Kandinsky 5.0: Rosyjska odpowiedź w dziedzinie otwartej generacji wideo przez AI

Przesunięcie w krajobrazie open-source wideo

Kiedy ByteDance udostępnił kod źródłowy swojego modelu rozumienia wideo, a Tencent wypuścił HunyuanVideo, zobaczyliśmy pierwsze oznaki zmian. Teraz Kandinsky Lab, wspierany przez Sberbank, wypuścił kompletną rodzinę modeli, które każdy może uruchamiać, modyfikować i komercjalizować na licencji Apache 2.0.

To nie jest podgląd badawczy ani ograniczone API. Pełne wagi, kod treningowy i pipeline wnioskowania są dostępne na GitHub i Hugging Face.

Rodzina modeli

Kandinsky 5.0 to nie pojedynczy model, ale rodzina trzech:

Model Image Lite z 6 mld parametrów uzupełnia rodzinę do generacji obrazów statycznych w rozdzielczości 1280×768 lub 1024×1024.

Architektura techniczna

Decyzje inżynierskie w Kandinsky 5.0 ujawniają zespół skoncentrowany na praktycznym wdrożeniu, a nie pogoni za benchmarkami.

Fundament: Flow Matching zamiast dyfuzji

Tradycyjne modele dyfuzyjne uczą się krok po kroku odwracać proces dodawania szumu. Flow matching stosuje inne podejście: uczy się bezpośredniej ścieżki od szumu do obrazu przez ciągłe pole przepływu. Korzyści są znaczące:

NABLA: czynimy długie wideo możliwym

Prawdziwa innowacja to NABLA (Neighborhood Adaptive Block-Level Attention). Standardowa uwaga transformera skaluje się kwadratowo z długością sekwencji. Dla wideo jest to katastrofalne. 10-sekundowy klip przy 24 fps zawiera 240 klatek, każda z tysiącami przestrzennych łatek. Pełna uwaga na wszystkich z nich jest obliczeniowo niewykonalna.

NABLA rozwiązuje to poprzez wzorce rzadkiej uwagi. Zamiast zwracać uwagę na każdą łatkę w każdej klatce, skupia obliczenia na:

1. Lokalnych okolicznościach przestrzennych w każdej klatce
2. Sąsiadach czasowych przez sąsiednie klatki
3. Wyuczonych globalnych kotwicach dla spójności długiego zasięgu

Rezultat to prawie liniowe skalowanie z długością wideo zamiast kwadratowego. To właśnie umożliwia 10-sekundową generację na sprzęcie konsumenckim.

Bazowanie na HunyuanVideo

Zamiast trenować wszystko od zera, Kandinsky 5.0 przyjmuje 3D VAE z projektu HunyuanVideo od Tencent. Ten enkoder-dekoder obsługuje translację między przestrzenią pikseli a kompaktową przestrzenią latentną, gdzie działa proces dyfuzji.

Rozumienie tekstu pochodzi z Qwen2.5-VL, modelu vision-language, w połączeniu z embeddingami CLIP dla semantycznego uziemienia. To podejście z dwoma enkoderami pozwala modelowi rozumieć zarówno dosłowne znaczenie, jak i styl wizualny sugerowany przez prompty.

Wydajność: gdzie się znajduje

Zespół pozycjonuje Video Lite jako najlepszy wśród modeli open-source w swojej klasie parametrów. Benchmarki pokazują:

Wymaganie 12 GB VRAM otwiera drzwi do wdrożenia na konsumenckich kartach RTX 3090 i 4090, znaczący kamień milowy w dostępności.

Porównania jakości są trudniejsze do kwantyfikacji. Raporty użytkowników sugerują, że Kandinsky tworzy bardziej spójny ruch niż CogVideoX, ale pozostaje w tyle za HunyuanVideo w fotorealizmie. 16-krokowy model destylowany poświęca niektóre drobne szczegóły dla szybkości, kompromis, który dobrze sprawdza się w prototypowaniu, ale może nie spełnić potrzeb finalnej produkcji.

Uruchamianie Kandinsky lokalnie

Projekt dostarcza węzły ComfyUI i samodzielne skrypty. Podstawowy przepływ pracy text-to-video:

from kandinsky5 import Kandinsky5VideoLite
 
model = Kandinsky5VideoLite.from_pretrained("kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2V-Lite")
model.enable_model_cpu_offload()  # Dla kart 12 GB
 
video = model.generate(
    prompt="Górskie jezioro o świcie, mgła unosi się nad spokojną wodą",
    num_frames=120,  # 5 sekund przy 24fps
    guidance_scale=7.0,
    num_inference_steps=16
)
video.save("output.mp4")

Wyładowanie pamięci przenosi wagi modelu między CPU i GPU podczas wnioskowania. To wymienia szybkość na dostępność, pozwalając większym modelom działać na mniejszych kartach.

Połączenie ze Sberbankiem

Kandinsky Lab działa pod zarządem Sber AI, działu sztucznej inteligencji Sberbanka, największego banku Rosji. To wsparcie wyjaśnia znaczące zasoby stojące za projektem: wieloetapowy trening na zastrzeżonych danych, post-trening z uczeniem przez wzmacnianie i wysiłek inżynierski związany z udostępnieniem kompletnego pipeline'u produkcyjnego.

Kontekst geopolityczny dodaje złożoności. Zachodni programiści mogą napotkać instytucjonalną presję, aby unikać modeli rosyjskiego pochodzenia. Licencja Apache 2.0 jest prawnie jasna, ale polityki organizacyjne są różne. Dla indywidualnych deweloperów i mniejszych studiów kalkulacja jest prostsza: dobra technologia to dobra technologia.

Praktyczne zastosowania

10-sekundowa długość i wymagania sprzętu konsumenckiego otwierają konkretne przypadki użycia:

Spojrzenie w przyszłość

Kandinsky 5.0 reprezentuje szerszy trend: luka między open a closed-source generacją wideo się zmniejsza. Rok temu modele open tworzyły krótkie klipy niskiej rozdzielczości z oczywistymi artefaktami. Dziś model z 2 mld parametrów na sprzęcie konsumenckim generuje 10-sekundowe wideo HD, które wydawałoby się niemożliwe w 2023 roku.

Wyścig nie jest skończony. Zamknięci liderzy, tacy jak Sora 2 i Runway Gen-4.5, nadal prowadzą w jakości, długości i sterowalności. Ale poziom minimalny rośnie. Dla wielu zastosowań open-source jest teraz wystarczająco dobry.

Podsumowanie

Kandinsky 5.0 może nie przewodzić w każdym benchmarku, ale osiąga sukces tam, gdzie to najważniejsze: uruchamianie rzeczywistej generacji wideo na sprzęcie, który posiadają prawdziwi ludzie, na licencji, która pozwala na rzeczywiste użycie komercyjne. W wyścigu o demokratyzację wideo opartego na AI rosyjski zespół właśnie przesunął linię mety bliżej.

Dla programistów eksplorujących open-source generację wideo, Kandinsky 5.0 zasługuje na miejsce na twojej liście.