Kling 1.5

🎉 Kling AI 또 다른 버전 업그레이드를 환영합니다!
완전히 새로운 Kling 1.5 모델이 공식 출시되었습니다! 🎬이제 프로페셔널 모드에서 1080p HD 비디오 생성을 지원합니다! 🏃‍♀️
새로운 모션 브러시 기능을 소개합니다. 비주얼의 제어성을 향상시켜줍니다!… pic.twitter.com/5B86Vxo6K6

— Kling AI (@Kling_ai) 2024년 9월 19일

더 높은 품질의 비디오 생성

Kling 1.5는 초당 30프레임의 1080p HD 해상도로 비디오를 생성할 수 있도록 지원하며, Kling 1.0에 비해 시각적 선명도와 디테일이 향상되었습니다. 또한 생성된 비디오의 움직임과 공간적 일관성을 향상시켜 장면 내 요소 간의 보다 사실적인 전환과 상호 작용을 가능하게 합니다.

텍스트-비디오 생성

사용자는 설명적 텍스트 프롬프트를 입력하여 비디오를 생성할 수 있습니다. Kling 1.5는 이러한 프롬프트를 해석하여 영화적 애니메이션을 만들고, 텍스트 설명을 시각적 내러티브로 효과적으로 변환합니다.

이미지-비디오 기능

사용자는 이미지를 업로드하여 비디오 생성을 위한 참조 프레임으로 사용할 수 있습니다. 이 기능을 통해 AI는 장면 내의 공간적 관계와 동작을 이해하여 결과 비디오의 전반적인 일관성과 사실성을 향상할 수 있습니다.

샘플 이미지	출력 비디오

모션브러쉬

Kling 1.5에는 모션 브러시 기능도 있습니다 . 생성된 비디오에서 모션 경로를 정의하기 위해 이미지의 요소에 대한 경로를 그리는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 모든 객체를 자유롭게 이동하고 이미지에 생명력을 불어넣는 정확하고 유동적인 애니메이션을 만들 수 있습니다.

모션 브러시가 적용된 샘플 이미지	출력 비디오

시작/종료 프레임

Kling 1.5에서 시작/종료 프레임 기능을 사용할 수도 있습니다. 이 기능을 사용하면 비디오의 시작 및 종료 프레임으로 두 개의 이미지를 업로드한 다음 두 이미지 사이에 전환 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

시작 및 종료 프레임의 이미지	출력 비디오

립싱크

Kling 1.5에 추가된 립싱크 기능을 사용 하면 사용자가 텍스트를 입력하여 음성을 만들거나 캐릭터의 얼굴 움직임과 동기화되는 오디오 파일을 업로드할 수 있습니다. 음성 리듬과 톤에 정확하게 맞춰 입 움직임을 애니메이션화합니다.

원본 이미지	음성 텍스트	립싱크 영상 출력
	안녕하세요 여러분! 오늘을 긍정적이고 목적의식으로 맞이합시다. 함께라면 위대한 일을 이룰 수 있습니다!

사용자 정의 얼굴 모델

Kling 1.5에는 얼굴 모델 기능도 포함되어 있어 사용자가 사용자 정의 얼굴을 가진 캐릭터로 비디오를 만들 수 있습니다. 사용자는 업로드한 비디오 클립으로 사용자 정의 얼굴 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 기능은 특히 스토리텔링과 캐릭터 중심 내러티브에 유용합니다.

AI 가상 체험

Kling 1.5에는 사용자가 패션 디자인과 온라인 쇼핑에서 상호작용하는 방식을 변화시키는 AI 가상 시도 기능이 포함되어 있습니다. 이 혁신적인 도구를 사용하면 사용자가 의류 이미지와 자신의 사진을 업로드하여 의류가 어떻게 맞고 흐르는지 사실적으로 시각화할 수 있습니다.

의류 이미지	모델 이미지	출력 비디오

Kling 1.0, Kling 1.5 및 Kling 1.6 비교

Reddit 의 Kling 1.5 사용자 리뷰

Kling 1.5가 출시된 후, 일부 사용자는 이미지-비디오 생성 속도가 빨라진 것을 포함하여 모델의 개선 사항을 지적합니다. 그리고 많은 사람이 Kling의 유료 구독에 대한 보고된 성능 문제로 인해 회의적인 시각이 있음에도 불구하고 그 품질과 안정성을 칭찬합니다.

KLING AI 1.5 출시로 1080p HD 비디오 생성 지원 및 새로운 모션 브러시 기능을 포함한 상당한 개선 사항이 도입되었습니다. 일부 사용자는 향상된 품질을 보고, 낮은 움직임에서는 뛰어나지만 전반적인 결과는 놀랍다고 언급했습니다.

Runway 와 비교했을 때, Kling 1.5는 프롬프트와 전반적인 품질에서 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 많은 사용자는 Kling 이 이미지-비디오 작업에 더 뛰어나며 종종 첫 번째 시도에서 올바른 출력을 제공하는 반면, Runway 일관되지 않은 결과를 생성하는 경향이 있다는 데 동의합니다.