英伟达发布 Open H3 Regenerate 2K：3 步将 AI 视频重绘至 2K，最高支持 4K

Open H3 Regenerate 2K 是英伟达开源的一款视频超分辨率增强工具，专门用来把低分辨率的 AI 生成视频重绘提升到 2K 甚至 4K。

目前顶级的开源视频模型 MiniMax H3 采用的是两阶段生成方案：先在低分辨率生成视频草稿，再通过官方 API 重新绘制细节。但官方的重绘模型并不开源，大家在本地没办法跑完整的超分流程。

英伟达开源的这个工具就是为了补齐这块短板，让你在自己的机器上也能完成高质量的视频重绘。

它是怎么把画面变清晰的

传统的超分辨率算法只是把画面拉大并平滑像素，往往没办法真正补充细节。Open H3 Regenerate 2K 走的是扩散重绘路线，不仅把分辨率撑大，还会重新绘制皮肤纹理、毛发和织物细节。

它的核心机制非常精炼。工具冻结了原有的 H3 主干网络和视频 VAE，只训练了一个轻量级的 Refiner LoRA，同时整合了 FL2VA Turbo 和 LMS Sharp 适配器。

在生成过程中，它先用 3D 卷积网络在潜空间直接放大画面，省去了反复解码和编码的开销。随后加入适量噪声，仅用 3 步扩散去噪，就能在全分辨率下把所有细节绘制出来。

得益于 SoL-Engine 稀疏注意力和快速 VAE 解码器，在单张 B200 显卡上，处理一段 5 秒的 2K 视频只需要 22.45 秒，比以往的 87 秒大幅提速。

不挑模型，单次生成支持到 4K

比起官方只支持 768P 输入和 2K 输出的限制，这个开源版本更具通用性。

输入端不仅可以接受 384P、512P 或 768P 等各种规格的 H3 草稿，也能直接兼容 LTX-2 和 SANA-Video 等其他视频模型生成的片段。

输出端支持从 768P、1080P 一路拉到 2K 和 4K。它能在单次推理中直接处理长达 5 到 15 秒（最多 360 帧）的连续视频，中间不需要分段切片。

在测试基准 RefinerBench-150 上，它的美学质量和主体一致性得分超过了官方闭源 API。在 200 组盲测对比中，有 87% 的评审更倾向于它的重绘效果。

不过在实际体验中也有妥协。因为它本质上是重新绘制画面，在生成过程中可能会对人脸等关键特征产生细微改动，无法保证百分之百完全还原原始草稿。

项目已经在 GitHub 上完整放出了代码、权重和本地运行教程，开发者可以直接拉取部署。

为什么重要

对于在本地部署开源视频模型的创作者和团队来说，这基本补齐了开源视频工作流的最后一块拼图。过去本地生成的低分辨率视频总显得粗糙，如果想变清晰就只能调用云端商业接口，成本高且受限制。

英伟达这套方案聪明在只用 3 步扩散和单个 LoRA 就达到了高画质，推理速度完全可以落地。尽管重绘人脸时可能会有点走样，但如果你用来处理大场景、自然风光或科幻特效，它带来的画质提升非常立竿见影，值得立刻在本地工作流里部署一试。