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kandinsky-5

kandinsky-5 é um projeto de vídeo de código aberto de kandinskylab (kandinskylab/kandinsky-5 no GitHub). Tem 829 estrelas no GitHub e 69 forks, é publicado sob a licença MIT e foi atualizado pela última vez no GitHub em 7 de agosto de 2026.

Open diffusion models for both video and image generation.

💎 Joia escondida★ 829 estrelas⑂ 69 forksMITatualizado ago 2026

Ver no GitHub ↗Official site ↗

▦ visual: o README deste projeto não inclui nenhuma captura incorporável,
então aqui vai um marcador. O guia abaixo está completo mesmo assim.

// dados do projeto

Dados do projeto

Repositório: kandinskylab/kandinsky-5
Estrelas no GitHub: 829
Forks: 69
Licença: MIT
Última atualização no GitHub: 7 de agosto de 2026
Categoria: Vídeo
Tipo de ficha: Joia escondida: uma página mais breve para um projeto menos conhecido
Site oficial: Official site

// como funciona

Como funciona

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.

// recursos

Por que as pessoas gostam tanto

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.

// execute você mesmo

Execute você mesmo

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
```

// casos de uso

O que você pode criar

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

// perguntas frequentes

Perguntas frequentes

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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Baixe o kandinsky-5

Grátis e aberto: pegue o código-fonte, dê uma estrela no repositório e comece a criar.

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