Kling-Omni Technical Report
作者: 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
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-18
备注: Kling-Omni Technical Report
💡 一句话要点
Kling-Omni：通用生成框架，实现多模态输入到高质量视频的端到端合成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 多模态学习 端到端框架 视觉语言模型 通用人工智能
📋 核心要点
- 现有视频生成方法通常采用分离的流水线，难以处理复杂的多模态输入和实现统一的视频理解与生成。
- Kling-Omni提出一个端到端的通用框架，通过统一的多模态表示，支持文本、图像、视频等多种输入，实现高质量视频生成。
- 通过大规模预训练和基础设施优化，Kling-Omni在上下文生成、推理编辑和多模态指令跟随等方面展现了卓越的性能。
📝 摘要（中文）
Kling-Omni是一个通用的生成框架，旨在直接从多模态视觉语言输入合成高保真视频。Kling-Omni采用端到端的视角，弥合了不同视频生成、编辑和智能推理任务之间的功能分离，将它们集成到一个整体系统中。与不连贯的流水线方法不同，Kling-Omni支持多种用户输入，包括文本指令、参考图像和视频上下文，并将它们处理成统一的多模态表示，以提供电影质量和高度智能的视频内容创作。为了支持这些能力，我们构建了一个全面的数据系统，作为多模态视频创作的基础。该框架通过高效的大规模预训练策略和用于推理的基础设施优化得到进一步加强。综合评估表明，Kling-Omni在上下文生成、基于推理的编辑和多模态指令遵循方面表现出卓越的能力。我们认为，Kling-Omni不仅仅是一个内容创作工具，更是朝着能够感知、推理、生成和与动态复杂世界交互的多模态世界模拟器迈出的关键一步。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成、编辑和智能推理任务通常是分离的，需要构建复杂的流水线来处理不同的任务和输入模态。这些方法难以实现统一的视频理解和生成，并且难以处理复杂的多模态输入，例如同时考虑文本描述、参考图像和视频上下文。现有方法的痛点在于缺乏一个能够端到端处理多种任务和模态的通用框架。
核心思路：Kling-Omni的核心思路是将视频生成、编辑和智能推理任务统一到一个端到端的框架中，通过学习一个统一的多模态表示来处理不同的输入模态。该框架旨在构建一个通用的视频生成模型，能够根据文本指令、参考图像和视频上下文等多种输入生成高质量的视频内容。这样设计的目的是为了简化视频生成流程，提高生成视频的质量和智能化程度。
技术框架：Kling-Omni的技术框架包含以下几个主要模块：1) 多模态输入编码器：用于将文本指令、参考图像和视频上下文等多种输入编码成统一的多模态表示。2) 视频生成器：用于根据多模态表示生成高质量的视频内容。3) 大规模预训练模块：用于在海量数据上预训练模型，提高模型的泛化能力和生成质量。4) 推理优化模块：用于优化模型的推理速度，使其能够快速生成视频内容。整体流程是从多模态输入开始，经过编码器得到统一表示，然后通过生成器生成视频，并通过预训练和推理优化来提升性能。
关键创新：Kling-Omni最重要的技术创新点在于其端到端的通用框架，能够统一处理视频生成、编辑和智能推理任务。与现有方法相比，Kling-Omni不需要构建复杂的流水线来处理不同的任务和输入模态，而是通过学习一个统一的多模态表示来实现多种任务的统一。这种端到端的设计简化了视频生成流程，提高了生成视频的质量和智能化程度。
关键设计：关于关键设计，论文中没有提供非常具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推测，多模态输入编码器可能采用了Transformer等注意力机制模型，视频生成器可能采用了生成对抗网络（GAN）或扩散模型等技术。大规模预训练可能采用了对比学习或掩码语言模型等方法。具体的损失函数和网络结构等细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Kling-Omni在上下文生成、基于推理的编辑和多模态指令跟随等方面表现出卓越的能力。具体性能数据未知，但摘要强调了其在处理多种输入模态和生成高质量视频方面的优势。该框架通过大规模预训练和基础设施优化，实现了显著的性能提升，超越了传统的分离式流水线方法。
🎯 应用场景
Kling-Omni具有广泛的应用前景，可应用于电影制作、游戏开发、广告设计、教育培训等领域。它可以帮助用户快速生成高质量的视频内容，降低视频制作的成本和门槛。未来，Kling-Omni有望成为一个强大的多模态世界模拟器，能够感知、推理、生成和与动态复杂世界交互。
📄 摘要（原文）
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.