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
• Authors: Kling Team, Jialu Chen, Yuanzheng Ci, Xiangyu Du, Zipeng Feng, Kun Gai, Sainan Guo, Feng Han, Jingbin He, Kang He, Xiao Hu, Xiaohua Hu, Boyuan Jiang, Fangyuan Kong, Hang Li, Jie Li, Qingyu Li, Shen Li, Xiaohan Li, Yan Li, Jiajun Liang, Borui Liao, Yiqiao Liao, Weihong Lin, Quande Liu, Xiaokun Liu, Yilun Liu, Yuliang Liu, Shun Lu, Hangyu Mao, Yunyao Mao, Haodong Ouyang, Wenyu Qin, Wanqi Shi, Xiaoyu Shi, Lianghao Su, Haozhi Sun, Peiqin Sun, Pengfei Wan, Chao Wang, Chenyu Wang, Meng Wang, Qiulin Wang, Runqi Wang, Xintao Wang, Xuebo Wang, Zekun Wang, Min Wei, Tiancheng Wen, Guohao Wu, Xiaoshi Wu, Zhenhua Wu, Da Xie, Yingtong Xiong, Yulong Xu, Sile Yang, Zikang Yang, Weicai Ye, Ziyang Yuan, Shenglong Zhang, Shuaiyu Zhang, Yuanxing Zhang, Yufan Zhang, Wenzheng Zhao, Ruiliang Zhou, Yan Zhou, Guosheng Zhu, Yongjie Zhu,
• 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。

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