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Imagem Kandinsky 5.0

Kandinsky 5.0 é uma família de modelos de difusão para geração de Vídeo & Imagem.

Kandinsky 5.0 Image Lite é um modelo leve de geração de imagens (6B parâmetros).

O modelo introduz várias inovações principais:

• Pipeline de difusão latente com Flow Matching para melhorar a estabilidade do treinamento
• Diffusion Transformer (DiT) como o backbone generativo principal, com cross-attention para embeddings de texto
• Codificação dupla de texto usando Qwen2.5-VL e CLIP para uma compreensão abrangente do texto
• Flux VAE para codificação e decodificação eficientes de imagens

O código-fonte original pode ser encontrado em kandinskylab/Kandinsky-5.

Confira a organização Kandinsky Lab no Hub para os checkpoints oficiais de modelos para geração de texto para vídeo, incluindo variantes pré-treinadas, SFT, no-CFG e destiladas.

Modelos Disponíveis

Kandinsky 5.0 Image Lite:

model_id	Descrição	Casos de Uso
kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers	Modelo de 6B de imagens com ajuste fino supervisionado	Maior qualidade de geração
kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers	Modelo de edição de imagem de 6B com ajuste fino supervisionado	Maior qualidade de geração
kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers	Modelo pré-treinado base de imagem 6B	Pesquisa e ajuste fino
kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-pretrain-Diffusers	Modelo pré-treinado base de edição de imagem 6B	Pesquisa e ajuste fino

Exemplos de uso

Geração básica de texto para imagem

import torch
from diffusers import Kandinsky5T2IPipeline

# Load the pipeline
model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers"
pipe = Kandinsky5T2IPipeline.from_pretrained(model_id)
_ = pipe.to(device='cuda',dtype=torch.bfloat16)  # or "mps", "xpu", "cpu"

# Generate image
prompt = "A fluffy, expressive cat wearing a bright red hat with a soft, slightly textured fabric. The hat should look cozy and well-fitted on the cat’s head. On the front of the hat, add clean, bold white text that reads “SWEET”, clearly visible and neatly centered. Ensure the overall lighting highlights the hat’s color and the cat’s fur details."

output = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=3.5,
).image[0]

Geração básica de imagem para imagem

import torch
from diffusers import Kandinsky5I2IPipeline
from diffusers.utils import load_image 
# Load the pipeline
model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers"
pipe = Kandinsky5I2IPipeline.from_pretrained(model_id)

_ = pipe.to(device='cuda',dtype=torch.bfloat16)  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.enable_model_cpu_offload()                                               # <--- Enable CPU offloading for single GPU inference

# Edit the input image
image = load_image(
    "https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-3/resolve/main/assets/title.jpg?download=true"
)

prompt = "Change the background from a winter night scene to a bright summer day. Place the character on a sandy beach with clear blue sky, soft sunlight, and gentle waves in the distance. Replace the winter clothing with a light short-sleeved T-shirt (in soft pastel colors) and casual shorts. Ensure the character’s fur reflects warm daylight instead of cold winter tones. Add small beach details such as seashells, footprints in the sand, and a few scattered beach toys nearby. Keep the oranges in the scene, but place them naturally on the sand."
negative_prompt = ""

output = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    guidance_scale=3.5,
).image[0]

Kandinsky5T2IPipeline[[diffusers.Kandinsky5T2IPipeline]]

diffusers.Kandinsky5T2IPipeline[[diffusers.Kandinsky5T2IPipeline]]

diffusers.Kandinsky5T2IPipeline(transformer: Kandinsky5Transformer3DModel, vae: AutoencoderKL, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2VLProcessor, text_encoder_2: CLIPTextModel, tokenizer_2: CLIPTokenizer, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)

Fonte

Parâmetros:

transformer (Kandinsky5Transformer3DModel) : Transformer condicional para desruidar os latentes de imagem codificados.

vae (AutoencoderKL) : Modelo de Variational Auto-Encoder black-forest-labs/FLUX.1-dev (vae) para codificar e decodificar vídeos para e a partir de representações latentes.

text_encoder (Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) : codificador de texto congelado Qwen2.5-VL.

tokenizer (AutoProcessor) : Tokenizador para Qwen2.5-VL.

text_encoder_2 (CLIPTextModel) : CLIP congelado, especificamente a variante clip-vit-large-patch14.

tokenizer_2 (CLIPTokenizer) : Tokenizador para CLIP.

scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) : Um scheduler a ser usado em combinação com transformer para desruidar os latentes da imagem codificada.

Pipeline para geração de texto para imagem usando Kandinsky 5.0.

Este modelo herda de DiffusionPipeline. Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos implementados para todos os pipelines (download, salvamento, execução em um dispositivo específico, etc.).

call[[diffusers.Kandinsky5T2IPipeline.call]]

__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] | None = None, height: int = 1024, width: int = 1024, num_inference_steps: int = 50, guidance_scale: float = 3.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback | diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)

Fonte

Parâmetros:

prompt (str ou list[str], opcional) : O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não definido, passe prompt_embeds em vez disso.

negative_prompt (str ou list[str], opcional) : O prompt ou os prompts a evitar durante a geração de imagem. Se não definido, passe negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não está usando orientação (guidance_scale < 1).

height (int, padrão 1024) : A altura em pixels da imagem gerada.

width (int, padrão 1024) : A largura em pixels da imagem gerada.

num_inference_steps (int, padrão 50) : O número de etapas de desruido.

guidance_scale (float, padrão 5.0) : Escala de orientação definida na orientação livre de classificador.

num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) : O número de imagens a serem geradas por prompt.

generator (torch.Generator ou list[torch.Generator], opcional) : Um gerador do torch para tornar a geração determinística.

latents (torch.Tensor, opcional) : Latentes ruidosos pré-gerados.

prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto Qwen pré-gerados.

prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto CLIP pré-gerados.

negative_prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto negativo do Qwen pré-gerados.

negative_prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto negativos do CLIP pré-gerados.

prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) : Comprimentos cumulativos de sequência pré-gerados para o prompt positivo do Qwen.

negative_prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) : Comprimentos cumulativos de sequência pré-gerados para o prompt negativo do Qwen.

output_type (str, opcional, padrão "pil") : O formato de saída da imagem gerada.

return_dict (bool, opcional, padrão True) : Se deve ou não retornar um KandinskyImagePipelineOutput.

callback_on_step_end (Callable, PipelineCallback, MultiPipelineCallbacks, opcional) : Uma função que é chamada no final de cada etapa de remoção de ruído.

callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) : A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end.

max_sequence_length (int, padrão 512) : O comprimento máximo da sequência para a codificação de texto.

Retorna: ~KandinskyImagePipelineOutput ou tuple

Se return_dict for True, KandinskyImagePipelineOutput é retornado; caso contrário, uma tuple é retornada, em que o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

A função de chamada do pipeline para geração de texto para imagem.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import Kandinsky5T2IPipeline

>>> # Available models:
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers

>>> model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers"
>>> pipe = Kandinsky5T2IPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")

>>> prompt = "A cat and a dog baking a cake together in a kitchen."

>>> output = pipe(
...     prompt=prompt,
...     negative_prompt="",
...     height=1024,
...     width=1024,
...     num_inference_steps=50,
...     guidance_scale=3.5,
... ).frames[0]

check_inputs[[diffusers.Kandinsky5T2IPipeline.check_inputs]]

check_inputs(prompt, negative_prompt, height, width, prompt_embeds_qwen = None, prompt_embeds_clip = None, negative_prompt_embeds_qwen = None, negative_prompt_embeds_clip = None, prompt_cu_seqlens = None, negative_prompt_cu_seqlens = None, callback_on_step_end_tensor_inputs = None, max_sequence_length = None)

Fonte

Parâmetros:

prompt : Prompt de entrada

negative_prompt : Prompt negativo para orientação

height : Altura da imagem

width : Largura da imagem

prompt_embeds_qwen : Embeddings de prompt do Qwen pré-computados

prompt_embeds_clip : Embeddings de prompt CLIP pré-computados

negative_prompt_embeds_qwen : Embeddings de prompt negativo pré-computados do Qwen

negative_prompt_embeds_clip : Embeddings de prompt negativo pré-computados do CLIP

prompt_cu_seqlens : Comprimentos cumulativos pré-computados da sequência para o prompt positivo do Qwen

negative_prompt_cu_seqlens : Comprimentos cumulativos pré-computados da sequência para o prompt negativo do Qwen

callback_on_step_end_tensor_inputs : Entradas de tensor de callback

Exceções: ValueError

• ValueError -- Se as entradas forem inválidas

Valide os parâmetros de entrada do pipeline.

encode_prompt[[diffusers.Kandinsky5T2IPipeline.encode_prompt]]

encode_prompt(prompt: str | list[str], num_images_per_prompt: int = 1, max_sequence_length: int = 512, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None)

Fonte

Parâmetros:

prompt (str ou list[str]) : Prompt a ser codificado.

num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) : Número de imagens a serem geradas por prompt.

max_sequence_length (int, opcional, padrão 512) : Comprimento máximo da sequência para codificação de texto. Deve ser menor que 1024

device (torch.device, opcional) : Dispositivo Torch.

dtype (torch.dtype, opcional) : dtype do Torch.

Retorna: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

• Incorporações de texto Qwen de forma (batch_size * num_images_per_prompt, sequence_length, embedding_dim)
• CLIP pooled embeddings de forma (batch_size * num_images_per_prompt, clip_embedding_dim)
• Comprimentos de sequência cumulativos (cu_seqlens) para embeddings do Qwen, com forma (batch_size * num_images_per_prompt + 1,)

Codifica um único prompt (positivo ou negativo) em estados ocultos do codificador de texto.

Este método combina embeddings dos codificadores de texto Qwen2.5-VL e CLIP para criar representações de texto abrangentes para a geração de imagens.

prepare_latents[[diffusers.Kandinsky5T2IPipeline.prepare_latents]]

prepare_latents(batch_size: int, num_channels_latents: int = 16, height: int = 1024, width: int = 1024, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None)

Fonte

Parâmetros:

batch_size (int) : Número de imagens a serem geradas

num_channels_latents (int) : Número de canais no espaço latente

height (int) : Altura da imagem gerada

width (int) : Largura da imagem gerada

dtype (torch.dtype) : Tipo de dados para latentes

device (torch.device) : Dispositivo em que os latentes serão criados

generator (torch.Generator) : Gerador de números aleatórios

latents (torch.Tensor) : Latentes preexistentes para usar

Retorna: torch.Tensor

Tensor latente preparado

Prepare variáveis latentes iniciais para a geração de imagem a partir de texto.

Este método cria latentes de ruído aleatório

Kandinsky5I2IPipeline[[diffusers.Kandinsky5I2IPipeline]]

diffusers.Kandinsky5I2IPipeline[[diffusers.Kandinsky5I2IPipeline]]

diffusers.Kandinsky5I2IPipeline(transformer: Kandinsky5Transformer3DModel, vae: AutoencoderKL, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2VLProcessor, text_encoder_2: CLIPTextModel, tokenizer_2: CLIPTokenizer, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)

Fonte

Parâmetros:

transformer (Kandinsky5Transformer3DModel) : Transformer condicional para desruidar os latentes de imagem codificados.

vae (AutoencoderKL) : Modelo de Variational Auto-Encoder black-forest-labs/FLUX.1-dev (vae) para codificar e decodificar vídeos para e a partir de representações latentes.

text_encoder (Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) : codificador de texto congelado Qwen2.5-VL.

tokenizer (AutoProcessor) : Tokenizador para Qwen2.5-VL.

text_encoder_2 (CLIPTextModel) : CLIP congelado, especificamente a variante clip-vit-large-patch14.

tokenizer_2 (CLIPTokenizer) : Tokenizador para CLIP.

scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) : Um scheduler a ser usado em combinação com transformer para desruidar os latentes da imagem codificada.

Pipeline para geração de imagem a imagem usando Kandinsky 5.0.

Este modelo herda de DiffusionPipeline. Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos implementados para todos os pipelines (download, salvamento, execução em um dispositivo específico, etc.).

call[[diffusers.Kandinsky5I2IPipeline.call]]

__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] | None = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, guidance_scale: float = 3.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback | diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 1024)

Fonte

Parâmetros:

image (PipelineImageInput) : A imagem de entrada para condicionar a geração. Deve ser uma imagem, uma lista de imagens ou um torch.Tensor.

prompt (str ou list[str], opcional) : O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não definido, passe prompt_embeds em vez disso.

negative_prompt (str ou list[str], opcional) : O prompt ou os prompts a evitar durante a geração de imagem. Se não definido, passe negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não está usando orientação (guidance_scale < 1).

height (int) : A altura, em pixels, da imagem gerada.

width (int) : A largura, em pixels, da imagem gerada.

num_inference_steps (int, padrão 50) : O número de etapas de desruido.

guidance_scale (float, padrão 5.0) : Escala de orientação definida na orientação livre de classificador.

num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) : O número de imagens a serem geradas por prompt.

generator (torch.Generator ou list[torch.Generator], opcional) : Um gerador do torch para tornar a geração determinística.

latents (torch.Tensor, opcional) : Latentes ruidosos pré-gerados.

prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto Qwen pré-gerados.

prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto CLIP pré-gerados.

negative_prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto negativo do Qwen pré-gerados.

negative_prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) : Embeddings de texto negativos do CLIP pré-gerados.

prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) : Comprimentos cumulativos de sequência pré-gerados para o prompt positivo do Qwen.

negative_prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) : Comprimentos cumulativos de sequência pré-gerados para o prompt negativo do Qwen.

output_type (str, opcional, padrão "pil") : O formato de saída da imagem gerada.

return_dict (bool, opcional, padrão True) : Se deve ou não retornar um KandinskyImagePipelineOutput.

callback_on_step_end (Callable, PipelineCallback, MultiPipelineCallbacks, opcional) : Uma função que é chamada no final de cada etapa de remoção de ruído.

callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) : A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end.

max_sequence_length (int, padrão 1024) : O comprimento máximo da sequência para a codificação de texto e imagem do qwen. Deve ser menor que 1024

Retorna: ~KandinskyImagePipelineOutput ou tuple

Se return_dict for True, KandinskyImagePipelineOutput é retornado; caso contrário, uma tuple é retornada, em que o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

A função de chamada do pipeline para geração de imagem para imagem.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import Kandinsky5I2IPipeline

>>> # Available models:
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-pretrain-Diffusers

>>> model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers"
>>> pipe = Kandinsky5I2IPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")

>>> prompt = "A cat and a dog baking a cake together in a kitchen."

>>> output = pipe(
...     prompt=prompt,
...     negative_prompt="",
...     height=1024,
...     width=1024,
...     num_inference_steps=50,
...     guidance_scale=3.5,
... ).frames[0]

check_inputs[[diffusers.Kandinsky5I2IPipeline.check_inputs]]

check_inputs(prompt, negative_prompt, image, height, width, prompt_embeds_qwen = None, prompt_embeds_clip = None, negative_prompt_embeds_qwen = None, negative_prompt_embeds_clip = None, prompt_cu_seqlens = None, negative_prompt_cu_seqlens = None, callback_on_step_end_tensor_inputs = None, max_sequence_length = None)

Fonte

Parâmetros:

prompt : Prompt de entrada

negative_prompt : Prompt negativo para orientação

image : Imagem de entrada para condicionamento

height : Altura da imagem

width : Largura da imagem

prompt_embeds_qwen : Embeddings de prompt do Qwen pré-computados

prompt_embeds_clip : Embeddings de prompt CLIP pré-computados

negative_prompt_embeds_qwen : Embeddings de prompt negativo pré-computados do Qwen

negative_prompt_embeds_clip : Embeddings de prompt negativo pré-computados do CLIP

prompt_cu_seqlens : Comprimentos cumulativos pré-computados da sequência para o prompt positivo do Qwen

negative_prompt_cu_seqlens : Comprimentos cumulativos pré-computados da sequência para o prompt negativo do Qwen

callback_on_step_end_tensor_inputs : Entradas de tensor de callback

Exceções: ValueError

• ValueError -- Se as entradas forem inválidas

Valide os parâmetros de entrada do pipeline.

encode_prompt[[diffusers.Kandinsky5I2IPipeline.encode_prompt]]

encode_prompt(prompt: str | list[str], image: Tensor, num_images_per_prompt: int = 1, max_sequence_length: int = 1024, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None)

Fonte

Parâmetros:

prompt (str ou list[str]) : Prompt a ser codificado.

num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) : Número de imagens a serem geradas por prompt.

max_sequence_length (int, opcional, padrão 1024) : Comprimento máximo da sequência para codificação de texto. Deve ser menor que 1024

device (torch.device, opcional) : Dispositivo Torch.

dtype (torch.dtype, opcional) : dtype do Torch.

Retorna: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

• Incorporações de texto Qwen de forma (batch_size * num_images_per_prompt, sequence_length, embedding_dim)
• CLIP pooled embeddings de forma (batch_size * num_images_per_prompt, clip_embedding_dim)
• Comprimentos de sequência cumulativos (cu_seqlens) para embeddings do Qwen, com forma (batch_size * num_images_per_prompt + 1,)

Codifica um único prompt (positivo ou negativo) em estados ocultos do codificador de texto.

Este método combina embeddings dos codificadores de texto Qwen2.5-VL e CLIP para criar representações de texto abrangentes para a geração de imagens.

prepare_latents[[diffusers.Kandinsky5I2IPipeline.prepare_latents]]

prepare_latents(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], batch_size: int, num_channels_latents: int = 16, height: int = 1024, width: int = 1024, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None)

Fonte

Parâmetros:

image (PipelineImageInput) : Imagem de entrada para condicionar a geração

batch_size (int) : Número de imagens a serem geradas

num_channels_latents (int) : Número de canais no espaço latente

height (int) : Altura da imagem gerada

width (int) : Largura da imagem gerada

dtype (torch.dtype) : Tipo de dados para latentes

device (torch.device) : Dispositivo em que os latentes serão criados

generator (torch.Generator) : Gerador de números aleatórios

latents (torch.Tensor) : Latentes preexistentes para usar

Retorna: torch.Tensor

Tensor latente preparado com a imagem codificada

Prepare variáveis latentes iniciais para a geração de imagem para imagem.

Este método cria latentes de ruído aleatório com a imagem codificada,

Citação

@misc{kandinsky2025,
    author = {Alexander Belykh and Alexander Varlamov and Alexey Letunovskiy and Anastasia Aliaskina and Anastasia Maltseva and Anastasiia Kargapoltseva and Andrey Shutkin and Anna Averchenkova and Anna Dmitrienko and Bulat Akhmatov and Denis Dimitrov and Denis Koposov and Denis Parkhomenko and Dmitrii and Ilya Vasiliev and Ivan Kirillov and Julia Agafonova and Kirill Chernyshev and Kormilitsyn Semen and Lev Novitskiy and Maria Kovaleva and Mikhail Mamaev and Mikhailov and Nikita Kiselev and Nikita Osterov and Nikolai Gerasimenko and Nikolai Vaulin and Olga Kim and Olga Vdovchenko and Polina Gavrilova and Polina Mikhailova and Tatiana Nikulina and Viacheslav Vasilev and Vladimir Arkhipkin and Vladimir Korviakov and Vladimir Polovnikov and Yury Kolabushin},
    title = {Kandinsky 5.0: A family of diffusion models for Video & Image generation},
    howpublished = {\url{https://github.com/kandinskylab/Kandinsky-5}},
    year = 2025
}