可灵AI,视频大模型的DeepSeek时刻

后台一堆小伙伴留言,希望小猿聊聊可灵AI。

正好最近,可灵AI 2.0发布了,我来实测下这个国内视频大模型领域的当红“炸子鸡”。

现在打开官网,就可以体验可灵AI 2.0了:

https://app.klingai.com/cn/

界面长这样:

左边菜单栏的“图片生成”、“图片编辑”、“视频生成”是常用的功能,小猿充了个“黄金会员”体验下,也不贵,月度会员就一个鸡腿的价钱。

一、视频大模型的DeepSeek时刻,来了

先试试,图片生成的能力,输入提示词:

这是一张特写照片,展示了一位女性的嘴唇和下巴部分。她的嘴唇涂有亮泽的红色口红,可以看到一些白色的牙齿。她的皮肤看起来很光滑,脸颊上有一些粉红色的腮红。她的头发是黑色的,其中有一缕头发垂在她的脸上。背景是模糊的,使人的注意力集中在她的嘴唇上。

生成的效果相当炸裂,吹弹可破、娇艳欲滴......小猿的形容词有点不太够用,是不是有想咬一口的冲动?

让这张图动起来吧,点击“视频生成”,输入提示词:

嘴唇颤动,镜头往上移动,一双美丽的大眼睛,随风飘动的刘海,镜头特写,展示出一个元气美少女

怎么说呢?看到女孩眼睛的那一刻,我一秒沦陷,被闪电击中的感觉。现实是什么?还重要吗......

再看看这位,披着狼皮外套的少女,配音对口型,非常丝滑。

接下来,给女宝们送福利,先生成一个90年代港台风小鲜肉哥哥,长这样,还行吧?

魔法时刻来了,让这位小哥哥给女宝们比个心,提示词:

逐渐微笑,露出灿烂的笑容,对着镜头比心,镜头拉近,特写

像极了小猿年轻的时候,咳咳,反正脸这个东西,我向来没有的。

写实风格已经被可灵AI拿捏得死死的,下面再来试试动画效果,让一只猫释放点魔法。

这飘逸的长衫,灵动的火花,鸡贼的眼神......如果用传统的动画制作方法,没有十天半个月,做不出这效果,现在几分钟就搞定了,就问你服不服。

看来动画制作也难不倒可灵AI,那就再上点难度,生成科幻场景:红色瀑布、纷飞的雪花、升腾的雾气......

看完这些,不知道你怎么想?反正我们办公室小伙伴,已经惊讶得亚麻呆住了,连连惊呼:视频大模型的DeepSeek时刻来了!现实不存在了!

二、可灵2.0模型,一个代际的技术提升

之前用过可灵的朋友,应该能够明显感觉到明显差别,跟可灵1.6相比,可灵2.0模型在动态质量、语义响应、画面美学等维度有了显著进步。

可图2.0模型在指令遵循、电影质感及艺术风格表现等方面显著提升,色彩和光影更加高级,情绪表达更具感染力,并新增了60余种风格化效果。

本次模型迭代,推出了新的交互理念Multi-modal Visual Language(MVL),让用户能够利用图像参考、视频片段等多模态信息,将脑海中的复杂创意直接高效地传达给AI,进行深层次的编辑。

可灵2.0采用了全新设计的DiT架构,这提升了其视觉、文本模态的信息融合能力。全新设计的VAE架构则使复杂动态场景下画面的过度更顺畅,质感更自然。

三、一个千万级别AI应用的诞生

你可能不知道,可灵AI已经是一个千万用户规模的超级应用了。截止目前,可灵AI全球用户规模突破2200万,过去的10个月里,月活用户量增长25倍,累计生成超过1.68亿个视频及3.44亿张图片。

可灵AI的用户不只是专业视频创作者,而是更多像小猿这样的视频创作爱好者、非专业人士。我使用下来的整体感受是非常震撼的,视频创作的门槛被拉低到了地板,每个人都能够充分发挥你的想象力,创作出属于自己的作品。

正如科幻作家威廉·吉布森所说:“未来已来,只是分布不均。” 时代车轮滚滚向前,唯有拥抱AI,才能乘风破浪,打开未知世界的大门。

### DeepSeek与其他主要AI大模型的性能和特性对比 #### 性能差异 在某些情况下,模型在清理后的数据集版本上的表现可能显著下降,或者由于高污染水平难以衡量其性能改进[^1]。然而,在其他场景下,尤其是针对特定任务优化过的弱监督方法能够提升整体性能。例如,Mahajan的研究指出,利用Instagram图像上的ImageNet相关主题标签作为预训练任务可以有效提高模型的表现[^2]。 对于DeepSeek而言,这种针对性强的任务导向型设计使其能够在特定领域内展现出超越通用大型语言模型的优势。通过专注于解决具体问题并采用高质量的数据源进行微调,DeepSeek可以在诸如医疗诊断、法律文件分析等领域实现更高的精度与效率。 #### 特征区别 DeepSeek的一个重要特点是它不仅限于学习最优策略ψ本身,还能够推广至未见过的目标,并为这些新目标生成相应的最优策略ψ或合理近似值[^3]。这一能力源于其独特的架构——即把状态表示φ(s)的学习过程融入到了USF(Universal Successor Feature)框架之中,而不是单独处理这两个方面。相比之下,许多现有的大型AI模型往往依赖预先定义好的静态特征空间来进行决策制定,缺乏类似的自适应机制来应对未知环境变化带来的挑战。 此外,DeepSeek采用了更为活的状态表示方式,允许根据不同应用场景选择最合适的表达形式,无论是简单的独热向量还是复杂的分布式表征都可以被纳入考虑范围之内。这种方法论上的活性赋予了DeepSeek更强泛化能力和更好的迁移学习效果。 ```python def deepseek_feature_learning(state, action=None, next_state=None): """ 学习状态表示phi(s),并将此过程嵌入到USF学习中。 参数: state (Tensor): 当前状态. action (Optional[Tensor]): 执行的动作,默认为None. next_state (Optional[Tensor]): 下一时刻的状态,默认为None. 返回: phi_s (Tensor): 学习得到的状态表示. """ # 嵌入到神经网络中的隐藏层... pass ```
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