攻克视频生成难题！合工大、清华、智谱开源「多图像参考生视频」框架Kaleido
（来源：网易科技）
近年来，视频生成技术，尤其是基于扩散模型（Diffusion Model）的技术，发展极为迅速，从文本到视频（Text-to-Video，T2V）、图像到视频（Image-to-Video，I2V）等任务不断取得突破。商业化系统（如 Sora、Veo3、Kling、Vidu）已经能生成媲美专业制作的视频内容，极大提升了创作效率，同时降低了成本。
在此过程中，主体到视频（Subject-to-Video, S2V）生成任务开始备受关注。S2V 的目标是：给定一个或多个参考图像，生成主体外观一致、背景可控的动态视频。这种方法结合了文本生成的创造性和图像生成的精准性，适合数字人、虚拟试穿、电商广告、艺术创作等场景。
然而，现有开源 S2V 模型难以在多主体场景中保持主体一致性，也难以实现背景信息的有效解耦。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.18573
代码地址：https://github.com/CriliasMiller/Kaleido
为应对这些挑战，来自合肥工业大学、清华大学和智谱的研究团队提出了开源多主体参考视频生成框架——Kaleido，旨在让开源模型在一致性与背景解耦方面达到最优水平。
图｜Kaleido的S2V生成，涵盖单人和多人场景中的人物、物体及可控背景生成。
实验表明，Kaleido 在一致性、保真度和泛化能力方面均优于先前的方法，代表了 S2V 生成领域的重要进展。
图｜S2V 评估（左）和用户研究结果（右）。
研究框架
现有 S2V 方法在保持多主体一致性和处理背景解耦方面仍存在不足，在多图像条件下，这通常会导致较低的参考保真度和语义漂移，可归因于几个因素：
基于此，研究团队提出新的数据构造流水线及对应的条件注入方案，创新点主要体现在三点：
1.高质量多样化数据构建流水线
2.Reference Rotary Positional Encoding (R-RoPE) 条件注入机制
3.两阶段训练策略
实验结果与效果
在多个维度评测中，Kaleido 展现了强大的性能：
更具体地，消融实验表明：
不足与未来方向
虽然 Kaleido 在开源体系中表现突出，但仍存在一些局限性：
未来探索方向包括：
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