可灵2.0号称超越OpenAI谷歌，视觉生成技术全解析

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“可灵2.0号称超越OpenAI谷歌，视觉生成技术全解析”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

可灵2.0号称超越OpenAI谷歌，视觉生成技术全解析：

刚刚，可灵 AI 面向全球正式发布可灵 2.0 视频生成模型及可图 2.0 图像生成模型。即日起，可灵 2.0 和可图 2.0 在全球范围上线。

“这是你能用到的，世界上最强大的视觉生成模型。”快手高级副总裁、社区科学线负责人盖坤说道。

根据对比测试，可灵 2.0 文生视频大模型与 Veo2 的胜负比为 205%，与 Sora 的胜负比为 367%（如果两模型胜负比为 100%，说明两者水平相当）。可灵 2.0 图生视频大模型与 Veo2 的胜负比为 182%，与 Gen-4 的胜负比为 178%。

另外，可图 2.0 文生图大模型，与 Midjourney v7 的胜负比为 301%，与 Reve 的胜负比为 193%，与 Flux 1.1 Pro 版本的胜负比为 152%。

可灵 2.0 生成效果如何？
快手副总裁、可灵 AI 负责人张迪介绍，现在的视频 AI 生成技术还远远不够，目前创作者们会遇到两类问题：一类是语义遵循能力在部分情况下能力不够，妨碍了创作者们用文字精准表达、控制生成结果；二是动态质量问题，包括大家所常说的运动崩坏或者不符合物理规律。

为此，可灵 2.0 视频生成模型在语义响应、画面质量、动态质量、真实度和美感上都有大幅提升。

语义响应

“一个视频生成模型的语义响应，已经不能用简单的文本响应来看了，我们希望它有更强的动作响应能力，有更强的运镜响应能力，有更强的时序响应能力。”张迪说道。

可灵 2.0 完善了 1.6 版本中的表情的动作描述和肢体的动作描述的细节错误：

时序响应指的是在同一个 prompt 里面，按照时间顺序进行分段描述，模型需要按照严格的时间顺序进行展示。可灵 2.0 在背景延时摄影的完成度都很高：

除了基础运镜，可灵 2.0 可以直接用提示词激活环绕运镜、跟随运镜、镜头组合运镜等方式：

动态质量

可灵 2.0 重点优化了历史版本中可能出现慢动作的问题，对于运动速度的把握更加精准：

更合理的运动幅度使得整个画面的表现张力更好、更有冲击力：

美学优化

在美学优化方面，可灵 2.0 可以生成更具电影大片质感的镜头，同时让每一个镜头的细节表达更加丰富：

可灵 2.0 在一些细节上的优化：

对于可灵 2.0 的生成效果，网友们也给出了很高评价。

”AI 视频的质量一夜之间提升了 10 倍，我已经无话可说了。Kling 2.0 刚刚发布，我已经花掉了 1250 美元的额度来测试它的极限。我从没见过这么流畅的动态效果，也从没见过对提示词的理解这么准确的模型。”PJ Ace 说道。

“相信我，这次模型升级绝对惊艳！现在你可以生成的动态动作数量达到了新的高度。如果您想让动作更快速，新模型在这方面完全胜任，动作看起来非常自然流畅。”网友 Travis Davids 说道。

一系列技术创新细节披露
“所有的这些能力提升，都离不开整个团队背后的大量的技术创新。”张迪介绍，可灵 2.0 在基础模型架构和训练和推理策略上进行了全新的升级，这些工作使其打开了建模和仿真的能力空间。

可灵整体框架采用了类 Sora 的 DiT 结构，用 Transformer 代替了传统扩散模型中基于卷积网络的 U-Net。具体来说，可灵 2.0 在基础模型上的架构升级包括：

• 全新设计的 DiT 架构，提升视觉 / 文本模态信息融合能力。
• 全新设计的 VAE，使复杂动态场景下过渡更顺畅、质感更自然。
• 首次系统性研究了视频生成 DIT 架构的 Scaling Law 特性。

为解锁更强的指令响应和运动表现，可灵 2.0 采用了以下训练和推理策略：

• 强化对于复杂运动、主体交互的生成能力提升视频表现张力。
• 强化对运镜语言、构图术语等专业表达的理解和响应能力。
• 人类偏好对齐技术，让模型更懂”常识”和“审美”。

据张迪透露，在可灵 AI 平台上，85% 的视频创作是通过图生视频完成的，这一方面说明了图生视频可以更好地表达用户的创作意图，另一方面也彰显了图片赋予整个视觉创作流的重要性。

此次升级的可图 2.0 模型，在指令遵循、电影质感及艺术风格表现等方面作了显著提升。 在风格化响应上，可图 2.0 支持 60 多种风格化的效果转绘，包括受大家喜爱的 GPT 风格、二次元风格、插画风格、数字世界、3D 等，模型出图创意和想象力实现因此大幅跃升。

而在可图 2.0 背后，同样暗含许多技术创新。张迪介绍称，快手团队在预训练阶段，通过精准建模预训练文本到视觉表征的映射，使得文本和图像的对齐做得更好；在后训练阶段，该模型更多地使用了强化学习技术来提升美感、对齐人类审美，并大量探索了后训练阶段的 Scaling Law；在推理阶段，大量使用了全新的提示词工程和推理策略，提升了出图的稳定性和创造性。

视频和图像都能放进 prompt 了
“文字作为人去描述自己想象中的世界的媒介是不完备的，需要定义一个人和 AI 交互的新的语言，让人的想象能够被 AI 完全感知到。”盖坤说道。

在一些场景里，文字很难准确描述出视频内容，比如复杂的武打画面，即使用很大篇幅的文字也难以准确描述。

为此，快手还在可灵 2.0 大师版上线了全新的多模态编辑功能，能灵活理解用户意图，支持对视频和图像内容实现增、删、改元素。

具体可以看到，多模态编辑器中，可以将多模态的表达放进提示词中，以实现更准备的修改。

此外，图像多模态编辑具有风格重绘的能力，能够对图片可进行不同风格的重绘，且保持原图片的语义。

在本次 2.0 模型迭代中，可灵 AI 正式提出了 AI 视频生成的全新交互理念 Multi-modal Visual Language（MVL），即将语义骨架（TXT）和多模态描述子（MMW）结合，让用户能够结合图像参考、视频片段等多模态信息，将脑海中的多维度复杂创意，直接高效地传达给 AI。此次发布的多模态视频编辑功能，正是基于 MVL 的思想所研发。

张迪介绍称，多模态编辑功能背后是一整套多模态控制技术，快手目前在这方面迎来了很大的突破，包括以下三个方面：

• 把文本模态、图像模态和视觉模态进行了统一表征，并使用超长的上下文进行训练；
• 通过高效的 Token 压缩与缓存算法，可以支持长序列的训练和推理；
• 在推理环节，使用了带有 CoT 的多模态推理能力技术来理解用户输入的多模态信息。

结语
截至目前，可灵 AI 全球用户规模突破 2200 万，过去的 10 个月里，其月活用户量增长 25 倍，累计生成超过 1.68 亿个视频及 3.44 亿张图片。

张迪表示，在发布之初，快手便深知视频生成技术赛道是一个长跑，为此可灵 AI 自发布后就进入了夺命狂奔模式，过去 10 个月时间里已经历了 20 多次的产品迭代，发布了 9 个有里程碑意义的产品。可灵 1.0 于去年 6 月发布，是全球首个用户真实可用的 DIT 架构的视频政策大模型。

对于这一次的更新，可灵 AI 团队给出了这样的评价：“我们可以当之无愧的说，可灵 2.0 文生视频模型是一个全球大幅领先的视频模型。”

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“可灵2.0号称超越OpenAI谷歌，视觉生成技术全解析”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！