AI Generated वीडियो बहुत ही सुर्खियों में चल रहा है, इस महीने की शुरुआत में चीनी कंपनी कुआइशौ टेक्नोलॉजी ने Kling AI लॉन्च कर दिया है, यह एक नया Text to Video मॉडल है जो Open AI के Sora की तरह ही है और इसका बहुत बड़ा कम्पटीटर भी हो सकता है।
Kling AI जो मंदारिन में दिये गये इनपुट को स्वीकार करता है, जो कि एक चाईनीज भाषा है, यह लगातार 30 फ्रेम प्रति सेकंड और 1080p रिज़ॉल्यूशन के साथ दो मिनट के वीडियो बना सकता है। 3डी वीएई के माध्यम से 3डी चेहरा और शरीर पुनर्निर्माण तकनीक का उपयोग भी मॉडल को ठोस रूप से मॉडल मूवमेंट करने की क्षमता देता है ।
यह मॉडल अब Sora, गूगल वीओ, रनवे जेन-3 अल्फा और हैपर एआई जैसे मॉडलों की श्रृंखला में शामिल हो गया है जो उपयोगकर्ताओं को कुछ ही मिनटों में अत्यधिक विस्तृत वीडियो बनाने में सक्षम बनाता है ।
Key Features
- Kling AI कुआइशौ टेक्नोलॉजी का एक नया Text to Video मॉडल है जो मंदारिन भाषा में इनपुट का उपयोग करके दो मिनट, 1080p वीडियो को बनाता है।
- Kling AI यथार्थवादी एनिमेशन के लिए 3डी चेहरे और शरीर के पुनर्निर्माण का उपयोग करता है, स्थिर छवियों में प्राकृतिक गतिविधियों को जोड़ता है।
- Kling AI वर्तमान में क्वायिंग ऐप पर एक डेमो के रूप में उपलब्ध है, जिसके उपयोग के लिए एक चीनी फोन नंबर की आवश्यकता होती है।
- यह Open AI के Sora जैसे मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है, जो बड़ी वीडियो की पेशकश करता है लेकिन भाषा और पहुंच संबंधी बाधाओं का सामना करता है।
- Kling AI अपने उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट और कुआइशौ के वीडियो प्लेटफॉर्म से व्यापक उपयोगकर्ता आधार के साथ सोरा को चुनौती दे सकता है।
Kling AI के बारे
फिलहाल Kling AI को जनता के लिए जारी नहीं किया गया है। यह डेमो के रूप में क्वायिंग (क्वाईकट) ऐप के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, लेकिन साइन अप करने के लिए आपको एक चीनी फोन नंबर की आवश्यकता है।
जब समग्र क्षमताओं की बात आती है, तो Kling AI न केवल दो मिनट तक के वीडियो बना सकता है, बल्कि इनपुट छवियों को पांच सेकंड के वीडियो में भी बदल सकता है। एक-क्लिक सुविधा जेनरेट किए गए वीडियो को अतिरिक्त 4.5 सेकंड तक बढ़ा सकती है।
यह सुविधा उपयोगकर्ताओं को स्थिर छवियों में गति जोड़ने के लिए एक उपकरण देती है और कुछ दिलचस्प परिणाम उत्पन्न करती है। एक उदाहरण में, कुआइशौ टेक्नोलॉजी ने साझा किया कि कैसे इस सुविधा का उपयोग लियोनार्डो दा विंची की मोना लिसा को उसके सिर पर धूप का चश्मा लगाने के लिए किया जा सकता है।
हुड के तहत, मॉडल उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो को जीवंत बनाने में मदद के लिए कई तकनीकों का उपयोग करता है।
क्या Kling AI सोरा को हटा सकता है?
Kling AI के बारे में सबसे बड़ा सवाल यह है कि क्या यह Open AI के Sora AI को पछाड़ सकता है कि नहीं ?
जब इस वर्ष की शुरुआत में Sora की घोषणा की गई, तो इसका प्रभाव अभूतपूर्व था, न केवल ChatGpt की सफलता के कारण बल्कि इसके अत्यंत उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट के कारण भी।
यह इस तथ्य के बावजूद था कि प्रारंभिक फुटेज केवल ओपनएआई का प्रचार डेमो था – क्योंकि मॉडल को जनता के लिए जारी नहीं किया गया था और अभी भी जारी नहीं किया गया है।
वर्तमान में Kling AI एक प्रभावशाली मॉडल है, लेकिन यह तथ्य कि संकेतों को मंदारिन में अनुवादित करने और चीनी मोबाइल नंबर के माध्यम से उपयोग करने की आवश्यकता है, एक बाधा है।
किसी भी मामले में, यह सुझाव देने का कुछ कारण है कि Kling AI बाजार में सोरा को चुनौती देने के लिए अच्छी स्थिति में है। शुरुआत के लिए, यह सोरा के 1 मिनट की तुलना में 2 मिनट तक के वीडियो तैयार कर सकता है।
उदाहरण के लिए, डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग, प्लस 3डी फेस और बॉडी पुनर्निर्माण, मॉडल को कई अत्यधिक ठोस एनिमेशन अनुकरण करने की अनुमति देता है जो वास्तविक दुनिया भौतिकी के अनुरूप होते हैं।
व्यवहार में यह स्थिर छवियों में गायन और नृत्य जैसी प्राकृतिक गतिविधियों को जोड़ने में मदद करता है।
Kling AI बनाम Sora AI
Kling AI और सोरा दोनों ऐसे वीडियो बना सकते हैं जो बेहद यथार्थवादी दिखते हैं। हमारा मानना है कि Kling AI ऐसी छवियां तैयार करता है जो अधिक वास्तविक दिखती हैं, लेकिन ओपनएआई की फोटोरिअलिस्टिक शैली अधिक जीवंत सामग्री उत्पन्न करती है (लेकिन फिर भी इसमें अधिक सिंथेटिक गुणवत्ता होती है)।
यकीनन, क्लिंग द्वारा निर्मित अब तक के कुछ सबसे अच्छे यथार्थवादी आउटपुट में इसका नूडल पृथ्वी पर एकमात्र भोजन है, एक अंधेरी सुरंग में दौड़ती एक लड़की और एक साइकिल सवार के वीडियो शामिल हैं।
अगर हम ओपनएआई को देखें, तो यकीनन इसके सबसे प्रभावशाली उदाहरण लाल पोशाक वाली महिला, बर्फ में टोक्यो और बर्फ में खेलते पिल्ले हैं। जबकि हमने सोचा था कि लाल रंग की महिला शैली के मामले में सर्वश्रेष्ठ एआई-जनरेटेड वीडियो क्लिप है, क्लिंग एआई के उदाहरण कम सिंथेटिक दिखाई दिए।
हम विशेष रूप से गति को चित्रित करने की क्लिंग की क्षमता से प्रभावित थे, विशेष रूप से नूडल्स के उदाहरण और अंधेरी सुरंग में दौड़ती लड़की के उदाहरणों में।
जबकि ओपनएआई ने इस क्षेत्र में कुछ बेहद उच्च-गुणवत्ता वाले काम भी किए हैं, ‘लेडी इन रेड’ क्लिप में चलने और पिल्लों क्लिप में भौतिकी में कुछ अप्राकृतिक हलचल ध्यान देने योग्य थी।
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