Kandinsky-2

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• 可运行 Jupyter Notebook 的 Python 环境(README 未指定版本与依赖包)
• Git 命令行工具，用于克隆仓库与下载 HuggingFace 权重
• 建议准备 NVIDIA GPU 等可用算力(README 未给出具体显存要求)
• 足够的磁盘空间存放多个 checkpoint 权重文件

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   从 GitHub 拉取 Kandinsky-2 源码，README 明确提供的仓库地址。克隆后即可看到 README 提到的 notebooks 目录。

   git clone https://github.com/ai-forever/Kandinsky-2
   cd Kandinsky-2

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2. 2查看示例笔记本

   README 只说明示例在 ./notebooks 目录中，先列出该目录确认有哪些可用示例，再按需打开。

   ls notebooks

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3. 3下载图像先验权重

   README 给出的 Prior checkpoint，负责把文本嵌入映射为图像嵌入，需从 HuggingFace 仓库获取。

   git clone https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-2-2-prior

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4. 4下载解码器权重

   README 给出的 Text-to-Image / Image-to-Image checkpoint，负责把图像嵌入解码成图片，文生图与图生图共用。

   git clone https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-2-2-decoder

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5. 5下载修复权重

   README 给出的 Inpainting checkpoint，用于图像修复场景；不做修复功能可跳过这一步。

   git clone https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-2-2-decoder-inpaint

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6. 6运行示例笔记本

   在项目目录启动 Jupyter，打开 notebooks 中的示例，按示例内说明加载上面下载的权重进行推理。

   jupyter notebook

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如何确认成功

README 未提供启动验证方式；能正常打开并运行 notebooks 下的示例、权重目录下载完整即视为准备就绪。

常见问题

注意事项

• README 未提供任何安装命令与依赖清单，本教程的克隆、下载、启动步骤均为通用准备动作，请以 ./notebooks 内示例和 HuggingFace 模型页为准。
• 三个 checkpoint 分别是 prior、decoder（文生图/图生图）、decoder-inpaint（修复），按需要的功能下载即可。
• README 未给出端口、路径、环境变量等配置项，请勿自行假设。
• 可先通过 fusionbrain.ai 在线 Demo 或 Telegram 机器人体验效果，再决定是否本地部署。