旗舰版 Video Pro 的视觉质量媲美 Veo 3，并超越 Wan 2.2-A14B，而 Video Lite 与 Image Lite 则为实时应用场景提供快速且轻量化的替代方案。该套件由高性能开源视觉编码器 K-VAE 1.0 驱动，具备强大压缩能力，并为生成式模型训练奠定坚实基础。整个技术栈在性能、可扩展性与实用性之间取得平衡。
AI 生成模型已经进入“图像 + 视频一体化”的高速发展阶段。闭源模型（如 OpenAI Sora）呈现出极高水平的生成能力，而开源社区也正在快速追赶。Kandinsky 5 就是这一波浪潮中的核心项目之一：一个技术架构成熟、开放程度高、覆盖多模态任务的完整模型家族。
1. Kandinsky5.0定位：开源的“多模态生成统一框架”
Kandinsky 5 不是单一模型，而是一个 生成式模型 Zoo，覆盖：
- Text-to-Image（T2I）
- Image-to-Image（I2I）
- Image Editing（Inpainting / Outpainting）
- Text-to-Video（T2V）
- Image-to-Video（I2V）
它本质上是一套 兼容多模态任务的扩散架构，并提供从轻量到高性能的多档模型规模。
在开源领域，这种覆盖面是极具战略意义的。
2. 技术：统一的 Diffusion Transformer 架构
Kandinsky 5 的核心是 Diffusion Transformer（DiT） 类结构，即将 Transformer 作为扩散模型的 backbone。这是目前生成模型的主流趋势（包括 Sora、Stable Diffusion 3、Pika、HunyuanVideo 等都采用类似思路）。
其基本技术路径包括：
2.1 架构要点：Transformer 作为 denoiser
- 将噪声预测器换成 全 Transformer 编码器/解码器结构
- 强化多尺度特征处理（spatial-temporal attention）
- 兼容跨模态 conditioning（文本、图像、运动轨迹）
与 U-Net 相比，Transformer 在大规模数据上的收敛性和表达能力更强，特别是对视频中的时间一致性建模更高效。
2.2 模型规模分布（官方公开）
| 模型 | 参数量 | 任务 | 特性 |
|---|---|---|---|
| Image Lite | ~6B | T2I / I2I / 编辑 | 中等规模，推理成本友好 |
| Video Lite | ~2B | T2V | 轻量级，适合快速生成 |
| Video Pro | ~19B | 高质量 T2V / I2V | 专业级一致性与细节 |
19B 级别的视频模型，已经接近大型跨模态模型的参数量，具备较强的学习长序列及运动语义能力。
2.3 Conditioning 机制
Kandinsky 5 使用多组跨模态条件：
- 文本编码（CLIP / T5 类）
- 图像编码器作为 prior
- 视频任务使用额外的 temporal embedding
- 相机运动（camera motion）作为辅助条件
这使得模型不仅能“生成内容”，还可以“生成运动结构”。
2.4 视频建模：空间–时间联合扩散
Video Pro 采用：
- 3D 时空卷积 + Transformer 融合
- 时间 attention 层：建模帧间一致性
- latent 视频分辨率压缩：降低显存需求
- 多阶段解码：逐步增强细节和纹理
这类技术路径与 Sora / Pika / HunyuanVideo 的公开论文路线高度类似（但更小规模、开源可复现）。
3. 方法：分阶段（Stage-based）多任务训练
Kandinsky 5 采用“分阶段训练策略”：
3.1 Stage 1：基础扩散训练
目标：
- 学习基础视觉分布
- 捕捉纹理、语义空间、光影结构
训练数据包括：
- 大规模图像数据
- 多样化风格分布
- 清晰与低质图混合，用于提升泛化
3.2 Stage 2：多模态联合训练
加入文本对齐、图像条件等任务，使模型具备：
- 图文语义映射能力
- 风格迁移能力
- 图像重绘与编辑能力
3.3 Stage 3：视频训练（Video-specific）
对于 Video Lite / Pro：
- 在视频数据集上训练 3D latent
- 加入 temporal consistency loss
- 增加 camera trajectory conditioning
- 优化帧间稳定度与运动流体性
4. 能力：图像与视频的实际表现
4.1 图像（T2I）
特点：
- 稳定构图
- 纹理一致
- 多风格可控
- 6B 模型已达主流水平
图像编辑能力（如 inpainting）表现稳定，能处理复杂边缘与风格过渡。
4.2 视频（T2V / I2V）
Lite 版本主要用于：
- 短视频（5–10 秒）
- 轻量级内容生成
Pro 版本更接近专业需求：
- 运动轨迹自然
- 帧间结构稳定
- 高细节保持（手、脸、纹理）
- 具备一定的“逻辑连贯性”
在开源领域，它属于第一梯队。
5. 工程可部署性：开源模型的现实优势
Kandinsky 5 的 MIT 许可证
且模型提供：
- ONNX / Torch 推理脚本
- 多 GPU 推理方案
- 部分模型具有 FP8/FP16 优化路径
6. 与其他模型的比较（技术视角）
| 模型 | 视频质量 | 速度 | 开源性 | 架构 |
|---|---|---|---|---|
| Kandinsky 5 Pro | 高 | 中 | 完全开源 | DiT + 3D latent |
| Stable Diffusion Video | 中等 | 快 | 开源 | 时序扩散 |
| Pika | 高 | 快 | 闭源 | 未公开 |
| Sora | 极高 | 快 | 闭源 | 3D Video Gen（高级） |
若从“开源 + 视频质量”两个维度看，Kandinsky 5 当前处于最强的开源 T2V 系列之一。
7. 可以用一句话总结：
Kandinsky 5 是一个以 Diffusion Transformer 为核心、面向图像 + 视频任务的统一多模态生成模型框架，具有结构完整、开源彻底、工程可部署性强的特征，是目前开源视频生成方向的关键项目之一。
其模型家族设计、分阶段训练策略、时空扩散结构，使它在开源生态中具备极高的研究价值和应用价值。
如果你想构建自己的 AI 图像/视频生成系统、研究多模态生成、或打造轻量 AI 创意工具，Kandinsky 5 都是一个非常值得深入了解的基础框架。
Github：https://github.com/kandinskylab/kandinsky-5
Hugging Face ：https://huggingface.co/kandinskylab
Technical report ：https://huggingface.co/papers/2511.14993
油管：https://youtu.be/C00vTubNf5I
