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kandinsky-5

kandinsky-5 ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Video von kandinskylab (kandinskylab/kandinsky-5 auf GitHub). Es hat 829 Sterne auf GitHub und 69 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 7. August 2026 auf GitHub aktualisiert.

Open diffusion models for both video and image generation.

💎 Geheimtipp★ 829 Sterne⑂ 69 ForksMITaktualisiert Aug 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
829
Forks
69
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
7. August 2026
Kategorie
Video
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Pick your modality

    Choose image or video generation.

  2. Check requirements

    Diffusion models need capable GPUs.

  3. Install the code

    Set up per the README.

  4. Generate media

    Run image or video inference.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

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.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. 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
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

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?

5.0 is the current family — check the repo for variants.

// weiter entdecken

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