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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游戏介绍

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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【m.gwdxa.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://m.gwdxa.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。

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使用讲解

🎢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《🐢🧸m.gwdxa.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥀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。

🍃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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1.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，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前加载界面。

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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> 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：2025-10-29 04:13

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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

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