Kandinsky 3.0 应用代码与实现

Kandinsky 3.0 是由俄罗斯最大的银行和金融服务公司 Sber 的人工智能部门 Sber AI 和 AIRI 合作推出的最新文本到图像生成模型。该模型基于潜在扩散技术，旨在改善对文本的理解和生成图像的质量。Kandinsky 3.0 的推出标志着文本到图像生成领域的又一重要进展，并通过开源代码和模型的方式促进了该领域的进一步发展。

Kandinsky 3.0 的技术背景

近年来，文本到图像生成模型的质量有了显著提高，这主要归功于扩散概率模型的发明与应用。然而，尽管技术上取得了长足的进步，文本到图像生成任务仍然对研究人员提出了严峻的挑战。随着商业和设计领域对该技术的需求不断增加，与复杂文本描述相一致的生成能力显得尤为重要。

Kandinsky 3.0 是在前代 Kandinsky 模型基础上进行的重大改进。其采用了简化的单阶段 pipeline，通过直接使用文本嵌入进行生成，无需任何额外的先验知识，极大地提升了文本理解和图像质量。

Kandinsky 3.0 的架构设计

新型的单阶段 pipeline

Kandinsky 3.0 的架构设计采用了新的单阶段 pipeline，取代了前代使用的两阶段扩散映射方法。在新架构中，单阶段 pipeline 能够直接从文本嵌入生成图像，这种设计大大简化了模型的复杂程度，提高了生成效率和质量。

U-Net 架构的更新

在 Kandinsky 3.0 中，U-Net 架构经过了多次实验与调整，最终选择了基于 ResNet-50 的残差模块作为核心去噪模块。通过增加网络的深度和优化参数分布，新架构在保持参数数量不变的情况下，提升了图像生成的效果。

文本编码器的作用

文本编码器在 Kandinsky 3.0 中扮演了重要角色，使用了 Flan-UL2 20B 模型的 8.6B 编码器。通过在大量文本语料库上的预训练及监督微调，该文本编码器显著增强了模型的文本理解能力，从而提升了生成图像的准确性。

数据集与训练策略

数据集的选择与过滤

在 Kandinsky 3.0 的训练过程中，使用了庞大的在线收集文本图像对数据集。为了确保数据质量，模型对数据进行了严格的审美质量过滤、水印检测、CLIP 相似性检查和感知哈希重复检测，特别是针对俄罗斯文化进行了特别的数据收集和标注。

训练过程与阶段

Kandinsky 3.0 的训练过程分为多个阶段，以不同分辨率和数据集进行训练：

1. 256 × 256 分辨率：11 亿文本图像对，批量大小为 20，训练步数为 60 万。
2. 384 × 384 分辨率：7.68 亿文本图像对，批量大小为 10，训练步数为 50 万。
3. 512 × 512 分辨率：4.5 亿文本图像对，批量大小为 10，训练步数为 40 万。
4. 768 × 768 分辨率：2.24 亿文本图像对，批量大小为 4，训练步数为 25 万。
5. 混合分辨率：768² ≤ W × H ≤ 1024²，2.8 亿文本图像对，批量大小为 1，训练步数为 35 万。

应用与功能

图像修复与扩展

Kandinsky 3.0 支持图像修复（Inpainting）和扩展（Outpainting），通过在基础模型权重基础上对 U-Net 输入卷积层的修改，使其能够接受图像 latent 和掩码输入，从而实现图像的局部修复和全局扩展。

图像到视频的生成

利用 Deforum 技术，Kandinsky 3.0 还支持从图像生成视频，涉及一系列迭代步骤，如图像的三维表示转换、空间变换应用、2.5D 场景投影回 2D 图像等。

文本到视频的生成

在 Kandinsky 3.0 的基础上，开发了文本到视频的生成流程 Kandinsky Video，通过文本编码器和图像解码器生成关键帧，并在帧之间进行插值，生成流畅的视频效果。

实验与评估

人工评测结果

在人工评测中，Kandinsky 3.0 的图像质量和文本理解能力得到了验证。在与先前版本和其他模型的对比中，Kandinsky 3.0 在大多数情况下表现优异。

与其他模型的对比

尽管在与 DALLE 的对比中，Kandinsky 3.0 的表现略逊一筹，但在与 SDXL 的对比中，整体效果优于 SDXL，显示了其在生成图像质量上的显著提升。

结论与展望

Kandinsky 3.0 的推出不仅提升了文本到图像生成的质量和效率，也表明开源在推动技术进步中的重要作用。未来，随着更多相关技术和数据的引入，Kandinsky 3.0 有望在更广泛的应用场景中发挥更大的作用。

FAQ

1. 问：Kandinsky 3.0 与前代模型相比有哪些改进？

   • 答：Kandinsky 3.0 采用了单阶段 pipeline，简化了架构，提高了文本理解和图像生成质量。此外，模型参数增加至 11.9B，几乎是前代模型的三倍。

2. 问：Kandinsky 3.0 如何处理多语言文本输入？

   • 答：Kandinsky 3.0 支持多语言文本输入，利用强大的文本编码器 Flan-UL2 进行处理，提高了文本理解和生成准确性。

3. 问：如何使用 Kandinsky 3.0 进行图像到视频的生成？

   • 答：Kandinsky 3.0 支持图像到视频的生成，通过 Deforum 技术和文本描述生成多个场景，并在场景间进行平滑过渡生成视频。