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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 844
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- NVIDIA GPU 16G 显存以上
- Python 3.10+
安装与启动步骤
-
1看仓库结构
一家做视频/图像生成的模型家族，按版本分目录。
git clone https://github.com/kandinskylab/kandinsky-5.git cd kandinsky-5 ls -
2装依赖
按 README 装 diffusers 与加速库。
pip install -r requirements.txt -
3下权重
按需下图像版或视频版，别全下。
huggingface-cli download kandinskylab/Kandinsky-5 --local-dir ./ckpt -
4生成
同一入口支持文生图与文生视频。
python generate.py --prompt "a lighthouse in fog" --mode image
如何确认成功
输出目录里有图或 mp4，内容符合提示词。
注意事项
- 版本差异大，先确认你用的那一版 README。
- 视频生成显存占用高，短时长先试。
核心亮点
- 统一支持视频与图像生成，多模态能力覆盖广
- 引入蒸馏技术，有望提升生成速度与效率
- 基于扩散模型，生成质量有保障，社区关注度上升
不足之处
- 早期项目，文档与示例尚不完善
- 依赖特定技术栈，上手门槛较高
适用场景
- 创意短视频快速生成
- 影视分镜预可视化
- 广告素材批量制作
替代项目
Stable Video Diffusion、AnimateDiff、ModelScope Text-to-Video
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