論文の概要: KlingAvatar 2.0 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13313v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 13:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.67537
• Title: KlingAvatar 2.0 Technical Report
• Title（参考訳）: KlingAvatar 2.0テクニカルレポート
• Authors: Kling Team, Jialu Chen, Yikang Ding, Zhixue Fang, Kun Gai, Yuan Gao, Kang He, Jingyun Hua, Boyuan Jiang, Mingming Lao, Xiaohan Li, Hui Liu, Jiwen Liu, Xiaoqiang Liu, Yuan Liu, Shun Lu, Yongsen Mao, Yingchao Shao, Huafeng Shi, Xiaoyu Shi, Peiqin Sun, Songlin Tang, Pengfei Wan, Chao Wang, Xuebo Wang, Haoxian Zhang, Yuanxing Zhang, Yan Zhou,
• Abstract要約: 本モデルは,マルチモーダル・アライメントの長めの高解像度ビデオ生成における課題を効果的に解決する。 視覚的明瞭度の向上、正確な唇同期によるリアルな唇歯のレンダリング、強力なアイデンティティ保存、そしてコヒーレントなマルチモーダル・インストラクションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.949604396366425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Avatar video generation models have achieved remarkable progress in recent years. However, prior work exhibits limited efficiency in generating long-duration high-resolution videos, suffering from temporal drifting, quality degradation, and weak prompt following as video length increases. To address these challenges, we propose KlingAvatar 2.0, a spatio-temporal cascade framework that performs upscaling in both spatial resolution and temporal dimension. The framework first generates low-resolution blueprint video keyframes that capture global semantics and motion, and then refines them into high-resolution, temporally coherent sub-clips using a first-last frame strategy, while retaining smooth temporal transitions in long-form videos. To enhance cross-modal instruction fusion and alignment in extended videos, we introduce a Co-Reasoning Director composed of three modality-specific large language model (LLM) experts. These experts reason about modality priorities and infer underlying user intent, converting inputs into detailed storylines through multi-turn dialogue. A Negative Director further refines negative prompts to improve instruction alignment. Building on these components, we extend the framework to support ID-specific multi-character control. Extensive experiments demonstrate that our model effectively addresses the challenges of efficient, multimodally aligned long-form high-resolution video generation, delivering enhanced visual clarity, realistic lip-teeth rendering with accurate lip synchronization, strong identity preservation, and coherent multimodal instruction following.
• Abstract（参考訳）: アバタービデオ生成モデルは近年顕著な進歩を遂げている。 しかし、先行研究は、時間的ドリフト、品質劣化、ビデオ長の増加に伴う後続の弱いプロンプトに苦しむ長周期高解像度ビデオの生成において、限られた効率を示す。 これらの課題に対処するために,空間分解能と時間次元の両方でアップスケーリングを行う時空間カスケードフレームワークであるKlingAvatar 2.0を提案する。 このフレームワークはまず、グローバルなセマンティクスと動きをキャプチャする低解像度のブループリントビデオキーフレームを生成し、その後、長いビデオのスムーズな時間遷移を維持しながら、第1のフレーム戦略を用いて高解像度で時間的に整合したサブクリップに洗練する。 拡張ビデオにおけるクロスモーダルな命令融合とアライメントを強化するために,3つのモーダル特化大言語モデル(LLM)の専門家からなる共振器ディレクタを導入する。 これらの専門家は、モダリティの優先順位を推論し、ユーザ意図を推測し、マルチターン対話を通じて入力を詳細なストーリーラインに変換する。 負のディレクタはさらに、命令アライメントを改善するために負のプロンプトを洗練する。 これらのコンポーネント上に構築され、ID固有のマルチ文字制御をサポートするためにフレームワークを拡張します。 拡張された視覚的明瞭度, 正確な唇同期によるリアルな唇歯のレンダリング, 強いアイデンティティ保存, 続くコヒーレントなマルチモーダル・インストラクションを提供する。

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