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快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求

Jun 21, 2024 am 01:13 AM
快手 產(chǎn)業(yè) 文生影片
短短一年後，AI 生成的「吃麵」已經(jīng)如此自然流暢？這讓全球網(wǎng)友都感受到了億點震撼。

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右側(cè)的這些生成視頻，都來自快手剛剛推出的文生視頻大模型“可靈」（Kling）。

不是預(yù)發(fā)布、不是純 Demo 合集，而是直接開放測試的產(chǎn)品級應(yīng)用，人人都能申請。而且，可靈支持生成最長 2 分鐘、30fps 的 1080P 視頻，主打從頭腦風(fēng)暴到可發(fā)布作品的“一鍵轉(zhuǎn)化”。 （官方網(wǎng)址：https://kling.kuaishou.com/）

最早一批用上的使用者已經(jīng)「真香」：

?圖源：https://x.com/ op7418/status/1799047146089619589

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500 人上限的交流群，很快就滿員了，滿屏都是tql：

還沒用上的外國友人只能幹著急，在社群媒體上發(fā)「求求了」：

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不誇張地說，可靈現(xiàn)在是「一誇張地說，可靈現(xiàn)在是「一誇張?zhí)栯y求」：
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消息傳到矽谷創(chuàng)投圈，更是引發(fā)了一場熱議。 快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求
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Stability AI 前CEO Emad Mostaque 表示：「中國的AI 技術(shù)有自己的優(yōu)點?！?section>

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YC CEO 也在X 平臺轉(zhuǎn)發(fā)了可靈生成的Demo：
就圖中這個「吃漢堡」的案例而言，在相同的提示詞下，可靈的生成效果確實比Sora 更生動、真實：快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求

Prompt：Une personne tapant son meilleur croc dans son hamburger

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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 視訊位址：https://x.com/AngryTomtweets/status/1799787209651859910幾天一定陸陸續(xù)續(xù)看過很多可靈生成的作品了。本站也是第一時間就點進(jìn)了申請頻道，並拿到了試用資格。

接下來，我們不妨一邊試用、一邊分析可靈爆火的原因。

國內(nèi)首個文生視頻產(chǎn)品級應(yīng)用

或許你還記得這個曾經(jīng)非?；鸨摹笟馇蛉恕褂捌?。三位創(chuàng)作者花費近兩週時間，使用 Sora 製作了這本 1 分 21 秒的影片短片，讓人感到十分驚艷。不過，負(fù)責(zé)後製的 Patrick Cederberg 坦白了過程中的許多問題，例如氣球的顏色在每次生成中都會改變、鏡頭中會出現(xiàn)一些瑕疵等等。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Sora 產(chǎn)生中中。完整影片地址：https://youtu.be/9oryIMNVtto?si=F6oDzvrhzfVcQGeh

對於先前的影片產(chǎn)生模型來說，「一氣呵成」產(chǎn)生1 分鐘以上的內(nèi)容確實有難度，特別要求畫面中的各種元素保持前後一致。

獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛公開了自己用可靈製作的“氣球人”視頻，並表示自己僅用了“幾十分鐘”，就做出了連續(xù)性、真實度、清晰度都很優(yōu)秀的短片。 快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求
在內(nèi)測的過程中，我們還發(fā)現(xiàn)了一個專業(yè)創(chuàng)作者社區(qū)自發(fā)建立的教程與 Demo 文檔，包含了上百個可靈生成的作品，還提供了測試維度的指導(dǎo)。

有興趣的讀者請戳：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd
益
的，你看得出來嗎？ 快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求在創(chuàng)作者@AIGC 十三的作品《瘋狂動物城賽車大賽》中，這20 秒包含了疾速行駛的賽車（大幅度運(yùn)動）、動物駕駛車輛（考驗想像力的概念組合）等生成困難快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求還有一個很有趣的案例是@八級技工創(chuàng)作的《假期開啟方式》，這段56 秒的短頻共花了3 小時製作，包含23 個鏡頭。然後在可靈的生成結(jié)果之上加上配音，詼諧的感覺馬上就有了：
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看完這些，我們應(yīng)該已經(jīng)意識到，可靈所代表的視訊生成技術(shù)的影響力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單純的創(chuàng)作。在不同的研究領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)賽道，這項技術(shù)的落地正在加速，為從自動內(nèi)容生成到複雜決策過程的各種任務(wù)提供了變革潛力。
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哪些產(chǎn)業(yè)最早被改變？
傳統(tǒng)的遊戲開發(fā)通常受到預(yù)先渲染的環(huán)境和腳本事件的限制。一旦將影片生成模型整合到遊戲領(lǐng)域，遊戲的開發(fā)、玩耍和體驗方式都將得到創(chuàng)新，為講故事、互動和沈浸式體驗帶來新的可能性。對於遊戲開發(fā)者來說，最直觀的一種玩法是，根據(jù)使用者敘述產(chǎn)生自訂的視覺效果甚至角色動作。
在下方的demo 中，我們可以看到，使用者能夠藉助可靈創(chuàng)造出無與倫比的身臨其境體驗：

?https://x.com/dustinhollywood /status/1800056286215553444

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另外一個將被顛覆的產(chǎn)業(yè)就是影視製作。傳統(tǒng)的電影製作是一個艱鉅而昂貴的過程，往往需要數(shù)年的努力、大量的設(shè)備和資金投入。視訊生成技術(shù)的出現(xiàn)預(yù)示著電影製作進(jìn)入了一個新的「民主化時代」，從簡單的文字輸入中自主生成個人影視作品的夢想正在成為現(xiàn)實。

現(xiàn)在，我們用可靈生成的是 5 秒的單鏡頭片段，伴隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，用戶單次能夠生成的視頻時長也會增加。比如說，我們未來或許能夠一次生成更長的影片內(nèi)容，保持故事場景的連貫性和觀賞性。其中的運(yùn)鏡手法也許會更高級，例如連貫的長鏡頭。

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下面這段剪影作品再次印證了一點：AI 對藝術(shù)的理解力與美學(xué)水準(zhǔn)，絲毫不遜於人類。

Prompt：「A dancer’s silhouette transitions seamlessly through different dance styles, from hip-hop to ballet, in one continuous shot”??
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?可靈產(chǎn)生。圖來源：https://x.com/dustinhollywood/status/1799970059957555210

科幻電影的風(fēng)格完全拿取? ? ? ? ? ? ?來源：可靈創(chuàng)作者@狗狗李快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求
AI 同樣能為奢侈品大片的製作注入靈感：

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我們可以看一下可靈生成的這段「蜂蜜」廣告片，AI 在模擬傾倒蜂蜜特寫鏡頭的表現(xiàn)完全不會輸專業(yè)攝影團(tuán)隊：
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快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求 可靈背後有哪些技術(shù)？
我們無法從OpenAI 簡略的技術(shù)報告中獲得足夠的Sora 研發(fā)細(xì)節(jié)，但可靈大模型官網(wǎng)卻披露了更具參考意義的信息，主要包括從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型架構(gòu)、訓(xùn)練方案及優(yōu)化策略幾個方面。

資料準(zhǔn)備

依托快手在視頻技術(shù)領(lǐng)域的多年積累，可靈大模型團(tuán)隊已經(jīng)構(gòu)建了完備的標(biāo)籤體系，包括從視頻基礎(chǔ)質(zhì)量、美學(xué)、自然度等多個美學(xué)、自然度維度將影片資料品質(zhì)刻畫，並針對每個維度設(shè)計多種客製化的標(biāo)籤特徵，以此來精細(xì)化篩選訓(xùn)練資料或調(diào)整訓(xùn)練資料的分佈。

為了滿足訓(xùn)練文生視頻模型過程中成對的視頻和文本描述需求，可靈大模型團(tuán)隊自研了視頻描述模型，可以產(chǎn)生精確、詳盡、結(jié)構(gòu)化的視頻描述，顯著提升視頻生成模型的文字指令響應(yīng)能力。
模型架構(gòu)

高品質(zhì)的標(biāo)註資料準(zhǔn)備完畢後，可靈大模型又是如何獲得模擬物理世界特性與概念組合的能力呢？

在整體架構(gòu)設(shè)計上，可靈採用了目前火熱的 Diffusion Transformer (DiT) 。傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型主要利用包含下採樣和上採樣塊的捲積 U-Net 作為去噪網(wǎng)絡(luò)骨幹。但一些研究表明，U-Net 架構(gòu)對擴(kuò)散模型的良好性能並非至關(guān)重要。透過採用更靈活的 Transformer 架構(gòu)，擴(kuò)散模型可以使用更多的訓(xùn)練資料和更大的模型參數(shù)。 DiT 就是這個研究思路下的代表作之一。
這幾個月來，業(yè)內(nèi)形成一個共識，視頻生成模型的成功，歸根結(jié)底是 Scaling Law 的作用。這項共識正是基於DiT 論文的發(fā)現(xiàn)，使用Transformer 能穩(wěn)定地擴(kuò)大模型規(guī)模：隨著訓(xùn)練計算量的增加（訓(xùn)練模型的時間延長或模型增大，或兩者兼而有之），性能也會隨之提高。

這意味著，對於影片產(chǎn)生模型，只要用更多的算力、更多的數(shù)據(jù)去 Scale up，產(chǎn)生品質(zhì)還會持續(xù)提升。

可靈之所以能夠?qū)⒂脩舻奈谋咎崾巨D(zhuǎn)化為具體的畫面，包括那些真實世界中不會出現(xiàn)的虛構(gòu)場景，就是基於對文本- 視頻語義的深刻理解和Diffusion Transformer 架構(gòu)的強(qiáng)大能力。在自研架構(gòu)和 Scaling Law 激發(fā)出的強(qiáng)大建模能力推動下，可靈能夠很好地模擬真實世界的物理特性，產(chǎn)生符合物理規(guī)律的影片。

與此同時，基於團(tuán)隊自研的3D VAE 網(wǎng)絡(luò)，可靈大模型能夠生成1080p 分辨率的電影級視頻，無論是浩瀚壯大的宏大場景，還是細(xì)膩入微的特寫鏡頭，都能夠生動呈現(xiàn)。

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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 自然場景下，並在光線中流動的變化非常流暢。測試者：@杉杉

當(dāng)然，對於視頻生成模型來說，另一個必須考慮的因素是：視頻是一種具有時間維度的視覺內(nèi)容，不連貫的內(nèi)容會讓用戶的觀看體驗大打折扣。

為了確保畫面中運(yùn)動的呈現(xiàn)更加合理，可靈大模型採用3D 時空聯(lián)合注意力機(jī)制，更好地建模複雜時空運(yùn)動，即可產(chǎn)生較大幅度運(yùn)動的視頻內(nèi)容，同時能夠符合運(yùn)動規(guī)律。

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訓(xùn)練及優(yōu)化策略

如果你已經(jīng)親自測試過，就會發(fā)現(xiàn)可靈支持推理過程中同樣的內(nèi)容輸出多種視頻寬高比。這是因為可靈採用了可變解析度的訓(xùn)練策略，目的是滿足更豐富場景中的視訊素材使用需求。

與此同時，得益於高效的訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施、極致的推理優(yōu)化和可擴(kuò)展的基礎(chǔ)架構(gòu)，可靈大模型能夠生成長達(dá) 2 分鐘的視頻，且?guī)蔬_(dá)到 30fps。

視頻生成，不再是一場「追趕OpenAI」的遊戲

2024 年被稱為視頻生成技術(shù)的爆發(fā)之年，但在可靈
2024 年被稱為視頻生成技術(shù)的爆發(fā)之年，但在可靈
Sora 等級的可用產(chǎn)品，而Sora 何時開放也是未知數(shù)。

某種意義上說，可靈是第一個真正的「中國版 Sora」，並讓這項技術(shù)真正進(jìn)入了可用、好用、實用的階段。

正如傅盛所說：「這可能是今天在全世界範(fàn)圍內(nèi)，你能夠使用到的最好的文生視頻產(chǎn)品?！谷魏斡H自試用過可靈的人，都會明白這絕不是過譽(yù)。

傅盛的影片也給了另一個觀點：「反過來也說明，Sora 並不是技術(shù)性的突破，而是產(chǎn)品型的突破?！?/section>

還記得幾個月前，Sora 以長達(dá)60 秒的連貫視頻、高清畫面質(zhì)感、連貫的鏡頭移動、運(yùn)動方式等優(yōu)點，拉高了整個視頻生成賽道的技術(shù)水平，掀起了文生視頻賽道的競爭浪潮。

我們以為，影片產(chǎn)生領(lǐng)域會像去年的文字大模型一樣，演化為國內(nèi)對海外的技術(shù)追趕。但可靈的發(fā)布，意味著國產(chǎn)文生視頻大模型技術(shù)的探索已經(jīng)達(dá)到了一個全新的高度，而且在產(chǎn)品落地層面做到了實質(zhì)領(lǐng)先。我們可能不需要再重新經(jīng)歷一次「追趕 OpenAI」的遊戲了。
快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求有人給出判斷：中國正在人工智慧領(lǐng)域超越美國。

可靈的誕生，或許意味著一個新時代開啟了。在生成式 AI 時代，生成和編輯影片或許會像今天我們用手機(jī) P 圖一樣簡單，想像力與現(xiàn)實之間的阻隔將被徹底打破。
快手「可靈」爆火：海外AI圈巨震，中國版Sora一號難求由於太過火爆，目前在排隊測試可靈的人數(shù)已經(jīng)超過了 5 萬人。如果你對 AI 生成影片的玩法感興趣，不妨先關(guān)注「可靈 AI 影片號」，收穫更多優(yōu)質(zhì)案例。
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本屆ACL大會，投稿者「收穫滿滿」。為期六天的ACL2024正在泰國曼谷舉辦。 ACL是計算語言學(xué)和自然語言處理領(lǐng)域的頂級國際會議，由國際計算語言學(xué)協(xié)會組織，每年舉辦一次。一直以來，ACL在NLP領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力都名列第一，它也是CCF-A類推薦會議。今年的ACL大會已是第62屆，接收了400餘篇NLP領(lǐng)域的前沿工作。昨天下午，大會公佈了最佳論文等獎項。此次，最佳論文獎7篇（兩篇未公開）、最佳主題論文獎1篇、傑出論文獎35篇。大會也評出了資源論文獎（ResourceAward）3篇、社會影響力獎（

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在北京舉行的世界機(jī)器人大會上，人形機(jī)器人的展示成為了現(xiàn)場絕對的焦點，在星塵智能的展臺上，由於AI機(jī)器人助理S1在一個展區(qū)上演揚(yáng)琴、武術(shù)、書法三臺大戲，能文能武，吸引了大量專業(yè)觀眾和媒體的駐足。在有彈性的琴弦上優(yōu)雅的演奏，讓S1展現(xiàn)出速度、力度、精準(zhǔn)度兼具的精細(xì)操作與絕對掌控。央視新聞對「書法」背後的模仿學(xué)習(xí)和智慧控制進(jìn)行了專題報道，公司創(chuàng)始人來傑解釋到，絲滑動作的背後，是硬體側(cè)追求最好力控和最仿人身體指標(biāo)（速度、負(fù)載等），而是在AI側(cè)則採集人的真實動作數(shù)據(jù)，讓機(jī)器人遇強(qiáng)則強(qiáng)，快速學(xué)習(xí)進(jìn)化。而敏捷

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