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kandinsky-5

kandinsky-5 est un projet de vidéo open source, créé par kandinskylab (kandinskylab/kandinsky-5 sur GitHub). Il compte 829 étoiles sur GitHub et 69 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 7 août 2026.

Open diffusion models for both video and image generation.

💎 Pépite cachée★ 829 étoiles⑂ 69 forksMITmis à jour août 2026

Voir sur GitHub ↗Official site ↗

▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.

// détails du projet

Détails du projet

Dépôt: kandinskylab/kandinsky-5
Étoiles GitHub: 829
Forks: 69
Licence: MIT
Dernière mise à jour sur GitHub: 7 août 2026
Catégorie: Vidéo
Type de fiche: Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel: Official site

// fonctionnement

Comment ça marche

Pick your modality
Choose image or video generation.
Check requirements
Diffusion models need capable GPUs.
Install the code
Set up per the README.
Generate media
Run image or video inference.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Model family

Multiple sizes and capabilities.

Video generation

Motion synthesis from the same lab.

Image generation

Stills alongside video.

Open weights

Download and run the models.

MIT licensed

Permissive use terms.

Active lab

Kandinsky continues model releases.

// lancez-le

Lancez-le vous-même

Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
```
git clone https://github.com/kandinskylab/kandinsky-5.git
cd kandinsky-5
```
Step 2 — Check the README
Every project documents its own setup; start with install requirements.
```
cat README.md | head -60
```
Step 3 — Run it
Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.
```
# see README for the exact launch command
```

// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

Generate images with open diffusion models.
Generate video with open weights.
Research diffusion architectures.
Build products on permissive model licenses.

// faq

Questions fréquentes

Is Kandinsky 5 free for commercial use?

MIT licensed — commercial use allowed with attribution.

What GPU do I need?

Check the README — video models are the heavy ones.

How is it different from Stable Diffusion?

A different lab, architecture, and training — compare outputs yourself.

Are the weights really open?

Yes — downloadable for local inference.

Which version should I use?

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