Kandinsky-4

输入文字或图片，快速生成连贯视频，还自带音频。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 12 🐛 待处理 2 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 149
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

Kandinsky-4 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队ai-forever
官网地址https://ai-forever.github.io/Kandinsky-4/K40
GitHubhttps://github.com/ai-forever/Kandinsky-4
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型distillation,image-to-video,kandinsky,text-to-video,video,video-distillation,video-generation,video-to-audio
GitHub 星标★ 149
上线时间2024-12-08 00:00:00
代码更新2024-12-17
仓库体积411.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Kandinsky-4 是俄罗斯团队开源的视频生成模型，支持文本生成视频和图像生成视频两种模式。它基于扩散模型架构，通过引入视频蒸馏技术提升生成效率，并支持视频到音频的扩展。项目解决了从静态文本或图像直接生成连贯动态视频的问题，核心能力包括高质量的视频合成、多模态输入（文本/图像）以及视频与音频的联合生成。作为 2024 年的新项目，它处于早期阶段，代码和模型权重已公开，适合研究者和开发者探索视频生成的前沿技术。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 149

核心亮点

  • 支持文本和图像双模态输入，生成视频更灵活
  • 集成视频蒸馏技术，生成效率优于传统扩散模型
  • 附带视频转音频能力，输出更完整

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 模型体积和推理资源需求可能较高

适用场景

  • 创意短视频快速生成
  • 从静态图片生成动态内容
  • 多模态视频研究实验

替代项目

Stable Video Diffusion、AnimateDiff、Modelscope Text-to-Video

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