NVIDIA 更新视频 latent 放大模型 v2，脸和文字更稳了

NVIDIA-labs 更新了 Open-H3-Regenerate-2K-IC，帖子发在 r/StableDiffusion，作者 fallengt。简单说，这是 Open-H3 视频 latent 放大模型的 v2 版本，模型和代码分别放在 Hugging Face 与 GitHub。

相比 v1，这次更新集中在几个实际使用时会碰到的问题上：

• 人脸和文字跟原视频的一致性更好。做视频放大时，这两块最容易露馅。
• 基础模型从 fl2va 换成 H3 Ref2VA。
• Turbo LoRA、Regenerate LoRA、LMS LoRA 没有合并进模型，同时用了 Hyperflow 8-step LoRA。这样拆分更利于按需组合，代价是部署时要多看一眼 LoRA 配置。
• 新增 3、4、8 步采样。步数给得更细，低步数场景可以单独试。
• Fast VAE-v2 修了 v1 在 ComfyUI 里的网格伪影。之前被网格问题卡住的人，可以重新试。

模型页：
https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Open-H3-Regenerate-2K-IC

代码与模型目录：
https://github.com/NVlabs/Sana/tree/sol-engine/models/Open-H3-Regenerate-2K/IC

帖子没有展开讲训练细节和显存占用，不过从更新项看，v2 更像一次面向工作流的修补：先把脸、文字、VAE 伪影这些高频问题处理掉，再把 LoRA 和采样步数放开。对已经在 ComfyUI 里跑 Open-H3 的人来说，值得拿旧 case 复测一遍。