Kandinsky 5.0: Russlands Open-Source-Äntwert op AI-Videogeneratioun

D'Open-Source-Videolandschaft ännert sech

Wéi ByteDance hire Videovertiefemodell open-sourcet hunn an Tencent HunyuanVideo erausbruecht huet, hu mir déi éischt Ziddere vun enger Verännerung gesinn. Elo huet Kandinsky Lab, ënnerstëtzt vum Sberbank, eng komplett Famill vu Modeller erausbruecht déi jiddereen kann ausféieren, modifizéieren a kommerzialiséieren ënner der Apache 2.0-Lizenz.

Dat ass keng Fuerschungsvirusiicht oder limitéiert API. Déi komplett Gewiichter, Trainingsscode an Inferenzpipeline si verfügbar op GitHub a Hugging Face.

D'Modellfamill

Kandinsky 5.0 ass net een eenzege Modell mee eng Famill vun dräi:

E 6B-Parameter Image Lite Modell rondt d'Famill of fir still Bildgeneratioun bei 1280×768 oder 1024×1024 Resolutioun.

Technesch Architektur

D'Ingenieursentscheedungen a Kandinsky 5.0 weisen en Team dat sech op praktesch Deployment konzentréiert amplaz Benchmark-Joen.

Fundament: Flow Matching iwwer Diffusioun

Traditionell Diffusiounsmodeller léieren de Prozess vun der Noisezougab Schrëtt fir Schrëtt ëmzekéieren. Flow Matching hëlt en aneren Approche: et léiert en direkten Wee vu Noise zu Bild duerch e kontinuéierlecht Flowfeld. D'Virdeeler si bedeitend:

NABLA: laang Videoe méiglech maachen

Déi richteg Innovatioun ass NABLA, kuerz fir Neighborhood Adaptive Block-Level Attention. Standard Transformer Attention skaleiert quadratesch mat Sequenzlängt. Fir Video ass dat katastrophal. En 10-Sekonnen-Clip bei 24 fps enthält 240 Frames, jiddereen mat Dausende ruumlech Patches. Voll Attention iwwer all vun hinnen ass rechnerësch onméiglech.

NABLA adresséiert dat duerch sparsam Attention Musteren. Amplaz all Patch an all Frame opzepassen, konzentréiert et d'Berechnungen op:

1. Lokal ruumlech Noperschafte bannent all Frame
2. Zäitlech Noperen iwwer ugrenzend Frames
3. Geléiert global Anker fir laangfristeg Kohärenz

D'Resultat ass bal linear Skaléierung mat Videolängt amplaz quadratesch. Dat ass wat 10-Sekonnen-Generatioun op Konsumenthardware méiglech mécht.

Op HunyuanVideo opbauen

Amplaz alles vun Null ze trainéieren, adoptéiert Kandinsky 5.0 de 3D VAE vum HunyuanVideo-Projet vum Tencent. Dësen Encoder-Decoder behandelt d'Iwwersetzung tëschent Pixelraum an de kompakte latente Raum wou de Diffusiounsprozess funktionnéiert.

Textverständnis kënnt vum Qwen2.5-VL, engem Visioun-Sprooch-Modell, kombinéiert mat CLIP Embeddings fir semantesch Grondlag. Dësen Dual-Encoder-Approche erlaabt dem Modell souwuel déi wuertwiertlech Bedeitung wéi och de visuellen Stil ze verstoen deen d'Prompts implizéieren.

Leeschtung: Wou et steet

D'Team positionéiert Video Lite als de beschte Performer ënner Open-Source-Modeller a senger Parameterclass. Benchmarks weisen:

Déi 12GB VRAM-Ufuerderung mécht d'Dier op fir Deployment op Konsument RTX 3090 a 4090 Kaarten, e bedeitende Zougänglechkeetsmilesteen.

Qualitéitsverglaiché si méi schwéier ze quantifizéieren. Benotzerberichter suggeréieren datt Kandinsky méi konsequent Bewegung produzéiert wéi CogVideoX mee hannert HunyuanVideo am Fotorealismus läit. De 16-Schrëtt-destilléierte Modell verzicht op e puer fäin Detailer fir Geschwindegkeet, en Trade-off deen gutt fir Prototyping schafft mee vläicht net d'Schluss-Produktiounsbedürfnisser zefridde stellt.

Kandinsky lokal ausféieren

De Projet liwwert ComfyUI Kniet an standalone Skripten. E Basis Text-zu-Video Workflow:

from kandinsky5 import Kandinsky5VideoLite
 
model = Kandinsky5VideoLite.from_pretrained("kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2V-Lite")
model.enable_model_cpu_offload()  # Fir 12GB Kaarten
 
video = model.generate(
    prompt="A mountain lake at dawn, mist rising from still water",
    num_frames=120,  # 5 seconds at 24fps
    guidance_scale=7.0,
    num_inference_steps=16
)
video.save("output.mp4")

Späicheroflaadung beweegt Modellgewiichter tëschent CPU a GPU wärend der Inferenz. Dat tauscht Geschwindegkeet géint Zougänglechkeet, erlaabt méi grouss Modeller op méi klenge Kaarte ze lafen.

D'Sberbank-Verbindung

Kandinsky Lab funktionnéiert ënner Sber AI, der kënschtlecher Intelligenz Divisioun vun Sberbank, Russlands gréisster Bank. Dësen Support erkläert déi substantiell Ressourcen hannert dem Projet: Multi-Stadien Training op proprietär Donnéeën, Verstäerkungslieren Post-Training, an d'Ingenieursbemiung fir eng komplett Produktiounspipeline open-source ze maachen.

De geopoliteschen Kontext füügt Komplexitéit bäi. Westlech Entwéckler kënne mat institutionellem Drock konfrontéiert ginn fir russesch-Hierkonft Modeller ze vermeiden. D'Apache 2.0-Lizenz ass legal kloer, mee organisatoresch Politiken variéieren. Fir individuell Entwéckler a méi kleng Studioen ass de Kalkül méi einfach: gutt Technologie ass gutt Technologie.

Praktesch Uwendungen

Déi 10-Sekonnen-Dauer a Konsumenthardware-Ufuerderungen oppent spezifesch Benotzungsfäll:

No vir kucken

Kandinsky 5.0 representéiert en méi breeden Trend: d'Lück tëschent oppener a geschlossener Videogeneratioun gëtt méi kleng. Virun engem Joer hu oppe Modeller kuerz, niddereg Resolutioun Clips mat offensichtleche Artefakte produzéiert. Haut generéiert en 2B-Parameter-Modell op Konsumenthardware 10-Sekonnen HD-Video dat onméiglech am Joer 2023 geschéngt hätt.

D'Course ass net eriwwer. Closed-source Leader wéi Sora 2 a Runway Gen-4.5 féieren nach ëmmer a Qualitéit, Dauer a Kontroll. Mee de Buedem klammt. Fir vill Uwendungen ass Open-Source elo gutt genuch.

D'Conclusioun

Kandinsky 5.0 kann vläicht net all Benchmark toppen, mee et huet Erfolleg wou et am meeschte zielt: richteg Videogeneratioun op Hardware ausféieren déi richteg Leit besëtzen, ënner enger Lizenz déi richteg kommerziell Notzung erlaabt. An der Course fir AI-Video ze demokratiséieren huet dat russesch Team grad d'Zilinn méi no geréckelt.

Fir Entwéckler déi Open-Source-Videogeneratioun exploréieren, verdéngt Kandinsky 5.0 eng Plaz op Ärer Kuerzlëscht.