Kandinsky-4

输入文字或图片，快速生成连贯视频，还自带音频。

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。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 150
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队ai-forever
所属国家
官网地址https://ai-forever.github.io/Kandinsky-4/K40
GitHubhttps://github.com/ai-forever/Kandinsky-4
定价模式free
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
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★ 150
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-08 00:00:00
最近更新2026-06-28 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

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

项目介绍

Kandinsky-4 是视频领域的开源项目，由 ai-forever 开发，2024 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 150。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-06-28。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：创意短视频快速生成。同类可对比的替代方案包括 Stable Video Diffusion、AnimateDiff、Modelscope Text-to-Video。

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