Kandinsky-3是基于潜在扩散模型的文本到图像（T2I）生成框架，支持高质量和逼真度在图像合成。Kandinsky-3能适应多种图像生成任务，包括文本引导的修复/扩展、图像融合、文本-图像融合及视频生成等。研究者们推出一个简化版本的T2I模型版本，该版本在保持图像质量的同时，将推理速度提高3倍，仅需4步逆向过程即可完成。Kandinsky-3的显著特点在于架构的简洁性和高效性，能适应多种图像生成任务。
Kandinsky-3的主要功能文本到图像生成：根据用户提供的文本提示生成相应的图像。图像修复（Inpainting/Outpainting）：智能填补图像中缺失或指定区域的内容，与周围视觉内容无缝融合。图像融合：将多个图像或图像与文本提示融合，创造出新的视觉效果。文本-图像融合：结合文本描述和图像内容生成新的图像。图像变化生成：基于原始图像生成风格或内容上的变化。视频生成：包括图像到视频（I2V）和文本到视频（T2V）的生成。模型蒸馏：提供简化版本的模型，提高推理速度，同时保持图像质量。Kandinsky-3的技术原理潜在扩散模型：基于潜在扩散模型，这种模型用在潜在空间中逐步去除噪声生成图像。文本编码器：用Flan-UL2 20B模型的文本编码器处理用户输入的文本提示，将其转换为被模型理解的潜在表示。U-Net网络：U-Net结构的网络能预测去噪过程中的噪声，逐步构建出清晰的图像。图像解码器：用Sber-MoVQGAN的图像解码器从潜在表示重建图像。全局交互：在U-Net的早期阶段仅用卷积块处理潜在表示，后期阶段引入变换层，确保图像元素之间的全局交互。Kandinsky-3的项目地址项目官网：ai-forever.github.io/Kandinsky-3GitHub仓库：https://github.com/ai-forever/Kandinsky-3HuggingFace模型库：https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-3arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21061Kandinsky-3的应用场景艺术创作：艺术家创作数字艺术作品，快速将创意转化为视觉图像。媒体与娱乐：在电影制作中，生成或增强概念艺术，帮助导演和美术指导预览场景。广告行业：设计个性化的广告图像，吸引目标受众提高广告效果。教育：作为教学辅助工具，帮助学生更直观地理解历史事件或科学概念。新闻与出版：为在线新闻网站和杂志创造吸引人的插图和信息图表。 
