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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

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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版本特色

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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下载方式:

①通过浏览器下载

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”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【mobile.m.www.share.blog.blog.blog.m.3g.mobile.m.ogrpw.com】网址,下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

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。

③使用下载资源

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。

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安装步骤:

🦛🤽🏇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://mobile.m.www.share.blog.blog.blog.m.3g.mobile.m.ogrpw.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。

⛳🐳🏐第四步:💐检查并安装软件: 在安装前,您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描,确保攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤,这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步:🦘启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido软件。

🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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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🎢第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加攻克视频生成难题!合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸mobile.m.www.share.blog.blog.blog.m.3g.mobile.m.ogrpw.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。

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🥀第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,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支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。

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🍃第三步:点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。

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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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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Kaleido2024更新

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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 20:39

    • 编辑:CN


    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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    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

    四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

    五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

    七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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