Автор: Денис Аветисян
Новое семейство моделей Кандинский 5.0 открывает новые возможности в создании высококачественного визуального контента, от статичных изображений до динамических видеороликов.
Представлены передовые архитектуры CrossDiT и NABLA, обеспечивающие высокую эффективность и качество генерации изображений и видео.
Несмотря на значительный прогресс в области генеративного искусственного интеллекта, создание высококачественных и эффективных моделей для синтеза изображений и видео остается сложной задачей. В данной работе представлена архитектура ‘Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation’ — семейство фундаментальных моделей, включающее варианты для генерации изображений и 10-секундных видеороликов с высоким разрешением. Ключевым достижением является сочетание инновационных архитектурных решений, таких как CrossDiT и внимания NABLA, с многоступенчатым процессом обучения, обеспечивающим высокую скорость генерации и превосходное качество. Способны ли эти модели стать основой для создания новых, доступных инструментов генеративного контента и расширить границы возможностей мультимодального обучения?
Фундаментальные модели для визуальных историй: от теории к практике
Современный прогресс в области генеративного искусственного интеллекта обуславливает потребность в моделях, способных к синтезу изображений и видео высокой четкости. Успехи в создании реалистичных визуальных материалов уже не ограничиваются созданием отдельных кадров; фокус смещается на генерацию последовательностей, формирующих связные и правдоподобные истории. Такие модели должны не только воспроизводить детализированные изображения, но и обеспечивать согласованность между кадрами, учитывая физические законы и логику повествования. Повышенные требования к качеству и реализму подталкивают исследователей к разработке новых архитектур и методов обучения, позволяющих создавать визуальный контент, неотличимый от созданного человеком, и открывающих новые возможности в сферах развлечений, образования и искусства.
Существующие методы генерации изображений и видео часто сталкиваются с трудностями при создании последовательностей большой длины, что негативно сказывается на реалистичности и связности визуального повествования. Несмотря на впечатляющие результаты в генерации отдельных кадров, поддержание логической последовательности событий и сохранение визуальной консистентности на протяжении всего видеоряда представляет собой серьезную проблему. Это ограничение существенно снижает творческий потенциал, поскольку любая попытка создать развернутую историю сталкивается с артефактами, несоответствиями и потерей правдоподобия. В результате, даже самые передовые алгоритмы часто не способны генерировать длительные, убедительные и эмоционально вовлекающие визуальные истории, что требует разработки принципиально новых подходов к моделированию временных зависимостей и поддержанию когерентности на протяжении всего повествования.
Появление нового поколения фундаментальных моделей открывает беспрецедентные возможности для создания захватывающих визуальных повествований. Эти модели, обученные на огромных объемах данных, способны генерировать последовательности изображений и видео, демонстрирующие высокую степень связности и реалистичности, что ранее было недостижимо. Они не просто воспроизводят отдельные кадры, но и формируют целостные истории с логичным развитием сюжета и последовательностью событий. Благодаря этому, становится возможным автоматическое создание контента для различных целей — от развлекательных видеороликов и рекламных кампаний до образовательных материалов и виртуальных симуляций, предлагая пользователям новый уровень интерактивности и погружения в визуальный мир.
Разработка современных фундаментальных моделей для визуального повествования требует комплексного подхода, охватывающего все этапы — от тщательной обработки данных до инноваций в архитектуре сети и строгой оценки полученных результатов. Эффективное обучение таких моделей невозможно без огромных объемов качественно размеченных данных, что предполагает разработку новых методов сбора и очистки информации. Архитектурные решения, в свою очередь, должны обеспечивать не только высокую реалистичность генерируемых изображений и видео, но и сохранение согласованности повествования на протяжении всей последовательности. И, наконец, объективная оценка качества сгенерированных визуальных историй требует разработки новых метрик и протоколов тестирования, учитывающих не только технические аспекты, но и субъективное восприятие зрителями связности и эмоциональной привлекательности созданного контента.
Kandinsky 5.0: Архитектура для мультимодального синтеза
В основе архитектуры Kandinsky 5.0 лежат диффузионные модели, представляющие собой генеративные модели, обучающиеся постепенно удалять шум из данных для создания новых образцов. Этот подход позволяет Kandinsky 5.0 генерировать высококачественные изображения и текст, начиная со случайного шума и итеративно уточняя его на основе входных данных и параметров модели. Диффузионные модели показали превосходные результаты в задачах генерации, превосходя многие другие генеративные подходы, такие как генеративно-состязательные сети (GAN), по качеству и разнообразию генерируемых данных. В Kandinsky 5.0, диффузионный процесс контролируется и направляется входными данными, что позволяет осуществлять точную и управляемую генерацию мультимодального контента.
Архитектура Kandinsky 5.0 включает в себя компонент CrossDiT (Cross-Domain Image Transformer) для эффективного объединения текстовых и визуальных данных. CrossDiT осуществляет мультимодальное слияние посредством взаимного внимания между признаками, извлеченными из текстового и визуального потоков. Это достигается путем преобразования как текста, так и изображений в общие латентные пространства, что позволяет модели устанавливать корреляции и зависимости между ними. В частности, CrossDiT использует механизм внимания для определения релевантности различных частей текста и изображения друг к другу, формируя согласованное мультимодальное представление, необходимое для генерации контента.
В архитектуре Kandinsky 5.0 для повышения масштабируемости и снижения вычислительных затрат используются разреженные механизмы внимания, в частности, NABLA Attention. Традиционные механизмы внимания требуют $O(n^2)$ вычислительных ресурсов, где $n$ — длина последовательности. NABLA Attention, за счет использования разреженных матриц, позволяет снизить эту сложность, что приводит к ускорению обучения и инференса в 2.7 раза по сравнению с моделями, использующими стандартное внимание. Это достигается путем фокусировки внимания только на наиболее релевантных частях входных данных, что существенно уменьшает объем вычислений без значительной потери качества генерируемых результатов.
Модель Kandinsky 5.0 использует вариационный автоэнкодер (VAE) для создания компактных латентных представлений данных. VAE позволяет сжать входные данные в пространство меньшей размерности, сохраняя при этом наиболее важные характеристики. Это достигается путем обучения энкодера, который преобразует входные данные в вероятностное распределение в латентном пространстве, и декодера, который восстанавливает данные из этого распределения. Использование VAE оптимизирует производительность модели, снижая вычислительные затраты и ускоряя процессы обучения и вывода за счет работы с более компактными представлениями данных. Сжатие данных в латентном пространстве также способствует улучшению обобщающей способности модели и снижению риска переобучения.
Обучение и масштабирование конвейера Kandinsky
Модели Kandinsky 5.0 проходят этап предварительного обучения на масштабных наборах данных, включающих изображения и текстовые описания. Этот этап позволяет модели извлечь общие визуальные и лингвистические закономерности, формируя базовое понимание соответствия между текстом и изображениями. В процессе предварительного обучения модель учится распознавать объекты, сцены и стили, а также связывать их с соответствующими текстовыми запросами. Объем используемых данных критически важен для формирования надежной основы знаний, необходимой для последующей тонкой настройки и оптимизации модели.
Процесс контролируемой тонкой настройки (Supervised Fine-tuning, SFT) играет ключевую роль в повышении соответствия генерируемых Kandinsky 5.0 изображений и видео заданным текстовым запросам. SFT предполагает обучение предварительно обученной модели на размеченном наборе данных, состоящем из пар «запрос — изображение/видео». В процессе обучения модель корректирует свои параметры, чтобы минимизировать расхождение между сгенерированным контентом и целевым изображением/видео, соответствующим запросу. Это позволяет значительно улучшить способность модели точно интерпретировать пользовательские запросы и создавать визуальный контент, соответствующий их смыслу и деталям.
Обучение с подкреплением (RL) в Kandinsky 5.0 используется для дальнейшей оптимизации генерируемых изображений и видео, основываясь на оценках, предоставляемых человеком. В процессе RL модель получает вознаграждение или штраф в зависимости от того, насколько сгенерированный контент соответствует субъективным критериям, таким как эстетическая привлекательность и соответствие запросу. Этот итеративный процесс позволяет модели адаптировать свои параметры для повышения качества и релевантности выходных данных, выходя за рамки простого соответствия данным обучения и учитывая человеческие предпочтения. Использование RL позволяет модели генерировать изображения и видео, которые более приятны для восприятия и лучше соответствуют ожиданиям пользователя.
Для создания облегченных и более быстрых вариантов модели Kandinsky 5.0, таких как Image Lite и Video Lite, применяются методы дистилляции моделей. Этот процесс позволяет уменьшить вычислительные затраты без существенной потери качества генерируемых изображений и видео. В результате дистилляции количество необходимых оценок функций (NFEs) снижается с 100 до 16, что значительно повышает эффективность и скорость работы моделей, сохраняя при этом приемлемый уровень производительности.
Семейство моделей Kandinsky 5.0 включает варианты с количеством параметров 2B, 6B и 19B, представляющие различные линейки продуктов. Модели с 2B параметрами относятся к линейке Lite, обеспечивая высокую скорость работы при умеренном качестве генерации. Варианты с 6B параметрами составляют линейку Image, предлагая баланс между скоростью и качеством. Наиболее производительные модели с 19B параметрами входят в линейку Pro и предназначены для задач, требующих максимальной детализации и реалистичности генерируемых изображений и видео.
Демонстрируемые возможности и перспективы развития
Модель Kandinsky 5.0 демонстрирует выдающиеся возможности в генерации видео как из текстовых запросов, так и на основе исходных изображений, создавая высококачественные и последовательные видеоролики. В отличие от существующих методов, Kandinsky 5.0 способна генерировать видео, в которых визуальные элементы логически связаны и соответствуют заданному контексту. Это достигается благодаря усовершенствованной архитектуре модели и использованию передовых алгоритмов, обеспечивающих высокую степень детализации и реалистичности изображения. Способность генерировать когерентное видео из различных входных данных открывает широкие перспективы для автоматизированного создания контента и творческих экспериментов.
Модели Кандинского 5.0 демонстрируют впечатляющие возможности в области креативного редактирования изображений, позволяя осуществлять бесшовную манипуляцию и трансформацию визуального контента. Система способна не только изменять отдельные элементы изображения, но и полностью переосмысливать его композицию, стиль и содержание, сохраняя при этом высокую степень реалистичности и консистентности. Это достигается благодаря сложным алгоритмам, позволяющим точно понимать и интерпретировать запросы пользователя, а также генерировать новые пиксели и текстуры, органично вписывающиеся в существующее изображение. В результате, пользователи получают инструменты для воплощения самых смелых творческих идей, открывая новые горизонты в области цифрового искусства и дизайна.
Тщательные оценки, проведенные с участием людей, однозначно подтверждают превосходство Kandinsky 5.0 в плане качества и реалистичности генерируемого видео по сравнению с существующими аналогами. В ходе исследований, эксперты отмечали более высокую степень детализации, естественность движений и общее визуальное восприятие роликов, созданных моделью. Данные оценки, полученные в результате сравнительных тестов с другими передовыми системами, демонстрируют, что Kandinsky 5.0 способна создавать видеоматериалы, которые значительно ближе к реальным, чем результаты, полученные с помощью конкурирующих технологий. Этот факт подчеркивает значительный прорыв в области генерации видео и открывает новые возможности для применения в различных сферах, от развлечений до образования.
Разработанные модели демонстрируют впечатляющие технические характеристики, позволяя генерировать видеоматериалы с разрешением до 1408p. Такое высокое разрешение обеспечивает детализированное и четкое изображение, что особенно важно для визуального контента. Более того, модели способны создавать видеоролики продолжительностью до 5 и даже 10 секунд, открывая широкие возможности для коротких креативных видео, анимации и демонстрации контента. Данные параметры позволяют использовать разработки в различных областях, от создания развлекательного контента до разработки обучающих материалов и визуализации данных, предоставляя пользователям инструменты для реализации сложных визуальных проектов.
Дальнейшие исследования Kandinsky 5.0 направлены на решение важных этических вопросов, связанных с генерацией видеоконтента, включая вопросы авторского права и потенциального злоупотребления технологией. Параллельно ведется активное изучение возможностей применения модели в перспективных областях, таких как создание иммерсивных виртуальных реальностей и расширение инструментов для профессиональных создателей контента. Разработчики стремятся к интеграции Kandinsky 5.0 в workflow дизайнеров и художников, предоставляя им возможность генерировать сложные визуальные эффекты и анимированные сцены с беспрецедентной легкостью и творческим контролем. Особое внимание уделяется оптимизации модели для работы с различными платформами и устройствами, чтобы сделать ее доступной для широкого круга пользователей и способствовать развитию новых форм цифрового искусства и развлечений.
Исследование архитектур генеративных моделей, представленное в работе о Kandinsky 5.0, неизбежно демонстрирует, что элегантность теоретических построений рано или поздно сталкивается с суровой реальностью продакшена. Оптимизации, призванные повысить эффективность, часто приводят к новым узким местам, требующим компромиссов. Как метко заметил Ян ЛеКюн: «Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно». В контексте Kandinsky 5.0, инновации вроде CrossDiT и NABLA attention, направленные на повышение качества и скорости генерации изображений и видео, наверняка потребуют дальнейшей адаптации и оптимизации, когда модель столкнётся с реальными пользовательскими сценариями и ограничениями ресурсов. Архитектура, в конечном счете, всегда является компромиссом, пережившим деплой.
Что дальше?
Модели вроде Kandinsky 5.0, безусловно, впечатляют. Генерируют картинки, видео… Ну и что? Каждый новый скачок в разрешении и “реалистичности” лишь отодвигает проблему контроля. Рано или поздно, кто-нибудь обнаружит, что эта «креативность» идеально подходит для генерации правдоподобной дезинформации в масштабе, о котором раньше можно было только мечтать. И тогда «красота» сгенерированного изображения будет иметь совсем другую цену.
Архитектурные ухищрения, вроде CrossDiT и NABLA, — это, конечно, хорошо. Но это все равно попытка приручить хаос. Продакшен всегда найдет способ запустить эту модель на серверах, которые не выдержат нагрузки, или на данных, которые она не ожидала. И тогда все эти “состояния искусства” окажутся просто красивыми картинками в исследовательских статьях.
Так что, вместо того чтобы гнаться за идеальным изображением, возможно, стоит задуматься о том, как сделать эти модели хоть немного предсказуемыми. Или хотя бы научиться быстро удалять то, что они нагенерировали. Ведь тесты — это всего лишь форма надежды, а не уверенности, и рано или поздно скрипт все равно удалит прод.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14993.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
- Архитектура фермента: от генерации каркаса к адресной каталитической эффективности.
2025-11-20 11:46