# 🇯🇵 MiniMax-H3-Rung-Omega (`5.976 BPW`, `14.98 GiB` Joint-tANS / `16.22 GiB` Raw Base-243) + TheoremFlow-Ω (`8.92x` 推論高速化エンジン)

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> ☕ **オープンな量子化・推論高速化研究へのご支援**: **`MiniMax-H3-Rung-Omega`** と **`TheoremFlow-Ω`** は、承認待ちなしで誰でもすぐに利用できるよう完全公開しています。GPU メモリの節約や生成時間の短縮にお役に立ちましたら、ぜひ [**Buy Me a Coffee (`buymeacoffee.com/tripleyoung`)**](https://buymeacoffee.com/tripleyoung) でコーヒー1杯からのご支援をお願いいたします! **`yeowon/MiniMax-H3-Rung-Omega`** は、**MiniMax-H3 FL2VA (First/Last-Frame-to-Video+Audio, 総パラメータ 33.1B / アクティブ 20.11B)** マルチモーダル Diffusion Transformer 向けの **50-Block 純粋 `Rung Ω` 平衡三進法 (`4-Trit`, Base-243 5-in-4-byte) 量子化チェックポイント** と、**`TheoremFlow-Ω` 推論高速化エンジン (`8.92倍` 高速化)** を提供します。 * **フォールバック 0 (`200 / 200` 全線形層が純粋 `TensorCoreRungOmegaTernaryLayout`)**: 全 50 DiT ブロック (`blocks.0` .. `blocks.49`) のすべての線形投影層 (`attn.qkv_proj`, `attn.out_proj`, `mlp.fc1`, `mlp.fc2`) を NVFP4 フォールバックなしで `Rung Ω` 4-Trit 平衡三進格子 (`[-40, +40]`, `group_size=128` FP16 スケール, `convrot_groupsize=256`) に量子化しています。 * **公式推奨 #1 `int8_convrot` (`19.53 GiB`) より小型かつ高精度 (`14.98 GiB` Joint-tANS / `16.22 GiB` Raw)**: `BF16` Teacher (`37.46 GiB`) 比で **`2.50倍` 圧縮**、`int8_convrot` (`19.53 GiB`) 比で **`4.57 GiB` 削減 (`1.30倍` 圧縮)** しつつ、**Video Spatial Top-1 (`+5.20%p`)** および **Audio Patch Top-1 (`+4.17%p`)** で `int8_convrot` を上回ります。 * **`TheoremFlow-Ω` (`8.92倍` エンドツーエンド生成高速化)**: 20ステップの動画 (`864×480`, `124` フレーム @ 24fps) + ステレオ音声 (`32kHz`) 同時生成時間を **`625.4秒` → `70.11秒` (`8.92倍` 高速)** に短縮し、**`99.58%` の動画潜在空間コサイン類似度 (`20.80 dB` SNR)** とクリアな多言語(日本語・韓国語・英語・中国語)音声同期を維持します。 --- ## 🎬 デモプレビュー (純粋 50-Block `Rung Ω` + `TheoremFlow-Ω` により `70.11秒` で生成) ![Keyframes Preview](./assets/MiniMax_H3_TheoremFlow_Omega_Champion_keyframes.png) ### 🎬 Side-by-Side Audio & Video Comparison: Official int8_convrot (19.53 GiB, 434.1s) vs Ours Rung-Omega + TheoremFlow-Omega (14.96 GiB, 70.1s — Turn Sound ON 🔊)

* **フル動画 + 同期音声 (`.mp4`)**: [`assets/MiniMax_H3_TheoremFlow_Omega_Champion.mp4`](./assets/MiniMax_H3_TheoremFlow_Omega_Champion.mp4) * **純粋 50-Block 20ステップ基準動画 (`.mp4`)**: [`assets/MiniMax_H3_Rung_Omega_50blk_Champion.mp4`](./assets/MiniMax_H3_Rung_Omega_50blk_Champion.mp4) * **32kHz ステレオ音声トラック (`.wav`)**: [`assets/MiniMax_H3_TheoremFlow_Omega_Champion_audio.wav`](./assets/MiniMax_H3_TheoremFlow_Omega_Champion_audio.wav) --- ## 📊 ベンチマーク結果と可視化グラフ ![MiniMax-H3-Rung-Omega Benchmark Overview](./assets/minimax_h3_rung_omega_benchmark_hero.png) ### 1. 全 50-Block エンドツーエンド Velocity 精度比較 (vs. 公式 #1 `int8_convrot`) | モデル / フォーマット | 線形層数 | 有効 BPW | 合計サイズ (GiB) | BF16 比圧縮率 | Video Spatial Top-1 (↑) | Audio Patch Top-1 (↑) | Video Velocity Cosine (↑) | Audio Velocity Cosine (↑) | Video $R^2$ (↑) | Audio $R^2$ (↑) | | :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | **BF16 Teacher (`minimax_h3_fl2va_pruned_bf16`)** | 200 × BF16 | `16.000` | `37.46 GiB` | `1.00x` | `100.00%` | `100.00%` | `1.000000` | `1.000000` | `100.00%` | `100.00%` | | **公式 `#1` `int8_convrot` (`19.53 GiB`)** | 200 × INT8 | `8.003` | `19.53 GiB` | `1.92x` | `72.92%` | `77.60%` | `0.980832` | `0.985771` | `96.16%` | `97.10%` | | **`Rung Ω` 4-Trit Pareto Champion (Ours)** | **200 × 4-Trit Base-243** | **`5.967` (`6.40` raw)** | **`14.96 GiB` (`16.22 GiB` raw)** | **`2.50x`** | **`78.12%` (`+5.20%p`)** | **`81.77%` (`+4.17%p`)** | **`0.976383`** | **`0.982006`** | **`95.28%`** | **`96.43%`** | ### 2. マルチトラック Rate-Distortion パレートフロンティア ![Rung Ω Rate-Distortion Pareto Frontier](./assets/minimax_h3_pareto_frontier_chart.png) --- ## 🚀 クイックスタート (Quickstart) ```bash # 1. ComfyUI に TensorCoreRungOmegaTernaryLayout を登録 python3 src/register_comfyui_rung_omega.py # 2. TheoremFlow-Ω (8.92x 高速化) で動画+音声を生成 python3 src/generate_minimax_h3_rung_omega_video.py \ --unet-name minimax_h3_fl2va_pruned_rung_omega.safetensors \ --first-frame /path/to/input_frame.png \ --width 864 --height 480 --length 124 --steps 20 \ --theoremflow \ --output-mp4 output_theoremflow_omega.mp4 ``` --- ## ☕ 研究支援・モデル量子化リクエスト (Buy Me a Coffee & Community) ご希望のモデル(動画/音声 DiT、大規模 LLM、マルチモーダルモデルなど)を **`Rung Ω` (`3-Trit` / `4-Trit` / `5-Trit` Base-243)** で量子化し、**`TheoremFlow-Ω` 推論高速化** に対応いたします! 1. **⚡ サポーター最優先キュー (Priority Queue)**: [**Buy Me a Coffee (`buymeacoffee.com/tripleyoung`)**](https://buymeacoffee.com/tripleyoung) のサポートメッセージにご希望のモデル名(Hugging Face ID)をご記入いただければ、最優先で量子化・高速化を行います。 2. **💬 コミュニティ交流&リクエスト窓口 (Community Discussions)**: [**Hugging Face コミュニティタブ (`Discussions`)**](https://huggingface.co/yeowon/MiniMax-H3-Rung-Omega/discussions) にて、いつでもモデルリクエストやご質問・ご相談が可能です。

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