Kling-Omni Technical Report

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Kling-Omni 论文核心总结与翻译

一、主要内容总结

Kling-Omni 是快手团队提出的一款通用生成框架,旨在通过多模态视觉语言(MVL)输入直接合成高保真视频。该框架打破了传统视频生成、编辑与智能推理任务的功能割裂,采用端到端架构将三类任务整合为统一系统,支持文本指令、参考图像、视频上下文等多样化输入,输出电影级质量的智能视频内容。

核心构成

  1. 模型架构:包含提示增强器(PE)、全功能生成器(Omni-Generator)、多模态超分辨率模块三大核心组件,基于扩散Transformer与视觉语言模型构建共享嵌入空间,实现深度跨模态交互。
  2. 训练策略:采用三阶段训练流程(预训练→有监督微调→强化学习),结合两阶段蒸馏技术将推理步数从150 NFE压缩至10 NFE,平衡生成质量与计算效率。
  3. 数据系统:构建跨模态(图/文/视频)、跨任务(生成/编辑/参考对齐)的综合数据集,通过三层数据处理(基础过滤→时间稳定性评估→跨模态对齐检测)保障数据质量。
  4. 优化方案:训练阶段采用多模态数据管道负载均衡、激活优化、高可用机制(97%有效训练时间占比);推理阶段通过混合并行、量化、
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