Автор: Денис Аветисян
Представлена платформа Kling-Omni, объединяющая возможности мультимодальных моделей и диффузионных трансформаторов для создания и редактирования видео с улучшенными способностями к логическим рассуждениям.
Kling-Omni — это унифицированная система, использующая мультимодальный визуальный язык (MVL) и диффузионные трансформаторы для генерации и редактирования видео.
Несмотря на значительные успехи в области генерации видео, существующие подходы часто фрагментированы и испытывают трудности с комплексным пониманием и применением мультимодальных инструкций. В данной работе, представленной в ‘Kling-Omni Technical Report’, предлагается унифицированная платформа Kling-Omni, использующая архитектуру диффузионного трансформера и мультимодальное визуальное представление для создания и редактирования видео с улучшенными возможностями рассуждения. Ключевым результатом является объединение задач генерации, редактирования и логического вывода в единую систему, способную воспринимать и обрабатывать разнообразные входные данные — текст, изображения и видео. Не станет ли Kling-Omni основой для создания продвинутых мультимодальных симуляторов, способных к полноценному взаимодействию с динамичным окружающим миром?
За гранью пикселей: вызовы целостного видеопроизводства
Традиционные методы генерации видео часто сталкиваются с проблемой поддержания временной согласованности и семантической связности, что приводит к созданию фрагментированного или нереалистичного контента. Существующие алгоритмы, стремясь воссоздать движение и изменения во времени, нередко допускают визуальные артефакты и логические несостыковки между последовательными кадрами. Это проявляется в рывках, внезапных изменениях освещения или даже в искажении формы объектов, что подрывает ощущение реалистичности и целостности видеоряда. Неспособность удержать единую логическую нить повествования и сохранить идентичность объектов на протяжении всего видео является серьезным препятствием на пути к созданию убедительного и достоверного видеоконтента, требуя разработки принципиально новых подходов к генерации движущихся изображений.
Современные методы генерации видео зачастую демонстрируют высокую эффективность лишь в узкоспециализированных задачах. Одни системы превосходно создают видео по текстовому описанию, в то время как другие — на основе предоставленных изображений. Однако, объединение этих возможностей в единую, целостную систему представляет собой значительную проблему. Отсутствие универсального подхода, способного эффективно использовать как текстовые подсказки, так и визуальные данные, ограничивает возможности создания действительно сложных и динамичных видеороликов. Разработка фреймворка, способного гармонично интегрировать оба подхода, является ключевой задачей для дальнейшего прогресса в области генерации видеоконтента и позволит создавать более реалистичные и управляемые видео.
Kling-Omni: унифицированный фреймворк для генерации видео
Фреймворк Kling-Omni представляет собой универсальную систему, объединяющую задачи генерации, редактирования и интеллектуального создания видеоконтента в рамках единой архитектуры. В отличие от специализированных инструментов, Kling-Omni предназначен для обработки широкого спектра задач, связанных с видео, от синтеза новых роликов по текстовым запросам до модификации существующих. Это достигается за счет унифицированного подхода к обработке данных и алгоритмов, что позволяет повысить эффективность и снизить затраты на разработку и поддержку различных видео-приложений. Единая система также облегчает интеграцию новых функций и алгоритмов, обеспечивая долгосрочную масштабируемость и адаптивность.
В основе Kling-Omni лежит Omni-Generator — модуль, осуществляющий синтез видео на основе разномодальных входных данных. Ключевым аспектом его функционирования является использование Multi-modal Vision Language (MVL), обеспечивающего детальное и нюансированное понимание входных сигналов, включающих как визуальную информацию, так и текстовые описания. MVL позволяет модели корректно интерпретировать сложные запросы и генерировать видеоконтент, соответствующий заданным параметрам и контексту, за счет эффективной обработки и интеграции различных типов данных. Это обеспечивает более точное и осмысленное представление о желаемом видео, что критически важно для достижения высокого качества генерируемого контента.
Ключевым компонентом Kling-Omni является модуль Prompt Enhancer (PE), предназначенный для интеллектуального сопоставления пользовательских запросов с данными, на которых обучалась модель. PE анализирует входной запрос и адаптирует его, чтобы максимизировать соответствие семантическому пространству и стилю обучающего набора данных. Это достигается за счет применения алгоритмов перефразировки, добавления релевантных ключевых слов и уточнения неявно выраженных намерений пользователя. В результате, PE значительно повышает точность интерпретации запроса моделью, улучшая качество генерируемого видео и обеспечивая более точное соответствие творческому замыслу пользователя.
Обучение Kling-Omni: от предварительного обучения к доработке
Начальный этап обучения Kling-Omni включает предварительное обучение на масштабных наборах данных, состоящих из пар текст-видео. Этот процесс направлен на формирование базовых возможностей модели в области генерации контента по текстовым инструкциям. Использование больших объемов данных позволяет модели выучить соответствия между текстовыми описаниями и визуальным содержанием, что необходимо для последующей тонкой настройки и выполнения более сложных задач, таких как понимание многовидовых входов (MVL) и редактирование видео. Предварительное обучение закладывает основу для развития способности модели генерировать релевантные и когерентные видеоролики на основе текстовых запросов.
После предварительного обучения модель Kling-Omni подвергается контролируемой тонкой настройке (Supervised Fine-tuning) для адаптации к сложным мультимодальным входным данным (MVL). Этот этап включает в себя обучение модели на задачах, требующих сопоставления видео с референсными изображениями или текстом, редактирования видео в соответствии с заданными инструкциями и понимания семантического содержания видео. Обучение на этих задачах позволяет модели более точно интерпретировать сложные запросы, включающие визуальную и текстовую информацию, и генерировать соответствующие видеоотклики.
Для дальнейшего улучшения качества генерируемого видео и соответствия предпочтениям пользователей, используется обучение с подкреплением на основе Direct Preference Optimization (DPO). В рамках DPO модель обучается на парах предпочтений, полученных от пользователей, где для каждого запроса указывается, какое из двух сгенерированных видео является более предпочтительным. Сигнал вознаграждения формируется на основе этих оценок, направляя модель к генерации видео, более соответствующих субъективным критериям качества и ожиданиям пользователей. Этот подход позволяет оптимизировать модель непосредственно на основе человеческих оценок, минуя необходимость в сложных функциях оценки или промежуточных метриках.
Для снижения вычислительных затрат и повышения скорости инференса применяется дистилляция модели. В процессе используются такие методы, как FlashAttention и Ulysses Parallelism, позволяющие сократить стоимость инференса с исходных 150 NFE (Number of Function Evaluations) до 10 NFE. Это достигается за счет обучения более компактной модели, имитирующей поведение исходной, но требующей значительно меньше ресурсов для работы.
Достижение передовых результатов и широкое применение
Система Kling-Omni демонстрирует впечатляющую универсальность в создании видеоконтента, охватывая широкий спектр задач. Она способна генерировать видео на основе заданных референсных материалов, преобразовывать статические изображения в динамичные видеоролики, создавать видео по текстовому описанию и выполнять сложные операции видеомонтажа. Эта многофункциональность позволяет Kling-Omni эффективно решать разнообразные творческие задачи, открывая новые возможности для производства контента и персонализированного видео, а также разработки интеллектуальных инструментов для редактирования видеоматериалов.
Тщательная оценка производительности модели проводилась с использованием метрики Good-Same-Bad (GSB), позволяющей объективно сравнить качество генерируемых видео с существующими решениями. Результаты демонстрируют превосходство Kling-Omni в реалистичности и детализации. В частности, при генерации видео на основе изображений, модель значительно превосходит Veo 3.1, а в задачах видеомонтажа — Runway-Aleph. Применение GSB позволило установить, что генерируемые Kling-Omni видеоролики обладают более высокой степенью соответствия исходным данным и демонстрируют улучшенную визуальную связность, что подтверждает её эффективность и открывает новые горизонты в области автоматизированного создания видеоконтента.
Внедрение мультимодального суперразрешения значительно улучшает детализацию изображения, создавая визуально впечатляющие результаты. Этот процесс позволяет восстанавливать и обогащать высокочастотные компоненты видео, что приводит к повышению четкости и реалистичности картинки. Технология не просто увеличивает разрешение, но и интеллектуально восстанавливает утерянные детали, основываясь на анализе как визуальной информации, так и других модальностей данных. В результате, даже при значительном увеличении масштаба, видео сохраняет свою естественность и глубину, обеспечивая пользователю максимально качественный и захватывающий визуальный опыт.
Единая архитектура Kling-Omni открывает принципиально новые горизонты в создании видеоконтента. Она позволяет не только генерировать видео на основе различных входных данных — референсных изображений, текста или существующих видеороликов — но и формировать персонализированный видеоопыт, адаптированный к индивидуальным предпочтениям зрителя. Интеллектуальные инструменты видеомонтажа, основанные на данной архитектуре, способны автоматизировать сложные задачи, такие как цветокоррекция, стабилизация изображения и добавление визуальных эффектов, значительно упрощая процесс создания профессионального видеоконтента и делая его доступным для широкого круга пользователей. В конечном итоге, это способствует развитию креативных индустрий и появлению новых форм визуального самовыражения.
Документ демонстрирует очередную попытку создать универсального солдата в мире генеративных моделей. Kling-Omni, объединяя возможности диффузионных трансформаторов и многомодального визуального языка, стремится к целостному пониманию и редактированию видео. Однако, как показывает опыт, стремление к обобщению часто оборачивается набором компромиссов. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Самое сложное в машинном обучении — это не построить что-то, что работает, а построить что-то, что работает в реальном мире». Иными словами, элегантная архитектура на бумаге еще не гарантирует устойчивости к реальным нагрузкам и непредсказуемости пользовательских запросов. Скорее всего, первые энтузиасты обнаружат, что «обобщенная» система требует тонкой настройки под каждую конкретную задачу, а универсальность оказывается иллюзией.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой абстракции к уже и без того впечатляющему количеству фреймворков для генерации видео. Kling-Omni обещает унификацию, но история учит, что каждая «унификация» порождает новый, более изощрённый способ поломки. Рассуждения, конечно, впечатляют, пока не столкнутся с реальностью, где пользовательский ввод всегда найдёт способ загнать систему в состояние, не предусмотренное авторами. Всё, что обещает быть самовосстанавливающимся, просто ещё не сломалось достаточно сильно.
Следующим этапом, вероятно, станет гонка за ещё более сложными моделями, способными генерировать видео, неотличимые от реальности. Но стоит помнить, что документация — это форма коллективного самообмана, и рано или поздно, кто-нибудь попытается использовать эту систему не по назначению. И когда баг воспроизводится — значит, у нас стабильная система. Это не про Kling-Omni, конечно. Просто наблюдение.
В конечном итоге, всё это лишь промежуточный этап. Вместо того, чтобы стремиться к идеальной генерации, возможно, стоит задуматься о том, как сделать эти системы более устойчивыми к неизбежным ошибкам и прихотям пользователей. Ведь рано или поздно, кто-то обязательно попробует сгенерировать видео, которое не должно существовать.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16776.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Сортировка чисел: Новый подход к алгоритму Шора
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая обработка сигналов: новый подход к умножению и свертке
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
2025-12-20 10:04