FastH3-QAD-v2
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FastHunyuan-diffusers
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詳細を見る ↗The compact LoRA releases for FastH3 Preview v1 from FastVideo. Each adapter reconstructs one four-forward FastH3 transformer from the MiniMax H3 base model. > The three VSA adapters require FastVideo's VSA-H3 backend and kernel. Use > FastVideo's launchers rather than a generic PEFT loader; these adapters also > contain exact delta and VSA gate tensors. Install uv, then use the CUDA 13 / Blackwell path below. It selects FastVideo's published CUDA kernel wheel instead of compiling the kernel locally. See the installation guide for other platforms.
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詳細を見る ↗The recommended FastH3 Preview v1 checkpoint from FastVideo. It generates synchronized video and audio from text with four transformer forwards. This step-1300 model was trained with data-free DMD2 and VSA-H3 at 90% sparsity. > This checkpoint requires FastVideo's VSA-H3 attention backend. Use the > matching LoRA above if you prefer to download only the distilled adapter. Install uv, then use the CUDA 13 / Blackwell path below. It selects FastVideo's published CUDA kernel wheel instead of compiling the kernel locally. See the installation guide for other platforms.
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詳細を見る ↗FastVideo-FastH3-8-Step-V2
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詳細を見る ↗Original model repository: https://huggingface.co/FastVideo/FastVideo-FastH3-8-Step-V2 FastH3 V2 with its transformer quantized to NVFP4, for NVIDIA Blackwell GPUs: RTX 50 series, RTX PRO 6000 and DGX Spark. It is built from `fastvideo_fasth3_8step_v2_pruned_bf16.safetensors` in FastVideo/FastVideo-FastH3-Comfy, which also has the BF16 and INT8 builds for other GPUs. Use the **FastVideo FastH3: Text to Video** template (ComfyUI 0.36.0 or later) and select `fastvideo_fasth3_8step_v2_pruned_nvfp4.safetensors` (13.6 GB) in its `UNETLoader`. Keep the template's sampler settings: 8 steps, `res_multistep`, `simple`, and the `MiniMaxH3SigmaShift` node at 10 (video) and 3 (audio).
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詳細を見る ↗FastVideo-FastH3-Comfy
FastVideoOriginal model repository: https://huggingface.co/FastVideo/FastVideo-FastH3-8-Step-V2
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詳細を見る ↗FastVideo-FastH3-Trim-8-Step
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詳細を見る ↗FastVideo-FastH3-Trim-8-Step-NVFP4
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詳細を見る ↗FastVideo-FastH3-Trim-Comfy
FastVideoOriginal model repository: https://huggingface.co/FastVideo/FastVideo-FastH3-Trim-8-Step FastH3 Trim is an experimental pruned FastH3 model: 42 transformer blocks instead of 50 and a rank-16 timestep conditioning, sampled in 8 steps. It is 4.2× smaller than base H3 and faster than FastH3 V2. Use the **FastVideo FastH3: Text to Video** template (ComfyUI 0.36.0 or later) and pick one of the files below in its `UNETLoader`. Keep the template's sampler settings: 8 steps, `res_multistep`, `simple`, and the `MiniMaxH3SigmaShift` node at 10 (video) and 3 (audio).
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詳細を見る ↗We're excited to introduce the **FastWan2.2 series**—a new line of models finetuned with our novel **Sparse-distill** strategy. This approach jointly integrates DMD and VSA in a single training process, combining the benefits of both **distillation** to shorten diffusion steps and **sparse attention** to reduce attention computations, enabling even faster video generation. FastWan2.2-TI2V-5B-Full-Diffusers is built upon Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers. It supports efficient **3-step inference** and produces high-quality videos at 121×704×1280 resolution. For training, we used simulated forward for the generator model, making the process data-free. **The current FastWan2.2-TI2V-5B-Full-Diffusers model is trained using only DMD**. - 3-step inference is supported. - Our model is trained on **121×704×1280** resolution, but it supports generating videos with **any resolution**.(quality may degrade) - Finetuning and inference scripts are available in the FastVideo repository: - 1 Node/GPU debugging finetuning script - Slurm training example script - Inference script
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