FastH3 预览 v1：来自 FastVideo 的 4 步 MiniMax H3 蒸馏

FastVideo 与 Nuva Lab 及 NVIDIA FastGen 团队合作，开源了 FastH3 预览 v1，这是用于文生视频和音频生成的 MiniMax H3 的 4 步蒸馏版（checkpoint | blog | GitHub）。它用 4 次调用替换了基础模型的 49 次 transformer 调用，并增加了 90% 的稀疏注意力，在单个 NVIDIA Blackwell GPU 上实现高达 14 倍加速。

FastH3 预览 v1：来自 FastVideo 的开源权重 4 步稀疏蒸馏 MiniMax H3

基准测试速度

在配备 B200 硬件、1344x768 分辨率、24 FPS 且包含音频的情况下，推荐的 VSA / Data-Free checkpoint 在单个 B200 上生成 15 秒视频片段耗时 47.2 秒（比稠密基础模型快 14.38 倍），在八个 B200 上耗时 15.5 秒，单卡上 5 秒和 10 秒片段分别为 16.2 秒和 31.1 秒。计时涵盖完整 pipeline：编码、denoising、解码、音频、复用和文件输出。

蒸馏原理

FastH3 通过两种方式降低成本：

• 4 次调用而非 49 次。 分布匹配蒸馏 (DMD2) 使用学习到的判别器，针对冻结的 Base H3 教师训练学生模型。仅提示运行使用反向模拟；合成数据变体从正向加噪的 Base-H3 视频和音频 latent 开始。
• 每次调用的注意力计算更少。 学生模型采用 VSA（用于视频扩散的可训练稀疏注意力），稀疏度为 90%，运行于 FastVideo 的 tile-64 CUDA VSA 内核，配合区域 DiT 编译、H3 融合和编译后的视频 VAE。

发布内容

这些 checkpoint 在多种宽高比下训练和验证，包括正方形、竖屏、横屏和超宽 768p，自定义高度和宽度为 32 的倍数。它们复用了 H3-Base 文本编码器、视频 VAE、音频 VAE、tokenizers 和 schedulers。

范围与 ComfyUI 可用性

预览 v1 仅覆盖文生视频和音频：FL2VA（首帧图像 conditioning）和 Ref2VA（参考图像 conditioning）未被蒸馏，复杂运动、精细细节和部分音频可能低于基础模型。FastVideo 路线图列出了图像参考支持、NVFP4 量化、RTX / DGX Spark / Apple MLX 优化，以及使用 NVIDIA PDD 方法的新运行。

对于今天的 ComfyUI 用户，FastH3 是 FastVideo 栈发布，而非即插即用 checkpoint：VSA 适配器需要 FastVideo 的 VSA-H3 后端和启动器，而不是通用的 LoRA 加载器。H3 的 ComfyUI 原生加速目前来自蒸馏 LoRA，如 H3 Turbo-SLA 和 PDD Acc LoRA，它们在标准 ComfyUI H3 工作流上运行。随着团队将模型推向消费级硬件，值得关注的 ComfyUI 兼容 FastH3 路径。