Meridian 讓 MiniMax H3 將時間與鏡頭重新編排 – Bullet time

Meridian 可從影片或單張圖片重新設計鏡頭路徑,重訪同一事件的不同視角。

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想將一段已拍攝的動作改成全新鏡頭,甚至暫停某個瞬間再繞行拍攝,Meridian提供了影片到影片(video-to-video)的處理方式。它基於 MiniMaxAI/MiniMax-H3,以 adapter 形式加入幾何控制能力,並結合 VGGT-Omega 幾何資訊,亦支援由單張圖片建立鏡頭移動。

Meridian 處理的是空間與時間的共同編排:鏡頭可沿指定路徑移動,原有動作則可繼續、放慢或暫停。Bullet time 只是其中一種時間與鏡頭組合,並非模型的邊界;要加快或放慢動作,應先重新調整輸入影片的時間,再按該時間軸設計 camera path。

頁面提供的例子包括以原片重新觀看 NBA 灌籃、在草莓片段中暫停動作並移動鏡頭,以及以芭蕾單張相片產生鏡頭運動。這種做法適合重構已有事件的觀察角度,但生成畫面與原片如何銜接、遮擋區域能否保持一致,仍取決於輸入內容與指定路徑。

  • 基礎模型:MiniMaxAI/MiniMax-H3;模型關係標示為 adapter
  • 幾何元件:VGGT-Omega
  • 任務標籤:video-to-video、novel-view-synthesis、camera-control、re-camera
  • 提供 installation.md 連結

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OmniEdu 把課程理解帶進 AI

OmniEdu 不只回答題目,還會對照課程、診斷學習缺口,再決定下一步應給提示、提問或講解。

Repository image for haolpku/Omni-Edu

學生卡在一道題目時,答案本身未必足夠,真正需要的是知道漏了哪個前置概念,以及下一步應怎樣學。OmniEdu 屬於開源多模態模型家族,處理 K–12 學習與教學流程,將課程對應、解題、學習診斷和教學支援放在同一套模型內。

模型以 Qwen3.5-4B-Base、Qwen3.5-9B-Base 和 Qwen3.8-27B 為基礎,推出 4B、9B、27B 三個 checkpoint。訓練資料包括 69,999 個 instruction examples、15.96M supervised response tokens,當中 60,951 個屬教育專用資料,涵蓋超過 100 個來源;模型亦支援圖片等多模態輸入,能把問題、知識點、年級、先修關係和課程證據連繫起來。

可下載的權重和資料集適合教育研究團隊、教材平台,以及需要本地模型作學習分析的開發者;4B 較適合本地試驗,9B 和 27B 則提供更高能力但需要更多硬件資源。模型可透過 Transformers 或 vLLM 執行,公開配置使用 Qwen3_5ForConditionalGeneration,訓練序列長度為 32,768 tokens。

  • OmniEdu-27B 在 16 個模型比較中,取得 K12-Bench EM 63.12% 和 F1 76.69%,兩項均列第一。
  • OmniEdu-27B 在 MathFish 達 85.89% 準確率,並取得 LongTutor 3.02 教學分數。
  • EDUMATH MaC 為 86.95%,MathTutorBench Scaffold win rate 為 78.74%,兩項均列第二。
  • 模型的差異不只在答對題目,而是嘗試判斷誤解、缺失的先修知識,再選擇提示、引導問題、複習或解釋。

OmniEdu 的取捨也很直接:全參數 supervised fine-tuning 和長序列訓練有助整合教育情境,但 27B checkpoint 對硬件要求較高,模型的教學判斷亦應配合教師審核。對只需要一般問答的工作流程,它可能過於專門;對重視課程對齊和個別學習支援的團隊,公開權重與資料集則提供了可檢查、可延伸的起點。

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AlayaVista:全景潛態驅動嘅可串流世界模型

AlayaVista 從一張透視圖出發,建立 360° 全景先驗,再隨鏡頭動態演化作為視點潛態,逐區塊渲染並局部精煉所選畫面,做流暢且高保真嘅可控影片生成。

AlayaVista evolves panoramic states under camera control and renders and refines the requested perspective views.

想由一張普通圖片,邊拉鏡頭邊即時生成高質影片,而又唔丟失 360° 場景記憶?AlayaVista 就係為呢個矛盾而設計——佢屬於世界模型(World Model)類研究原型,處理嘅係可控、可串流嘅影片生成問題。

核心做法分三步:先用一張透視圖估出完整 360° 全景先驗,模擬出 VR 風格嘅場景記憶;之後鏡頭控制訊號會驅動呢啲全景潛態持續演化,保持全局一致性;最後系統只渲染用戶當前視角所在嘅區域,並用潛態視口渲染與局部精煉做高保真合成。為咗兼顧速度與質素,佢採用 chunk-autoregressive 逐區塊自迴歸生成,配合少步蒸餾(few-step distillation),令串流過程唔使逐幀重頭計,全部運算力集中在真正需要輸出嘅視窗。

比起傳統逐幀擴散或全景一次性輸出嘅做法,呢種「全景當記憶、視口當輸出」嘅分工換嚟兩個明顯取捨:視窗畫面更銳利、代價係鏡頭一轉就要重新做視口對齊;同時間全景一致性同幀率都受惠於 chunk 邊界設計,對長鏡頭平移類場景特別友好。

幾個重點摘要:

  • 全景記憶 + 局部渲染:以 360° 全景潛態維持場景上下文,鏡頭視口獨立精煉,避免整段重算。
  • 鏡頭可控串流:支援 user-controlled camera 訊號輸入,邊互動邊生成適合遊戲引擎、VR 預覽或 cinematic pre-vis。
  • 效率設計:chunk-autoregressive 加 few-step distillation,專注運算力於選定視窗。
  • 仍屬研究階段:roadmap 列明推理代碼同預訓練權重尚未釋出,目前只可睇 paper 與 project page 嘅 demo。

呢類模型對做互動敘事、VR 內容預覽、遊戲關卡 walkthrough 嘅團隊最有直接參考價值,因為佢直接處理「鏡頭會行、背景要穩」呢個常見卡位。對純做離線一鍵出片嘅用家嚟講,呢類串流設計嘅優勢未必即刻見效,但對需要低延遲、長時序一致嘅創作流程,呢條技術路線值得留意。

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ComfyUI-MiniMaxH3-TimelineDirector:一張圖跑出無斷點長影片

想在 ComfyUI 內一次過生成超過一分鐘的影片,又要角色口型與背景音樂全程對得齊?這套 MiniMax H3 Timeline Director 插件把分段、續接、漂移修正全部收埋喺一張圖。

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MiniMax H3 官方最令人卻步嘅限制之一,就係單次生成時長偏短,想做一段完整 Demo 或者長 Demo 都要靠 Loop 節點逐段駁,駁完口型同音軌成日走樣。ComfyUI-MiniMaxH3-TimelineDirector 嘅切入點正正喺呢個位:佢提供一個 Full Timeline Director 工作流,把 T2V、Image Reference、音訊驅動、角色替換、動作遷移、數字人同一條龍長片生成,全部塞入同一張 ComfyUI 圖。

插件會把目標時長拆成連續 GEN 窗口,並用同一個共享 seed 串接前一段嘅 AV-latent 尾部,配合 Drift-Control 影片遮罩同 Soft AV 音訊連續性處理,再做 overlap 移除並最終同步輸出成片。長度上限唔再由 Loop 節點或者重複 Sampler 鏈決定,而係睇本地 VRAM、RAM、磁碟空間同 ComfyUI 執行限制。

佢同一般「駁長片」做法最大嘅差異,係對齊音訊嘅方式。當你將一段長 MP3 標記為 Locked Original Audio,插件會將聲音按 sample 位置精確切片,注入每段 AV latent,並以零音訊降噪遮罩保留;Timeline 比音源短就截斷,比音源長就用靜音補尾,用戶唔使再人手對 MP3 metadata 或 codec priming delay。Long-form digital humans 同角色演唱場景亦靠同一條路徑處理:角色圖同長 soundtrack 鎖定後,手動 GEN 窗口即可逐段推出口型同步。

時間軸方面,每段 Clip 設有三種模式——Fixed Guide、Editable Reference、Boundary Only,支援 move、trim、split、delete、snap 同數值定位;只有同 cyan 生成範圍相交嘅媒體先會進入當前 Reference 或 Guide 計劃,避免雜訊干擾。

實際最易受惠嘅人,係要做完整 MV 級 Demo、產品概念片、教學影片、或者 AI 短劇分鏡嘅創作者同中小型團隊。官方已放出兩條約 52.6 秒 / 1263 幀嘅直接生成示範,包括純 latent 續接同 48 幀 Reference overlap 兩個 case,可直接喺 GitHub Release 拎 MP4 對照效果。

  • 類型:ComfyUI 插件 / 時間軸導演工具
  • 核心能力:一張圖內分段續接生成無斷點長影片,音訊 sample-sliced 注入 AV latent
  • 同類差異:唔靠通用 Loop 節點或重複 Sampler 鏈,直接由 AV-latent 尾部續接
  • 適用場景:長片數字人、角色演唱、概念片、教學影片等需要連貫長片嘅創作
  • 部署方式:經 ComfyUI Manager 或手動放入 custom_nodes 目錄後啟動 ComfyUI,載入 example_workflows 內嘅 All-in-One 工作流即可

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[教學影片] Seedance 2.5 逼近寫實 AI 影片生成

Seedance 2.5 走向超寫實 AI 影片生成,重點放在畫面真實感同創作效率。這類工具適合想快速做出貼近真人拍攝效果嘅內容製作者。

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Seedance 2.5 透過影片生成能力,主打把 AI 片段做得更貼近真實拍攝感,適合內容創作者、短片製作同需要快速試片嘅工作流。片段描述雖然唔多,但方向好清楚:重點唔係花巧效果,而係提升畫面可信度同整體觀感。

對一般創作者嚟講,呢類模型最有用之處係可以縮短由構思到成片嘅時間,尤其係要做概念片、廣告草稿、社交平台短片,或者先行測試視覺風格嘅時候。它強調 ultra realistic,代表畫面一致性、材質細節同動態自然度會係主要賣點。

不過,原始資料只提到示範與推廣用途,未有交代訓練細節、評測指標、輸入限制或實際可否隨意下載使用,所以唔適合自行推斷佢嘅開放程度。現階段較合理嘅理解係:Seedance 2.5 係一個面向高寫實影片生成嘅模型/服務,重點在於實用視覺效果,而唔係提供完整技術規格。

  • 主打超寫實 AI 影片生成
  • 適合短片、概念片同視覺草稿
  • 核心價值係提升真實感同創作效率
  • 原始資料未交代下載、開放程度同技術細節
  • 內容明確偏向影片模型與線上服務場景

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MiniMax H3 迎來 19 款 LoRA,影片生成速度與風格同步擴展

MiniMax H3 的 LoRA 生態逐步成形,從加速推理到角色動作與畫面風格,為 ComfyUI 工作流提供更多選擇。

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想用MiniMax H3製作影片時,速度、動作表現和視覺風格往往難以同時兼顧。這項整理聚合19款MiniMax H3 LoRA(Low-Rank Adaptation)模型及變體,讓使用者按工作流需要調整生成方式,而不只依賴基礎模型。

加速類模型以Alibaba的MiniMax-H3 Acc LoRAs為例,透過Parallel Decoding Distillation(PDD)支援FL2VA與Ref2VA工作流,目標是在較少推理步數下維持影像質素。MiniMax H3 Turbo Sparse Linear Attention LoRA則採用Sparse Linear Attention(SLA),以85%注意力稀疏比例提升效率,在NVIDIA RTX 5090上約可達2.5倍推理速度。

其他變體針對不同創作需求,包括1930年代手繪動畫質感、Z-Image風格帶來的紋理和較自然的粗獷感,以及更適合本地執行的4-bit版本。模型需要配合MiniMax H3基礎模型與ComfyUI工作流,LoRA檔案則放入ComfyUI/models/loras資料夾。

• 以少量步數加快影片生成
• 支援FL2VA及Ref2VA工作流
• 涵蓋動畫、寫實、動作和鏡頭風格
• 提供VRAM較友善的4-bit選項
• 速度提升仍需按硬件與畫質要求取捨

適合已使用ComfyUI,並希望細緻控制生成速度、角色移動、鏡頭行為或整體美術方向的創作者。不同LoRA針對的任務差異很大,選擇時應以工作流兼容性和輸出要求為先。

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OpenMAIC:把課堂內容變成多代理互動教學

把主題或文件直接轉成可互動課堂,連投影片、測驗和小組活動都一併生成。它更像一個面向教學流程的多代理 AI 平台。

OpenMAIC

OpenMAIC 是一個多代理 AI 教學平台,處理的是把零散素材快速整理成可教、可互動的課堂內容。使用者只要輸入主題,或者上傳文件、音訊、影片,再加上網頁搜尋素材,系統就會組織出投影片、測驗、互動模擬和專題式學習活動,並由 AI 老師和 AI 同學在課堂內即時互動。

它和一般內容生成工具的分別,在於不只產出講義,而是把整個教學流程串起來。OpenMAIC 內部採用 chat-first 的工作區,支援持久化 session,任務可以在伺服器重啟後繼續,亦可中途取消、回復和調整,較適合需要反覆修訂課程的教育團隊、培訓人員和內容製作人。

  • 可由文字主題或外部素材直接生成完整課堂
  • 支援投影片、測驗、互動模擬、PBL 和 .pptx 匯入
  • 接入 OpenClaw 後,可由 Feishu、Slack、Telegram 等訊息工具建立課堂
  • 可自行接入模型、媒體、搜尋供應商和儲存後端
  • 官方提供 Live Demo,亦可用 Vercel 一鍵部署
OpenMAIC GitHub Setup Guide: From Text Prompt to Local MP4 Classroom Export

OpenMAIC 以多代理協調做編排,並結合 LangGraph、Next.js、React 和 TypeScript。超過 20 項內建技能,定位不是單純聊天機械人,而是把教學內容生產、互動和發佈收束到同一條工作流。

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[影片教學] 利用開源探索 3D 世界

這個開源項目讓你用一張圖或一段文字 prompt,在本地免費生成可自由行走的 3D 世界,毋須依賴雲端服務。

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過往要把一張圖變成可探索嘅 3D 場景,往往需要動用雲端 GPU 或者封閉式商業工具。一個新開源嘅世界生成項目反其道而行,主打「本地、免費、完全開源」,用家只需要餵一張圖片,或者寫一段文字 prompt,就可以產出一個可以行入去慢慢逛嘅 3D 場景。對遊戲開發、空間設計或者 VR 內容創作嚟講,呢種「零門檻起手」嘅流程可以省卻大量建模時間。

同一般文生圖或者文生影片模型唔同,呢類世界生成系統要處理嘅唔係單一畫面,而係保持視點一致嘅連續空間。背後通常會結合影像生成、深度估計同體積渲染(volumetric rendering)等幾組技術,再用 NeRF(Neural Radiance Fields,神經輻射場)或類近嘅 3D 表徵方式重建場景,等用家可以即時改變視角行入去睇。

對玩家嚟講,最直接嘅體驗係輸入一張京都街景相或者一句「霧夜嘅科幻實驗室」,幾分鐘之後就有一個可以操控角色行入去嘅小型世界;對開發者嚟講,由於整套工具鏈都係本地行得通,唔使擔心 prompt 或者素材被上傳到第三方伺服器,私隱同成本都較易掌控。

不過本地跑呢類模型對 GPU 仍然有要求,視訊記憶體唔夠嘅話生成時間會明顯拉長;另外世界嘅規模同互動深度仲未去到遊戲引擎嗰種水平,比較適合作為概念驗證或者素材起手稿,而唔係完整場景嘅最終方案。

以下係幾個值得留意嘅重點:

  • 支援圖生世界(image-to-world)同文生世界(text-to-world)兩種入口
  • 完全開源,可在本地離線運行
  • 採用神經輻射場或類近技術做 3D 重建,保持視角一致
  • 私隱同成本上比雲端方案更具優勢
  • 對 GPU 仍有要求,目前較適合做概念驗證階段

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DeepSeek Harness 把多 Agent 協作變成可控工作台

[教學影片]DeepSeek Harness 讓 DeepSeek dsh 變成可啟動 Web UI 的開發者工作台,重點放在多個 Agent 並行處理、動態工作流同插件擴展。它適合要在複雜程式碼庫入手審計、協作同加速探索嘅使用場景。

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DeepSeek Harness 把 DeepSeek dsh 做成一個可啟動 Web UI 的開發者工作台,處理的是複雜程式碼庫入面要同時分工、同步同收斂結果的問題。影片實測重點放喺並行只讀審計、動態派生 SubAgent,同埋最後將多路輸出整合返去。

它同一般單一路徑的助理做法不同之處,在於可以按工作內容拆成多個 Agent Teams,再根據任務需要即時調整流程。這種安排適合審查、分析同探索型工作,因為不同子任務可以同時展開,唔使一條線慢慢行。

片中亦提到插件開發門檻較低,代表它不只係拿來跑預設流程,仲可以按團隊習慣加功能。對要處理既有代碼、要快速驗證想法,或者想將 AI 工具接入日常開發流程的人,這種擴展性會更實用。

重點摘要:
– 以 Web UI 包裝 DeepSeek dsh,方便直接操作
– 支援多個 Agent 並行工作,減少單線等待
– 可動態派生 SubAgent,按任務拆分工作
– 插件擴展門檻較低,方便接入自訂流程
– 適合複雜程式碼庫審計、協作同探索任務

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Categories: 開源, Agentic, DeepSeek, 教學, 編程, 安全, UI/UX

MiniMax H3 在 ComfyUI 實現換臉換身工作流

MiniMax H3 配合 ComfyUI 自訂節點,示範如何建立換臉與換身流程,方便整理影像生成工作流。

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由換臉延伸到換身,影片示範 MiniMax H3 在 ComfyUI 中處理人物影像替換的完整流程,重點放在如何把不同步驟串連起來,減少使用者自行摸索節點配置的時間。

流程以 ComfyUI 為操作環境,並配合 custom nodes 建立 Face Swap 和 Body Swap 工作流。對需要處理人物素材、測試影像生成效果,或想將換臉與換身加入現有影像項目的創作者,這類示範可作為起點。

影片涵蓋的內容包括:
– MiniMax H3 在 ComfyUI 中的工作流安排
– Face Swap 換臉流程
– Body Swap 換身流程
– Custom nodes 的配合方式
– 從輸入素材到結果輸出的完整操作示範

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