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Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation

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저자

Vladimir Arkhipkin, Vladimir Korviakov, Nikolai Gerasimenko, Denis Parkhomenko, Viacheslav Vasilev, Alexey Letunovskiy, Maria Kovaleva, Nikolai Vaulin, Ivan Kirillov, Lev Novitskiy, Denis Koposov, Nikita Kiselev, Alexander Varlamov, Dmitrii Mikhailov, Vladimir Polovnikov, Andrey Shutkin, Ilya Vasiliev, Julia Agafonova, Anastasiia Kargapoltseva, Anna Dmitrienko, Anastasia Maltseva, Anna Averchenkova, Olga Kim, Tatiana Nikulina, Denis Dimitrov

개요

본 보고서는 고해상도 이미지 및 10초 분량의 비디오 합성을 위한 최첨단 기반 모델인 Kandinsky 5.0을 소개합니다. Kandinsky 5.0은 이미지 생성 모델인 Kandinsky 5.0 Image Lite (60억 파라미터), 텍스트-to-비디오 및 이미지-to-비디오 모델인 Kandinsky 5.0 Video Lite (20억 파라미터), 우수한 비디오 생성 품질을 달성하는 Kandinsky 5.0 Video Pro (190억 파라미터)의 세 가지 핵심 모델로 구성됩니다. 데이터 수집, 처리, 필터링 및 클러스터링을 포함한 다단계 학습 파이프라인의 포괄적인 검토를 제공하며, 광범위한 사전 학습과 자체 지도 미세 조정(SFT) 및 강화 학습(RL) 기반 사후 학습과 같은 품질 향상 기술을 통합합니다. 또한, Kandinsky 5.0이 다양한 작업에서 높은 생성 속도와 최첨단 성능을 달성할 수 있도록 하는 새로운 아키텍처, 학습 및 추론 최적화를 제시합니다. 공개적으로 이용 가능한 대규모 생성 프레임워크인 Kandinsky 5.0은 사전 학습 및 후속 단계의 모든 잠재력을 활용하여 광범위한 생성 응용 분야에 적용됩니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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고품질 이미지 및 10초 분량의 비디오 합성을 위한 최첨단 기반 모델 제시.
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다양한 모델 라인업 (Image Lite, Video Lite, Video Pro) 제공.
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데이터 수집, 처리, 필터링, 클러스터링을 포함한 포괄적인 데이터 큐레이션 과정 제시.
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SFT 및 RL 기반 사후 학습 등 품질 향상 기술 활용.
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높은 생성 속도와 최첨단 성능 달성.
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오픈 소스 코드 및 학습 체크포인트 공개를 통한 연구 커뮤니티 기여.
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한계점:
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보고서 내용만으로는 모델의 구체적인 기술적 세부 사항이나 성능 수치에 대한 깊이 있는 분석 부족.
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모델의 실제 활용 사례 및 잠재적 문제점에 대한 논의 부족.
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광범위한 사전 학습 및 후속 단계를 위한 컴퓨팅 자원 및 비용에 대한 언급 부재.
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