Kandinsky-3是基于潛在擴散模型的文本到圖像（T2I）生成框架，支持高質量和逼真度在圖像合成。Kandinsky-3能適應多種圖像生成任務，包括文本引導的修復/擴展、圖像融合、文本-圖像融合及視頻生成等。研究者們推出一個簡化版本的T2I模型版本，該版本在保持圖像質量的同時，將推理速度提高3倍，僅需4步逆向過程即可完成。Kandinsky-3的顯著特點在于架構的簡潔性和高效性，能適應多種圖像生成任務。
Kandinsky-3的主要功能文本到圖像生成：根據用戶提供的文本提示生成相應的圖像。圖像修復（Inpainting/Outpainting）：智能填補圖像中缺失或指定區域的內容，與周圍視覺內容無縫融合。圖像融合：將多個圖像或圖像與文本提示融合，創造出新的視覺效果。文本-圖像融合：結合文本描述和圖像內容生成新的圖像。圖像變化生成：基于原始圖像生成風格或內容上的變化。視頻生成：包括圖像到視頻（I2V）和文本到視頻（T2V）的生成。模型蒸餾：提供簡化版本的模型，提高推理速度，同時保持圖像質量。Kandinsky-3的技術原理潛在擴散模型：基于潛在擴散模型，這種模型用在潛在空間中逐步去除噪聲生成圖像。文本編碼器：用Flan-UL2 20B模型的文本編碼器處理用戶輸入的文本提示，將其轉換為被模型理解的潛在表示。U-Net網絡：U-Net結構的網絡能預測去噪過程中的噪聲，逐步構建出清晰的圖像。圖像解碼器：用Sber-MoVQGAN的圖像解碼器從潛在表示重建圖像。全局交互：在U-Net的早期階段僅用卷積塊處理潛在表示，后期階段引入變換層，確保圖像元素之間的全局交互。Kandinsky-3的項目地址項目官網：ai-forever.github.io/Kandinsky-3GitHub倉庫：https://github.com/ai-forever/Kandinsky-3HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-3arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.21061Kandinsky-3的應用場景藝術創作：藝術家創作數字藝術作品，快速將創意轉化為視覺圖像。媒體與娛樂：在電影制作中，生成或增強概念藝術，幫助導演和美術指導預覽場景。廣告行業：設計個性化的廣告圖像，吸引目標受眾提高廣告效果。教育：作為教學輔助工具，幫助學生更直觀地理解歷史事件或科學概念。新聞與出版：為在線新聞網站和雜志創造吸引人的插圖和信息圖表。 
