LibreAI / Vídeo / kandinsky-5
// video · kandinskylab/kandinsky-5

kandinsky-5

kandinsky-5 es un proyecto de vídeo de código abierto de kandinskylab (kandinskylab/kandinsky-5 en GitHub). Tiene 829 estrellas en GitHub y 69 bifurcaciones, se publica bajo la licencia MIT y se actualizó por última vez en GitHub el 7 de agosto de 2026.

Open diffusion models for both video and image generation.

💎 Joya oculta★ 829 estrellas⑂ 69 bifurcacionesMITactualizado ago 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
829
Bifurcaciones
69
Licencia
MIT
Última actualización en GitHub
7 de agosto de 2026
Categoría
Vídeo
Tipo de ficha
Joya oculta: una página más breve para un proyecto menos conocido
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  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.

// características

Por qué gusta 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.

Advertisement
// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  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
// casos de uso

Qué puedes crear

Advertisement
// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

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.

// sigue explorando

Herramientas similares

Vídeo

Wan2GP

A lean, fast video generator tuned to squeeze big results out of modest GPUs.

★ 9,9k estrellasCustom (WanGP Community 2.0)
Ver la guía →
Vídeo

HunyuanVideo

HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generation Model

★ 12,6k estrellasCustom (check repo)
Ver la guía →
Vídeo

CogVideo

Text and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)

★ 13,1k estrellasApache-2.0
Ver la guía →
Vídeo

VBench

The benchmark suite for evaluating AI video generation models.

★ 1,8k estrellasApache-2.0
Ver la guía →
Vídeo

MiniMax-MCP

Official MiniMax MCP server — TTS, image and video generation for agents.

★ 1,6k estrellasMIT
Ver la guía →
Vídeo

Nexior

Consumer AI app — chat, image, video and music generation in one place.

★ 398 estrellasMIT
Ver la guía →
// alternativas

Alternativas en Vídeo

Los demás proyectos de Vídeo con más estrellas del catálogo de LibreAI: la lista realista de alternativas si kandinsky-5 no es lo que buscas.

// más en video

Más en Vídeo

Proyectos de Vídeo cercanos en el catálogo, los más próximos en estrellas a kandinsky-5: sigue explorando a ambos lados.

Consigue kandinsky-5

Gratis y abierto: consigue el código fuente, dale una estrella al repositorio y empieza a crear.