫
  • Block profiling：清楚顯示每個 block 揹住身份、風格定係細節，調之前先知邊度落手
  • 多模型支援：Flux 2 Klein 9B、Krea 2、MiniMax H3 三線齊，由照片、影片到聲音都覆蓋

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VDN-H3 開源：14 秒 MiniMax 影片生成只花 11 秒

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OpenVDN 團隊將 softmax 與線性注意力混合架構(hybrid attention)套用到 MiniMax H3 影片生成模型，在 8 張 B200 上以 8 步去噪產出 14.4 秒 768p 影片，速度比播放還快。

Repository image for OpenVDN/vdn-minimax-h3

影片生成最貴的部分往往不是參數量，而是長序列上的 softmax attention。VDN-H3 針對這個痛點，把 MiniMax H3 骨幹拆成兩條互補分支：滑窗 softmax 負責鄰近幀之間的精細對齊，線性注意力則接手長距離語境與主體一致性，並用 4 向邊界錨點補強全域結構。最終在 8 張 NVIDIA B200 上，用 8 步去噪就能在 11.23 秒內生成 14.4 秒 768p 片段，生成速度比播放還快。

與同類做法的差異在於「近乎無損」這個定位。純線性注意力雖然快，但長序列下容易丟失主體身份、場景佈局與時序依賴；VDN-H3 透過混合架構把這部分成本交回給局部 softmax，線性分支只負責長程記憶，因此視覺品質與原版 H3 幾乎難以區分，也比 MiniMax FastH3 有更好的指令跟隨能力。對需要高吞吐量同時不犧牲一致性的團隊，這個取捨相當實用。

部署面需要 PyTorch 2.13、CUDA 12.9 與 FlashAttention 4（含 nvidia-cutlass-dsl 預釋版依賴），另外還要安裝一份修補過的 Diffusers；骨幹權重不需更動，兩條 LoRA adapter 可在推理時合併進去，等同 plug-and-play 替換。程式碼、訓練流程與優化後的推理 stack 一併開源，研究者與影片生成產品團隊都能直接複用。

重點摘要

  • 8 步去噪、8 張 B200，11.23 秒生成 14.4 秒 768p 影片，生成快過播放。
  • 混合 attention：滑窗 softmax 保留局部細節，線性分支負責長距離語境。
  • 視覺品質與原版 MiniMax H3 近乎無損，比 FastH3 指令跟隨更佳。
  • LoRA adapter 可合併進骨幹推理，不需更動原始權重。
  • 權重、推理 stack 與訓練程式碼同步開源。

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MiniMax-H3-Motion-Director 全能導演台節點

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ComfyUI 自訂節點 Motion Director 將 T2V、I2V、V2V 等多段生成整合到同一介面，支援分鏡重跑、跨鏡頭連貫與即時預覽，讓多片段 AI 影片製作不再被節點海淹沒。

MiniMax H3 Motion Director — Mixed Mode

用 ComfyUI 砌 AI 影片嘅朋友，多數都經歷過呢個困局：想做一個有五個鏡頭嘅項目，要由零開始接 T2V、I2V、V2V 各種 workflow，每段調好參數再串埋，節點一多就連自己都搞唔清邊段行緊、邊段要重做。Motion Director 想處理嘅就係呢個問題——佢係一個 ComfyUI 自訂節點，把多段影片生成收納到同一個 Director 介面，等你可以逐段揀唔同生成方法（T2V / I2V / FL2V / R2V / V2V / RV2V），又唔使為咗切換而重新拉整個圖。

佢同一般 ComfyUI 工作流最大嘅分別，係圍繞「項目」做設計。Director 介面入面有 Segment、Multi Segment、Final Result 三層檢視，亦有 Director Live Preview 即時顯示邊段行緊、邊段做完。跨段連貫靠 Motion Context、Context Frames、Latent Scale Lock 同生成音訊接續，仲可以將上一段已解碼嘅幀直接當下一段嘅 I2V／FL2V 輸入，避免每次都重新生成首幀。素材方面提供 Common References 同持久化 Material Library，圖、音、影片、提示詞都可以重複用。

另一個貼地嘅設計係 Selective Run——只要揀要重做嘅片段就得，唔使成條 pipeline 重跑，配合 MIXED 模式用，可以幾段文生、幾段圖生、幾段源影片剪輯混埋做項目。Director 本身係 OUTPUT_NODE，最尾嗰格就可以輸出畫面、音訊同 FPS 畀下游 ComfyUI 節點繼續接。後製方面內置 Global Refine、放大、可揀 NVIDIA RTX VSR / Deblur 同 Face Refine，不過 VSR／Deblur 要相容 NVIDIA VFX runtime，Face Refine 要 UI 揀好對應 detector／SAM 路徑。

適合要處理多鏡頭、有分鏡表、要保持視覺同音訊一致嘅創作者，例如廣告原型、MV 概念、敘事短片預覽，或者要把源影片做局部 V2V／RV2V 修補嘅後期流程。生成方面支援內建 sampling 或外部 ComfyUI SAMPLER + SIGMAS，方便想自己控制 noise schedule 嘅人。版本去到 v1.2.0，採用 GPL-3.0；硬件門檻就睇你揀嘅功能——基本生成跟返 ComfyUI 一般配置，想用 VSR／Deblur 或大尺寸放大就要 NVIDIA 顯卡同對應 runtime。

重點摘要：

  • 多段整合 Director 介面：T2V／I2V／FL2V／R2V／V2V／RV2V 同一畫面揀，逐段切換唔使重拉 workflow
  • Selective Run + Mixed Mode：只重跑指定片段，唔使成條 pipeline 由頭嚟
  • 跨鏡頭連貫：Motion Context、Context Frames、Latent Scale Lock 同音訊接續，仲可以重用上一段解碼幀
  • 內建 Live Preview 與三層檢視：Director 介面直接睇 Segment／Multi Segment／Final Result
  • 後製選項齊全：Global Refine、放大、可選 RTX VSR／Deblur 與 Face Refine，對硬件有特定要求

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ComfyUI-CGlide：MiniMax H3 短片創作者的自訂節點

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這是一套給 ComfyUI 用的 MiniMax H3 影片生成自訂節點，把提示詞拼裝、即時預覽、寫檔與續接四步壓成四個節點，特別適合用 H3 拍短片的人。

Repository image for CGlide/ComfyUI-CGlide

想做 H3 短片但不想在 ComfyUI 裡堆十幾個 loaders 同 text box 嘅人，可以留意 CGlide 嘅呢套自訂節點。佢將成個 H3 影片生成流程拆成四個節點：拼裝 prompt 同 conditioning、邊取樣邊預覽當下鏡頭、寫出影片檔，以及將續寫片段接返去原本嘅 clip。H3 Studio 更加將九張圖、三段影片、三段聲音同 prompt 全部塞入一個面板，但保留原本嘅 sampler 同步數，唔會插手推 sampling。

安裝好簡單，喺 ComfyUI Manager 搵 CGlide 或者 git clone 入 custom_nodes就得，不過官方提醒 ComfyUI 一定要更新，因為低 VRAM 嘅 w4a8 路徑要 0.31.0 或以上，否則會出黑畫面有聲冇畫，唔彈 error。模型要從 Comfy-Org 嘅 MiniMax H3 repo 拎，reference-to-video 或 first-last-frame checkpoint 入 diffusion_models，text encoder 入 text_encoders，影片同音訊 VAE 就擺去 vae。VRAM 唔夠嘅話可以用 Kijai 嘅 w4a8 版同 int8_convrot video VAE，大約 11.8 GB 就推到，原 workflow 唔使改。

H3 Studio: prompts, projects and clip extension for MiniMax H3

呢套節點嘅 chain 機制用 source_video 同 guide_frames 兩個輸出做接駁，比較啱做有連貫性嘅敘事短片，作者就用呢套工具完成咗 THE RECITATION。PyAV、torchaudio 同 ffmpeg 屬於依賴項目，PyAV 多數已經裝好，ffmpeg 放上 PATH 就夠，Glide Video 內部會 shell out 畀佢用。

對習慣 ComfyUI 節點工作流、又想用 H3 拍短片或敘事片段嘅創作者嚟講，呢套節點減少咗重複接線嘅時間，亦令低顯存方案更易落地。

重點摘要：
– 四節點設計：拼 prompt、即時預覽、寫檔、續接，分工清晰。
– H3 Studio 整合面板：九圖三影片三音訊同 prompt 集中管理，但唔干預 sampling。
– 低 VRAM 路徑：w4a8 加 int8_convrot VAE 約 11.8 GB，但要 ComfyUI 0.31.0 以上。
– chain 輸出：source_video 同 guide_frames 支援敘事鏡頭接駁。
– 作者實戰驗證：用同一套工具完成短片 THE RECITATION。

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Atlas 世界模型一次處理文字、圖片、影片與 3D

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World Labs 推出 Atlas，聲稱是目前首個原生同時處理文字、圖像、影片與 3D 的「omni」世界模型，能從一張相機路徑推算未見過的視角，並重建真實場景。

Og image

World Labs 公開了新一代世界模型 Atlas。它的特別之處在於從訓練階段就同時處理四種輸入——文字、圖像、影片、3D——並把它們整合到同一個空間脈絡裡，再以多模態自迴歸擴散 Transformer 推算下一個畫面。這意味著 Atlas 不只是「看得更多」，而是嘗試理解世界怎樣呈現、怎樣變化，並把想像中的場景渲染出來。

從使用場景來看，Atlas 主要涵蓋四類工作：相機控制生成、空間重建、空間時間模擬，以及純文字生圖與 360 度全景。其中相機控制生成支援 1 至 6 張輸入圖片，可輸出最高 1440p、最長約 1 分鐘的影片，並以像素級精度的相機幾何作為輸入，而不只是粗略的文字描述。

重建方面，Atlas 只需要 1 張到幾十張相片，就能還原真實場景並產出新視角的影像幀與明確的 3D 輸出。團隊指出，這項表現優於專門做 3D 重建的同類模型。空間時間模擬則可從影片重新取景，生成電影級視覺效果，並支援 Real-to-Sim 流程，供機器人規劃動作。

以下幾點值得留意：

  • 原生多模態：文字、圖片、影片、3D 一開始就共享同一空間脈絡，並非後期拼接。
  • 像素級相機控制：把精確相機幾何列為原生輸入，能逐格構圖、逐段運鏡。
  • 超越專用模型：3D 重建表現優於專門訓練的模型。
  • 支援 Real-to-Sim：能把真實影片轉成可模擬的世界，供機器人規劃。
  • 規模持續擴展：團隊表示表現會隨訓練算力提升，並預期這個趨勢會延續下去。

World Labs 表示，Atlas 將驅動他們自家 Marble 的未來版本及其他產品，現已開放早期使用的申請。

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H3-World 讓鍵盤控制生成影片世界

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H3-World把鍵盤輸入轉成可控制的未來畫面，展示互動式世界模型由理解指令走向操控環境。

Repository image for Danzer1xxxxChan/H3-World

按下 W、A、S、D 控制角色，或以 I、J、K、L 操控鏡頭，H3-World 便會由初始畫面生成相應的動作影片。這個項目屬於互動式世界模型，實際處理的是角色與鏡頭動作如何連貫地影響後續畫面，適合遊戲代理、視覺模擬及 Computer-use agents（CUAs）相關研究。

H3-World 建基於 MiniMax-H3，將每個鍵盤狀態轉換成對應未來 video latent 的語言指令，再透過 directed attention routing 把指令綁定到相應的 latent 區間。模型以 8,000 段 ABot-World-Explorer-500h gameplay clips 訓練，只學習 65.6M 個 Low-Rank Adaptation（LoRA）參數，約佔 33B backbone 的 0.199%，在保留大型模型能力與控制專用訓練成本之間取得折衷。

目前資料提供的重點包括：
– 角色控制使用 W、A、S、D；鏡頭控制使用 I、J、K、L，F 代表快速鏡頭移動。
– H3-World LoRA 是 MiniMax-H3 的 delta，不能直接套入未修改的 MiniMax-H3 pipeline。
– 推理需要約 135 GB 的 MiniMax-H3 base weights，以及 H3-World 的 directed-attention patch。
– 公開資料沒有列出明確的畫質、延遲或成功率比較，因此未能判斷它在不同世界模型之間的性能差距。

儲存庫提供 Python 3.10、CUDA 12.8、PyTorch 2.10.0 和指定版本 DiffSynth-Studio 的配置要求；模型權重及 LoRA checkpoint 則分別放在 Hugging Face 指定位置，訓練另需 ABot-World-Explorer-500h。研究團隊、遊戲代理開發者及需要可控影片生成的視覺模擬項目較容易受益，但硬件容量、專用 patch 和模型授權條款都是採用前必須核對的條件。

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