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 智能推理 上下文生成 视频编辑 大规模预训练
📋 核心要点
- 现有视频生成方法通常采用分离的流水线，难以处理多模态输入和复杂的推理任务。
- 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。
- 实验表明，Kling-Omni在上下文生成、推理编辑和多模态指令跟随方面表现出卓越的能力。
📝 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支持各种用户输入，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跟随方面表现出卓越的能力。我们相信，Kling-Omni超越了内容创作工具，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，需要复杂的流水线来处理。这些方法难以有效利用多模态输入（如文本、图像和视频），并且在处理需要推理的任务时表现不佳。因此，需要一个能够统一处理多种任务和输入，并能进行智能推理的通用框架。
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空间，将不同类型的输入（文本、图像、视频）映射到该空间，从而实现各种任务的无缝衔接。这种统一的表示使得模型能够更好地理解输入之间的关系，并生成高质量的视频内容。
技术框架：Kling-Omni的整体架构包含以下几个主要模块：1) 多模态编码器：用于将文本、图像和视频等不同类型的输入编码成统一的表示。2) 视频生成器：基于编码后的多模态表示，生成高质量的视频内容。3) 推理模块：用于执行基于推理的编辑和生成任务。整个框架采用端到端的方式进行训练，以优化各个模块之间的协同工作。
关键创新：Kling-Omni最重要的技术创新在于其统一的多模态表示学习方法。与以往方法中针对不同任务分别设计模型不同，Kling-Omni学习一个通用的表示空间，使得模型能够处理各种类型的输入和任务。此外，该框架还采用了大规模预训练策略，以提高模型的泛化能力和生成质量。
关键设计：Kling-Omni的关键设计包括：1) 多模态编码器的设计，需要能够有效提取不同类型输入的特征，并将其映射到统一的表示空间。2) 视频生成器的设计，需要能够生成高质量、连贯的视频内容。3) 损失函数的设计，需要能够同时优化生成质量和推理能力。具体的技术细节（如网络结构、参数设置等）在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 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任务上表现出卓越的能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，属于未知信息。但论文强调，Kling-Omni能够生成电影质量和高度智能的视频内容，表明其在视频生成质量和智能水平方面取得了显著的提升。
🎯 应用场景
Kling-Omni具有广泛的应用前景，包括电影制作、游戏开发、广告设计、教育培训等领域。它可以用于快速生成高质量的视频内容，降低视频制作的成本和门槛。此外，Kling-Omni还可以用于创建虚拟现实和增强现实内容，为用户提供更加沉浸式的体验。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、生成和与动态复杂的世界进行交互。
📄 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.