論文の概要: Kling-Omni Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16776v1
- Date: Thu, 18 Dec 2025 17:08:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.17625
- Title: Kling-Omni Technical Report
- Title(参考訳): Kling-Omni技術報告
- Abstract要約: Kling-Omniはマルチモーダルな視覚言語入力から直接高忠実度動画を合成するための生成フレームワークである。
Kling-Omniは、多様なビデオ生成、編集、インテリジェントな推論タスク間の機能的分離を橋渡しする。
テキスト命令、参照画像、ビデオコンテキストを含む多様なユーザ入力をサポートし、それらを統一されたマルチモーダル表現に処理する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 80.64599716667777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present Kling-Omni, a generalist generative framework designed to synthesize high-fidelity videos directly from multimodal visual language inputs. Adopting an end-to-end perspective, Kling-Omni bridges the functional separation among diverse video generation, editing, and intelligent reasoning tasks, integrating them into a holistic system. Unlike disjointed pipeline approaches, Kling-Omni supports a diverse range of user inputs, including text instructions, reference images, and video contexts, processing them into a unified multimodal representation to deliver cinematic-quality and highly-intelligent video content creation. To support these capabilities, we constructed a comprehensive data system that serves as the foundation for multimodal video creation. The framework is further empowered by efficient large-scale pre-training strategies and infrastructure optimizations for inference. Comprehensive evaluations reveal that Kling-Omni demonstrates exceptional capabilities in in-context generation, reasoning-based editing, and multimodal instruction following. Moving beyond a content creation tool, we believe Kling-Omni is a pivotal advancement toward multimodal world simulators capable of perceiving, reasoning, generating and interacting with the dynamic and complex worlds.
- Abstract(参考訳): Kling-Omniはマルチモーダル視覚言語入力から直接高忠実度映像を合成する汎用的生成フレームワークである。
エンドツーエンドの視点を採用することで、Kling-Omniは多様なビデオ生成、編集、インテリジェントな推論タスク間の機能的な分離を橋渡しし、それらを全体論的なシステムに統合する。
分離されたパイプラインアプローチとは異なり、Kling-Omniはテキスト命令、参照画像、ビデオコンテキストを含む多様なユーザー入力をサポートし、それらを統一されたマルチモーダル表現に処理することで、映画品質と高知能のビデオコンテンツ生成を実現する。
これらの機能をサポートするため,マルチモーダルビデオ作成の基盤となる包括的データシステムを構築した。
このフレームワークはより効率的な大規模事前学習戦略と推論のためのインフラストラクチャ最適化によって強化されている。
総合的な評価から、Kling-Omniは、コンテキスト内生成、推論ベースの編集、およびマルチモーダル・インストラクションにおける例外的な能力を示していることが分かる。
コンテンツ作成ツールを超えて、Kling-Omniは動的で複雑な世界に対する知覚、推論、生成、相互作用が可能なマルチモーダル世界シミュレータへの重要な進歩であると考えています。
関連論文リスト
- Tele-Omni: a Unified Multimodal Framework for Video Generation and Editing [93.8111348452324]
Tele-Omniはビデオ生成と編集のための統合されたフレームワークで、マルチモーダルな指示に従う。
テキスト・ツー・ビデオ生成、画像・ビデオ生成、ファースト・ラスト・フレーム・ビデオ生成、イン・コンテクスト・ビデオ生成、およびイン・コンテクスト・ビデオ編集をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T10:01:16Z) - UnityVideo: Unified Multi-Modal Multi-Task Learning for Enhancing World-Aware Video Generation [61.98887854225878]
私たちは、世界対応のビデオ生成のための統合フレームワークUnityVideoを紹介します。
提案手法は,(1)異種学習パラダイムを統一するための動的ノイズ化,(2)文脈内学習者によるモダリティ・スイッチャーの2つのコアコンポーネントを特徴とする。
私たちは、UnityVideoが優れたビデオ品質、一貫性、物理世界の制約との整合性を改善することを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-08T18:59:01Z) - MAViD: A Multimodal Framework for Audio-Visual Dialogue Understanding and Generation [59.23161833385837]
音声対話理解・生成のための新しいマルチモーダルフレームワークMAViDを提案する。
本フレームワークは,ユーザのマルチモーダルクエリを正確に解釈し,鮮明かつコンテキスト的にコヒーレントなロングデュレーション対話を生成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-02T18:55:53Z) - TalkCuts: A Large-Scale Dataset for Multi-Shot Human Speech Video Generation [76.48551690189406]
本研究では,マルチショット音声ビデオ生成を支援する大規模データセットであるTalkCutsを提案する。
TalkCutsは、クローズアップ、ハーフボディ、フルボディビューを含む様々なカメラショットを備えた、500時間以上の高品質な人間の音声ビデオクリップを提供する。
このデータセットには、詳細なテキスト記述、2Dキーポイント、3D SMPL-Xモーションアノテーションが含まれ、10k以上のアイデンティティをカバーし、マルチモーダル学習と評価を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-08T17:16:09Z) - MAViS: A Multi-Agent Framework for Long-Sequence Video Storytelling [24.22367257991941]
MAViSは、長時間のビデオストーリーテリングを支援するために設計されたマルチエージェント協調フレームワークである。
スクリプト作成、ショットデザイン、キャラクターモデリング、生成、ビデオアニメーション、オーディオ生成など、複数のステージにまたがる特殊エージェントを編成する。
簡単なアイデア記述だけで、MAViSは、高品質で完全なロングシーケンス動画を効率よく生成することで、様々なビジュアルなストーリーテリングと、シーケンシャルなビデオ生成のための創造的な方向を素早く探索することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T21:42:41Z) - Omni-Video: Democratizing Unified Video Understanding and Generation [13.616454543808798]
本報告では,映像理解,生成,および命令ベースの編集のための効率的かつ効果的な統合フレームワークであるOmni-Videoについて述べる。
我々の重要な洞察は、拡散デコーダの入力として使用される連続的な視覚的手がかりを生成するために、既存のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を教えることである。
統合ビデオモデリングシステムの可能性を完全に解き明かすため,いくつかの技術的改善を取り入れた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-08T16:02:16Z) - MAGREF: Masked Guidance for Any-Reference Video Generation with Subject Disentanglement [47.064467920954776]
我々は、任意の参照ビデオ生成のための統一的で効果的なフレームワークであるMAGREFを紹介する。
提案手法は,マスキング誘導と主観的ゆがみ機構を取り入れたものである。
包括的なベンチマークの実験は、MAGREFが既存の最先端のアプローチを一貫して上回っていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T17:58:15Z) - Realizing Video Summarization from the Path of Language-based Semantic Understanding [19.825666473712197]
本稿では,Mixture of Experts(MoE)パラダイムに触発された新しいビデオ要約フレームワークを提案する。
提案手法は,複数のビデオLLMを統合し,包括的で一貫性のあるテキスト要約を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-06T15:03:22Z) - VIMI: Grounding Video Generation through Multi-modal Instruction [89.90065445082442]
既存のテキスト間拡散モデルは、事前訓練のためにテキストのみのエンコーダにのみ依存する。
検索手法を用いて大規模マルチモーダル・プロンプト・データセットを構築し,テキスト・プロンプトとテキスト・プロンプトのペア化を行う。
マルチモーダル命令を組み込んだ3つのビデオ生成タスクにおいて,第1ステージからモデルを微調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T18:12:49Z) - Towards Multi-Task Multi-Modal Models: A Video Generative Perspective [5.495245220300184]
この論文は、さまざまな条件下でビデオやその他のモダリティを生成するマルチタスクモデルを構築するために、我々の努力を年代記している。
我々は、視覚的観察と解釈可能な語彙の双方向マッピングのための新しいアプローチを公表する。
私たちのスケーラブルなビジュアルトークン表現は、生成、圧縮、理解タスクで有益であることが証明されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T23:56:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。