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| 语言:中文 | 更新:2025-10-28 05:38 | 等级: |
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打开“攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。
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有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒,然后点击安装。
🦛🤽🏇第一步:🏀访问攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://blog.mobile.m.blog.3g.m.asdinchildren.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。
🏌️🚴🐌第二步:💐选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido。
🐋🛺🦁第三步:🐼 下载攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。
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特别说明:攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。
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进入攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido教程
1.打开攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido,进入攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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> 厂商新闻《攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-28 17:29
近年来,视频生成技术,尤其是基于扩散模型(Diffusion Model)的技术,发展极为迅速,从文本到视频(Text-to-Video,T2V)、图像到视频(Image-to-Video,I2V)等任务不断取得突破。商业化系统(如 Sora、Veo3、Kling、Vidu)已经能生成媲美专业制作的视频内容,极大提升了创作效率,同时降低了成本。
在此过程中,主体到视频(Subject-to-Video, S2V)生成任务开始备受关注。S2V 的目标是:给定一个或多个参考图像,生成主体外观一致、背景可控的动态视频。这种方法结合了文本生成的创造性和图像生成的精准性,适合数字人、虚拟试穿、电商广告、艺术创作等场景。
然而,现有开源 S2V 模型难以在多主体场景中保持主体一致性,也难以实现背景信息的有效解耦。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2510.18573
代码地址:https://github.com/CriliasMiller/Kaleido
为应对这些挑战,来自合肥工业大学、清华大学和智谱的研究团队提出了开源多主体参考视频生成框架——Kaleido,旨在让开源模型在一致性与背景解耦方面达到最优水平。
图|Kaleido的S2V生成,涵盖单人和多人场景中的人物、物体及可控背景生成。
实验表明,Kaleido 在一致性、保真度和泛化能力方面均优于先前的方法,代表了 S2V 生成领域的重要进展。
图|S2V 评估(左)和用户研究结果(右)。
研究框架
现有 S2V 方法在保持多主体一致性和处理背景解耦方面仍存在不足,在多图像条件下,这通常会导致较低的参考保真度和语义漂移,可归因于几个因素:
训练数据不足且质量不高:包括采样覆盖不足、低质量样本污染,以及惯用的“视频帧取图”方式,使模型倾向于原封不动复制参考图像内容,连不相关的背景都保留,难以泛化。
条件注入策略不佳:现有方法在将多参考图像特征引入视频生成时,容易出现主体信息混叠、空间位置冲突,导致生成视频中多主体错误融合或丢失细节。
基于此,研究团队提出新的数据构造流水线及对应的条件注入方案,创新点主要体现在三点:
1.高质量多样化数据构建流水线
多类主体采样与细颗粒度过滤(尺寸、模糊度、亮度、类别一致性)。
引入跨配样本(Cross-Paired Data) 生成:将主体图像与不相关视频配对打乱背景信息,迫使模型学习主体与背景的解耦。
背景擦除与位姿动作增强:利用图像修复与姿态变化扩展主体的表现形式。
2.Reference Rotary Positional Encoding (R-RoPE) 条件注入机制
将多参考图像编码后的 token 与视频 token 序列拼接,但在空间–时间坐标上人为偏移,确保模型区分“视频帧”与“参考图片”。
避免多主体场景下的 token 混淆,使各主体在生成视频中保持独立与一致。
3.两阶段训练策略
在 200 万组数据上进行预训练,建立通用生成能力。
之后在 50 万组高质量数据上进行监督微调(SFT),提升主体一致性与背景解耦效果。
实验结果与效果
在多个维度评测中,Kaleido 展现了强大的性能:
主体一致性(S2V Consistency):在测试集中达到 0.723,达到测试模型的最高水平。
背景解耦(S2V Decoupling):得分 0.319,显著优于现有方法,几乎消除了参考背景污染。
美学质量与视频平滑度:在 VBench 框架下的美学质量在开源模型中排名第一,视频中的运动平滑性接近闭源模型 Kling。
主观评测:用户调查中,Kaleido 在视频质量、主体一致性、背景解耦等方面均获最高平均分。
更具体地,消融实验表明:
有了 Cross-Paired 数据,背景解耦能力显著提升(+0.013 分)。
R-RoPE 同时在宽与高维度偏移时表现最好,避免了多主体场景下主体混淆。
在卡通、动物、复杂人群等多样化场景中,Kaleido 生成的视频均保持主体细节和动态动作合理。
不足与未来方向
虽然 Kaleido 在开源体系中表现突出,但仍存在一些局限性:
极端背景与多主体超载场景:在背景异常复杂或主体数量极多时,可能出现细节丢失或轻微身份混淆;
长视频一致性:当前模型在长视频中保持主体连续性仍有进一步提升空间。
未来探索方向包括:
研究更轻量的多参考条件融合机制,提高推理速度与可移植性;
针对长视频生成优化时间一致性;
持续扩展开源数据集,使模型覆盖更多风格与主体类型;
将 S2V 扩展到多任务统一框架(如视频编辑、虚拟试穿、角色动画),实现“一体化视频生成”。
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