Старые инструменты ИИ для работы с видео были полны глюков и телесного ужаса. 🫠
Самые большие недостатки? Плохо прорисованные руки, полное отсутствие мимики и тела, которые растягивались, как резиновые ленты.
Встречайте Kling 2.6. Он полностью исправляет контроль движения:
1️⃣ Четкие детали: Идеальные пальцы и микровыражения лица. Больше никакого размытия.
2️⃣ Анатомическая фиксация: Интеллектуальный риггинг сохраняет пропорции тела на 100% стабильными. Никаких деформаций.
Мы провели 4 экстремальных теста «Gauntlet», чтобы доказать это. Результаты поражают. 👇
01 Данные: Оставляя конкурентов позади
После просмотра вступления вы можете спросить: «Существует множество моделей, поддерживающих видео-референсы. У Wan тоже неплохой контроль движения. **Так почему же утверждается, что Kling 2.6 на голову выше остальных?**»
Посмотрите на сравнение бок о бок ниже, и ответ станет очевидным 👇:
[Анализ результатов] Этот танцевальный номер, вдохновленный боксом, представляет собой серьезный стресс-тест: быстрое переплетение рук в сочетании с ритмичными движениями торса.
Kling 2.6 Motion Control демонстрирует мастерское исполнение. Посмотрите на круговые движения рук на отметке 0:09: Kling не просто идеально воспроизводит траекторию; он фактически улавливает кинетическую энергию — вы чувствуете импульс, идущий от мышц плеча. Он максимизирует ритмическую точность, сохраняя абсолютную структурную целостность, без каких-либо деформаций или провалов.
Если вы думаете, что ролик с Кобе был просто случайностью — или что нам просто повезло и мы «отобрали» идеальный сид — взгляните на эту официальную таблицу слепого тестирования. Данные говорят сами за себя.
Логика проста: Зеленый означает победу Kling, Темно-зеленый — ничья, а крошечная серая полоска сверху? Это единственное место, где он проиграл.
Посмотрите на левую часть против Wan 2.2. Wan — серьезный конкурент, поэтому вы видите больше темно-зеленого (около 21% ничьих). Но даже в этом случае Kling доминирует с огромным процентом побед — 76%.
Что касается Runway в центре? Процент побед Kling взлетает до 94%. Это абсолютный разгром. Это в точности совпадает с нашими ощущениями во время тестирования: когда дело доходит до диапазона движения и точности, Runway остается далеко позади.
02 Глубокий анализ: Решение 5 основных проблем
Ранее управление ИИ-видео сильно зависело от кистей движения (Motion Brushes) и промптов. Это требовало ручного маскирования и рисования стрелок направления — утомительный процесс, ограниченный базовыми эффектами панорамирования или тряски. Позже появились методы «Video Reference», но им часто не удавалось сбалансировать следование промпту с точным воспроизведением движения.
Kling 2.6 преодолевает этот барьер с помощью глубокого семантического сопоставления в контексте Video-to-Video. Концепция элегантна: вы предоставляете статичное изображение (визуальную идентичность) и эталонное видео (душу движения).
Это фактически работает как невидимый костюм MoCap (захвата движений) для вашего персонажа. Барьер для входа исчез — не требуется дорогостоящее студийное оборудование; обычного видео, снятого на смартфон, вполне достаточно.
Идеально синхронизированные движения, мимика и липсинк
Виртуозное исполнение сложных движений
Точность в движениях рук
30-секундная экшн-сцена одним кадром
Детали сцены под вашим контролем
03 Ноль барьеров: Свобода вычислений для каждого
Увидев эти масштабные обновления, вы можете почувствовать смесь восторга и тревоги: «Чтобы добиться такого уровня контроля движения, нужно ли мне покупать топовый GPU за тысячи долларов? Нужно ли мне кодить как разработчик, чтобы просто настроить локальную среду?»
Ответ — нет.
Мы находимся в переломном моменте технологий, когда барьеры для творчества исчезают. Единственное, что сдерживает создателей, — это нехватка вычислительных мощностей и сложные процессы установки.
Именно поэтому существует Atlas Cloud.
Мы берем на себя сложную установку и тяжелую работу, чтобы вы могли сосредоточиться исключительно на творческой свободе. Разрушение этой последней стены стоит меньше чашки кофе. Мы переносим визуальные эффекты голливудского уровня из дорогих рабочих станций в вашу повседневную жизнь.
Инструменты готовы. Остальное зависит от вашего воображения. Нажмите, чтобы запустить Atlas Cloud и начать свой путь режиссера. 🚀
На Atlas Cloud вы можете:
- Сравнить качество результата и стоимость бок о бок
- Решить, какая модель обеспечивает лучший возврат инвестиций (ROI) для вашего конкретного рабочего процесса
Как использовать модели на Atlas Cloud
Atlas Cloud позволяет вам использовать модели одновременно — сначала в песочнице (playground), а затем через единый API.
Способ 1: Использование непосредственно в песочнице Atlas Cloud
Способ 2: Доступ через API
Шаг 1: Получите ваш API-ключ
Создайте API-ключ в своей консоли и скопируйте его для дальнейшего использования.
Шаг 2: Ознакомьтесь с документацией API
Изучите эндпоинты, параметры запроса и методы аутентификации в нашей документации API.
Шаг 3: Сделайте ваш первый запрос (пример на Python)
Пример: генерация видео с помощью kwaivgi/kling-v2.6-std/motion-control
plaintext1import requests 2import time 3 4# Шаг 1: Запуск генерации видео 5generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo" 6headers = { 7 "Content-Type": "application/json", 8 "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" 9} 10data = { 11 "model": "kwaivgi/kling-v2.6-std/motion-control", 12 "character_orientation": "video", 13 "image": "https://static.atlascloud.ai/media/images/dc0051d2c757c405abcc66db9e73731b.jpg", 14 "keep_original_sound": True, 15 "prompt": "Замените персонажей на видео персонажами с изображения, строго сохраняя движения персонажей.", 16 "video": "https://static.atlascloud.ai/media/videos/29538d8995e0a9ba017469aab11b2172.mp4" 17} 18 19generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data) 20generate_result = generate_response.json() 21prediction_id = generate_result["data"]["id"] 22 23# Шаг 2: Опрос для получения результата 24poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}" 25 26def check_status(): 27 while True: 28 response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"}) 29 result = response.json() 30 31 if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]: 32 print("Сгенерированное видео:", result["data"]["outputs"][0]) 33 return result["data"]["outputs"][0] 34 elif result["data"]["status"] == "failed": 35 raise Exception(result["data"]["error"] or "Генерация не удалась") 36 else: 37 # Все еще в процессе, подождите 2 секунды 38 time.sleep(2) 39 40video_url = check_status()
