Kandinsky

kandinskylab.ai ist die Website des Kandinsky Lab, das offene neuronale Netze für Bild- und Videogenerierung veröffentlicht, darunter Kandinsky Image, Kandinsky Video, den K-VAE und das Weltmodell Kandinsky WM 1.0.

🛡️ Datenschutz: Die Datenschutzerklärung der Website nennt als Betreiber eine Einzelperson in Russland; die Seite versteht sich als nicht-kommerzielle Präsentation der Forschung und erhebt keine Daten über Registrierung, Konten oder Zahlungen, setzt aber Yandex.Metrica und Google Analytics ein. Zum Modelltraining mit Nutzerdaten, EU-Hosting und Zertifizierungen ist nichts dokumentiert; bei lokaler Ausführung der offenen Modelle verbleiben Eingaben auf dem eigenen System, soweit selbst gehostet.

Das Tool richtet sich an Entwickler, Forschende und Kreative, die Bild- und Videomodelle mit offenen Gewichten selbst betreiben möchten.

Tool-Details & Features

💰 Preise: Keine Preise auf der Website; die Modelle werden laut Website mit offenem Code und Gewichten auf GitHub und Hugging Face bereitgestellt (MIT-Lizenz für WM 1.0 und K-VAE ausdrücklich genannt).

⚙️ Technik: Text-zu-Bild und Bildbearbeitung (Image, 6B-MoE-Architektur), Text- und Bild-zu-Video bis 10 Sekunden (Lite 2B, Pro 19B), Tokenizer und Weltmodelle.

👥 Zielgruppe: Entwickler, Forschungsteams und technisch versierte Kreative.

🔗 Integrationen: GitHub-Repositorium und Hugging-Face-Kollektion für die Einbindung der Modelle.

📊 Funktionen: HD-Bildgenerierung mit Textdarstellung, Objektentfernung, Umstilisierung und Retusche, Videogenerierung, zweisprachige Prompts (Englisch, Russisch).

Vor- & Nachteile

✅ Vorteile: Offene Modelle mit Code und Gewichten; keine Registrierung nötig; selbst betreibbar.

❌ Nachteile: Kein offizielles Hosting-Angebot mit Support dokumentiert; Betrieb setzt GPU-Hardware und technisches Know-how voraus; Betreiberangaben sind knapp.

Für wen geeignet?

Perfekt für Entwickler und Forschende, die offene Bild- und Videomodelle lokal testen oder in eigene Anwendungen einbauen wollen.