Kandinsky 3：一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成框架

Kandinsky 3简介

Kandinsky 3是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成框架，以其卓越的质量和逼真度而闻名。它能够处理多种图像生成任务，如文本引导的修复/扩展、图像融合、文本-图像融合以及视频生成等。该模型以其简化的架构和高效的推理速度为特点，提供了一个多功能的生成框架，允许用户通过易于使用的界面进行创新。Kandinsky 3还发布了一个加速的简化版本，推理速度是基础模型的三倍，同时保持了图像质量，进一步推动了开源生成系统的发展。

Kandinsky 3主要功能

1. 文本到图像生成：用户输入文本提示，模型生成与之匹配的图像。
2. 文本引导的修复/扩展：对图像进行编辑，添加或移除特定对象或区域。
3. 图像融合：将两张图像合并为一张，保持各自的视觉特征。
4. 文本-图像融合：结合文本提示和图像提示生成新的图像。
5. 图像变体生成：基于现有图像生成风格或内容上的变体。
6. 图像到视频（I2V）生成：将单张图像转换为动态视频，通过空间变换实现动画效果。
7. 文本到视频（T2V）生成：基于文本提示生成视频内容。
8. 自定义人脸交换：在生成的图像中替换人脸，使用真实人物的照片。
9. 用户友好的演示系统：提供Telegram机器人和FusionBrain网站等交互平台。

Kandinsky 3技术原理

1. 潜在扩散模型：使用文本编码器、潜在条件扩散U-Net和图像解码器的结构，处理从文本到图像的转换。
2. 文本编码器：采用Flan-UL2 20B模型的编码器处理用户输入的文本提示。
3. 条件扩散U-Net：一个类似U-Net的网络结构，用于预测噪声并生成潜在表示。
4. 图像解码器：使用Sber-MoVQGAN模型的解码器从潜在表示重建图像。
5. 简化版本（蒸馏模型）：通过蒸馏技术减少模型大小，加快推理速度，同时保持图像质量。
6. 多模态数据集：使用包含约1.5亿文本-图像对的大规模数据集进行训练，并通过多种过滤器提高数据质量。
7. 人类评估：通过与现有模型的比较评估，确保生成的图像在内容和视觉上与文本提示高度一致。
8. 开源框架：提供源代码和预训练模型，支持社区进一步开发和研究。

Kandinsky 3应用场景

1. 艺术创作：艺术家和设计师可以使用Kandinsky 3生成独特的图像和视觉元素，加速创作过程并探索新的视觉风格。
2. 广告和营销：营销人员可以利用该模型快速生成吸引人的广告图像和社交媒体帖子，以提高品牌吸引力。
3. 游戏开发：游戏开发者可以使用Kandinsky 3来设计游戏环境、角色和道具的原型，提高概念开发的效率。
4. 电影和视频制作：电影制作人可以利用该技术生成电影场景的概念图，或者为视频内容创建动态背景和特效。
5. 教育和研究：教育工作者和研究人员可以使用Kandinsky 3来可视化复杂的概念和数据，使学习材料更加生动和易于理解。
6. 个性化内容：用户可以根据自己的需求生成个性化的图像，例如定制礼物、纪念品或者社交媒体头像。

Kandinsky 3项目入口

• 项目主页：https://ai-forever.github.io/Kandinsky-3/
• GitHub代码库：https://github.com/ai-forever/Kandinsky-3
• HuggingFace模型：https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-3
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21061