Накопилось по #minimaxH3 - часть 7 huggingface.co/iamkaikai/MiniMax-H3-Single-Frame-VAE-500K - VAE для генерации #t2i Демо github.com/tori29umai0123/ComfyUI-MiniMaxH3-SingleFrame - две ноды для t2i. Вторая интерполирует средний кадр по первому/последнему huggingface.co/diffusers-modular/minimax-h3-inpainting - #inpainting видео и аудио по маске. есть воркфлоу вроде github.com/LoveRain1997/h3-prompt-journal/ - журнал промпт-экспериментов для сложной физики камеры huggingface.co/MATLOWAI/MiniMax-H3-Motion-Adapter - учит модель тратить такты на плавность в быстрых сценах github.com/T8mars/comfyui-minimax-h3-audio-T8 - 130 нод для работы с аудио: Dual-clock семплинг, локинг, ремикс, референс github.com/SkyNotSilent/awesome-minimax-h3 - 685 видео с источниками и промптами, метаданные не вырезаны github.com/LoveRain1997/video-to-h3-prompt - пайплайн видео → готовый H3 промпт. Скилл для Codex #prompting #motioncontrol #captioning

MAI-Image-2.5-Pro Майкрософт ворвался в лидеры на t2i арене со своей Pro версией модели. Чаржат за генерацию по токенам: • $5 per 1M text input tokens, • $8 per 1M image input tokens • $106 per 1M image output tokens Выходит ~$108.5 за тысячу 1024x1024 картинок. Что дает нам понять, что одна 1024x1024 картинка это примерно 1024 токенов (32x32), то есть у них используется автоэнкодер с 16x сжатием по кадой стороне. Для сравнения MAI-Image-2.5 чтоит $48 за 1к картинок, а Image-2.5-Flash $20. Черипики от арены меня не очень впечатлили - кмк разница с GPT-Image-2 минимальная. Что по сути говорит о том, что арена все менее имеет какой-то вес, т.к. там тестируют модель обычные рандомы из интернета на абсолютно любых промптах вроде "нарисуй собаку, сделай красиво". Среди топ-10 моделей различия можно найти только с специфичных кейсах, а в среднем модели очень близки друг к другу по качеству. У Microsoft кстати еще неделю назад вышла MAI-Image-2.6-Preview - трудно понять, в чем различие с 2.5-Pro, но к 2.6, и тестили ее только на другой арене (arena.ai), где она уступает GPT-Image-2. Но в любом случае респект парням из команды MAI (ex Meta GenAI team 💪), что так внезапно ворвались в топ по генерации картинок, ведь Microsoft особо SOTA моделей не выдавал до этого момента вообще. >> Потыкать модели можно в их плейграунде (абсолютно убогом) @ai_newz