Kling AI 2.0, Kuaishou最新的创作，重新定义了视频生成的标准。*现实主义、流畅性与创意*成为这些技术创新的支柱。我们真的可以期待革命性的结果吗？人工智能旨在提供引人入胜的故事，但有人对其*遵循能力*和*对提示的反应性*仍有疑问。在测试过程中遇到的技术挑战突显了达到完美的道路。此次发布引发了真正的轰动，因为视频人工智能市场仍显幼稚。这些进展是否真能引起真正的热情，还是模糊的承诺？
Kling AI 2.0：一种新的视频生成模型
Kuaishou最近推出了Kling AI 2.0，这是一种承诺在内容创作中提供更高现实感的视频生成模型。该产品旨在通过人工智能简化讲故事的过程，使用户能够更精准地实现其想法。上个月15日，Kling团队在一次公开活动中展示了其进展，突出显示了显著的技术改进。
现实主义与遵循提示
Kling AI 2.0的一个主要优点在于其忠实再现用户提供的指令的能力。使用生成式AI模型的开发者通常报告有关*对提示的低遵循能力*的问题。Kling AI 2.0似乎解决了这个问题，提供了更高的执行质量。该人工智能在遵循有关表情、镜头移动和动作序列的指示方面表现突出。
该模型还通过更流畅的人类动作表现突出，确保屏幕上的自然过渡。视觉细节也生成了更高质量的摄影，显著超越了一些竞争者如Veo 2和Runway V4的表现。因此，Kling AI 2.0在人工智能视频创作领域引入了显著的演变。
多模态视觉语言
Kling模型的一个重大技术进步是引入了多模态视觉语言（MVL）概念。它允许用户在视频创作中融合各种元素，包括文本、图像和视频片段。人工智能同时分析这些输入，以建立更严格的语义遵循。该方法促进了用户与系统之间更好的互动，从而优化最终效果。
提高表现的提示建议
Kling提供了一种特定的提示结构，这是最大化其模型潜力的关键。元素组合应从主要主题开始，随后是动作，然后是场景描述及电影细节的补充。例如，简单地提到“花园里的猫”不如全面描述：“一只优雅地坐在石凳上、眼睛蓝色的波斯猫，在一个绿意盎然的英式花园里”。
通过倡导既简明又具体的描述，Kuaishou强调陪伴人工智能以必要的细节的重要性，而非让其负担冗余信息。这种方法揭示了优化Kling AI生成结果的一个基本方面。
实践测试与获得的结果
Kling AI 2.0效率的真正衡量标准在于由该领域专家进行的实践测试。在一次初步测试中，人工智能在一个关于四骑士在月球场景中复杂的提示下接受考验。Kling的响应不足，仅生成了四骑士中的两个，反映出在理解复杂视觉上下文方面的一些限制。
第二次测试是生成一个直升机在海上的航母上降落。结果令人满意，直升机被忠实再现。然而，其动作并没有遵循最初要求的渐进降落，显示出在处理请求动画时仍存在缺陷。
随后的一个测试，使用一只猫打翻水杯的图像，揭示了人工智能的误解，体现了在传达动作时的不足。最后，一次涉及阿尔伯特·爱因斯坦和史蒂夫·乔布斯图像的测试证明，当主题在文化上被代表时人工智能可以成功识别动作，突显了对上下文元素识别的重视。
未来展望与挑战
Kling AI 2.0被认为是在人工智能视频生成领域的一项重大创新。根据提示的复杂性，结果的多样性反映了持续面临的挑战。尽管该模型承诺具有显著的潜力，但掌握提示技能仍然是获得一致结果的关键。这一新工具在一个活跃的市场中注册，为未来的视觉叙事提供了丰富的可能性。
关于Kling AI 2.0的常见问题：Kuaishou的视频人工智能是否符合预期？
Kling AI 2.0的主要功能是什么？
Kling AI 2.0提供了改善的现实感，更好的提示遵循能力，以及一种多模态思维链，能够在视频生成过程中集成文本指令、图像参考和镜头运动。
Kling AI 2.0与其他视频生成模型相比如何？
根据其创造者的说法，Kling AI 2.0在流畅的人类动作和视觉细节质量方面的表现优于Veo 2和Runway V4等模型。
在Kling AI 2.0中可以使用哪些类型的媒体作为参考？
用户可以结合图像、视频片段和文本指令来引导人工智能创建视频，从而提高结果的精确性和现实感。
在使用Kling AI 2.0时，提示的最佳格式是什么？
Kling建议将提示结构化，从主要主题开始，随后是动作以及场景的总体描述，同时在必要时添加电影细节。
为什么Kling AI 2.0在某些情况下的结果可能令人失望？
模型的表现可能因提示的复杂性和精确度而显著不同。第一次尝试可能未必能满足预期，因此建议采取迭代的方法。
Kling AI 2.0是否需要特定的技能才能有效使用？
是的，想要有效使用Kling AI 2.0需要高级提示技能，因为精确且表述清晰的指令对获得满意的结果至关重要。
Kling AI 2.0能够生成哪些类型的视频？
Kling AI 2.0能够生成种类繁多的视频，从虚构场景到现实事件的再现，这取决于使用的提示和媒体。
我该如何改善在Kling AI 2.0中的结果？
为了改善结果，建议提供清晰且描述性的提示，提供足够的细节以指导人工智能，而不至于让其淹没在信息中。
