Pika H3 Flex

資料確認日：2026年11月6日。発表元の主張と第三者の体験を区別し、AIDreamHubの実測とはしていません。

ローカル公開と無料クラウドは違う

FL2VAはテキストと端点フレーム、Ref2VAは複数種類の参照入力に対応します。Pika H3 Flexは短い映像とステレオ音声の生成を目指すモデル・推論パッケージです。コードと重みの入手に、Pikaのクラウド利用料や計算資源は含まれません。

商品映像なら、一つの許可された画像、控えめな動き、明確な音指定から始めます。包装が変わったら不合格とするなど、条件を先に決めます。参照入力が多いことは、商品同一性や物理的整合性の保証にはなりません。

AIDreamHubが撮影した公式ページ。製品をローカル実行した画面ではありません。

ネイティブ出力とホスト追加機能

公式のローカル仕様は480p・768p、指定長5–15秒の整数、24fps、32kHzステレオのMP4です。実際の長さはフレーム格子に従います。特定のスケジュールによる6回の生成器評価で、任意の6ステップサンプラーとは同じではありません。

Ref2VAは画像9、動画3、音声3、合計12ファイルまでで、長さにも制限があります。上限の全組み合わせが検証された意味ではありません。高解像度化、音声ステム、プロンプト強化のホスト機能を、ローカルの4Kやステム出力として紹介しないことが重要です。

使い方：480p・5秒から確認

CLI名はpika-h3-proです。公式手順はPython 3.12、対応NVIDIA環境、固定依存、diffusersへのパッチを使い、Git、patch、FFmpeg、コンパイラーも必要です。別の動画環境とバージョンを混ぜず、公式のpip、Conda、Dockerのいずれかを選びます。

以下は同梱プロンプトを使う入口です。MP4とJSON情報を保存し、一つずつ条件を変えます。プロンプトファイルはそのまま読み込まれ、ホスト側の書き換え機能は必須ではありません。当サイトはGPU生成や商品同一性の実測を行っていません。

git clone https://github.com/Pika-Labs/Pika-H3-Flex.git
cd Pika-H3-Flex
python -m pip install -r requirements.txt
python tools/apply_diffusers_patches.py
python -m pip install --no-deps -e .
pika-h3-pro --help
pika-h3-pro --task t2va --prompt-file examples/prompts/t2va.txt --resolution 480p --aspect 16:9 --duration 5 --seed 42 --output outputs/sample.mp4

GPU以外も含めて予算化する

公式ハードウェア文書はH100 80GBの代表例を示し、1要求は1GPUで動くとしています。480p・5秒のサンプリングは約66–69GiB、オフロードした768p・15秒は約29–32GiBで、ホスト側はキャッシュ込み約94GiBの例があります。

これは最低要件の保証ではなく、別段階のエンコーダーやVAEも考慮が必要です。基本部品に最低211GB、両アダプターに約5.5GB、さらに作業領域を確保します。第三者VerdictStackの記事は資料調査型と明記され、独立した速度実測ではありません。

商品クリップの合格条件

同じ画像、プロンプト、長さ、縦横比で比較し、最初・中間・最後のフレームのラベル、輪郭、手、影を確認します。音声は不要な声や音楽、同期ずれを聴いて検査します。失敗も保存し、合格一本までの生成と修正時間を数えます。

広告では正確な商品同一性を必須条件にできます。ロゴが変わるなら動きを減らす、元画像を合成する、編集主体に切り替えるといった対応を取ります。アップスケールだけで誤った意匠が正しくなるわけではありません。

ローカル・ホスト・編集を比較する

適切な計算環境と記録を重視するならローカル、運用を任せるならホスト、既存映像の制御なら編集ソフトを比較します。同じ納品条件で、クラウドのクレジット、GPU時間、人の修正時間を分けて計算してください。

アダプターはMiniMax H3 Community Licenseで、推論コードのApache-2.0は重みの条件を置き換えません。入力素材の権利も別です。手描き図は参照と音の調整を説明するもので、Pikaの生成例ではありません。

導入前の質問

複数GPUで一つの生成を分散できますか？

公開パッケージは1要求1GPUです。別プロセスの独立実行はできても、自動的な分割や単一要求の高速化を意味しません。

オフロードなら一般的なGPUで動きますか？

サンプリング以外の段階、ホストRAM、転送量も必要です。公開値は代表例であり、最低ハードウェア認定ではありません。全工程を対象機で検証します。

ローカルで4Kが出ますか？

文書上のネイティブ出力は480pと768pです。高解像度化などのホスト追加機能は、処理段階とサービス条件を分けて記載します。

確認した資料

• Pika — model card
• Pika — installation and CLI
• Pika — measured hardware configurations
• VerdictStack — research-based evaluation

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