Как сделать видео через Kling AI?
"Kling — это нейросеть для генерации видео, разработанная китайской компанией Kuaishou" - говорит нам Google.
Давайте разберемся, что это за нейросеть и какие видео она делает.
Содержание:
Обзор возможностей Kling AI
Хоть это и нейросеть для генерации видео - она может еще и создавать изображения. Но работу с изображениями в этой статье мы разбирать не будем - не вижу смысла, ведь главное достоинство Kling именно в создании видео.
Мы будем обозревать только последние версии Kling: Kling 2.5 Turbo и Kling 2.1 Master.
Именно эти версии наиболее стабильны и выдают качественные видео.
Данные версии могут создавать видео в двух режимах:
- Текст в видео - когда вы только пишете промпт и все
- Картинка в видео - когда вы прикрепляете стартовый кадр, с которого должно начинаться видео + пишете промпт. Идеально для оживления фото.
Длительность генерируемых роликов в Kling обеих версий ограничивается двумя вариантами: 5 и 10 секунд
В режиме текст в видео можно выбрать разрешение видео из трех вариантов: 9:16, 1:1, 16:9
В режиме картинка в видео разрешение подстраивается под загруженное вами изображение
Качество генерируемого видео - 1080p.
Важно помнить, что Kling создает видео без звука. Но звуки можно добавить на официальном сайте через Sound Effects (beta). На мой взгляд, генерация звуков там пока не очень и я бы использовал что-то другое.
Дополнительные возможности Kling - создание ИИ аватаров, виртуальная примерка одежды.
Сравнение цен в Kling AI
Минимальная подписка за 7 долларов дает вам:
- Ускоренную генерацию видео
- Возможность использовать Pro режим для видео
- Убирает вотермарку
- Возможность увеличить качество изображения
- Возможность продления видео
- 660 кредитов на баланс
Kling 2.5 Turbo. Цены на генерацию видео:
- Создание видео качества Standard - 15 кредитов
- Создание видео качества Pro - 25 кредитов
То есть, подписки хватит на создание 26 видео качества Pro (~ 24 рубля за видео, если не учитывать комиссии на пополнение и пользование иностранной картой)
Kling 2.1 Master. Цены на генерацию видео:
- Создание видео - 100 кредитов. Выбрать режим Pro или Standard нельзя.
При стоимости подписки в 630 рублей (7 долларов) одно видео вам обойдется в 105 рублей.
Создаем видео в Kling AI, тестируем настройки
Для того, чтобы сэкономить и протестировать Kling - идеальный вариант использовать нашего Нейрон Бота. Для новых пользователей доступна подписка Стандарт-Максимум за 59 рублей. С этой подпиской вы можете создать 5 видео через Kling 2.5 Turbo и 1 видео через Kling 2.1 Pro.
Все настройки Kling в боте такие же, как и на официальном сайте, только немного в другом функционале.
Для удобства разбил дальнейшее содержание на разделы:
Инструкция по созданию видео из промпта через Kling.
Давайте создадим наше первое видео через Kling. Потренируемся на более дешевой версии Kling 2.5 Turbo, а затем сделаем видео с помощью Kling 2.1 Master, чтобы сравнить, в чем их отличие.
Используем следующий промпт (по мотивам статьи нейросетей для презентации):
Строитель в желтой каске стоит посреди зеленого поля. На стартовом кадре его видно по пояс. На ладони у него стоит игрушечная пластиковая модель загородного дома. Строитель отходит назад и бросает дом на землю. Дом сразу же увеличивается в размерах и становится реальным.
Переводим промпт на английский:
A construction worker in a yellow helmet stands in the middle of a green field. In the opening shot, he can be seen from the waist up. In the palm of his hand is a plastic toy model of a country house. The builder steps back and throws the house to the ground. The house immediately grows and becomes real.
Очевидно, что промпт - на "троечку", но мы же тестируем? Заодно и проверим понимание плохих промптов.
Вот видео, как отправлять запрос в Kling. Далее я буду делать точно также:
Обратите внимание, что вы дополнительно можете написать негатив-промпт - это то, чего не должно быть в видео.
Тест параметра степени соответствия промпту в Kling.
И, кстати, в Kling есть один интересный параметр - степень соответствия промпту. Чем ниже значение - тем меньше Kling придерживается промпта и больше добавляет что-то свое. И наоборот.
Поэтому, я сгенерировал два видео с разными степенями соответствия, чтобы проверить, как это работает на практике.
Вот видео со степенью соответствия 0.1 (видео, которое получилось при записи инструкции по использованию Kling):
А вот видео, где степень соответствия 0.9:
Думаю, вы уже смогли догадаться, что плохие промпты Kling воспринимает тяжело и вам нужно как можно детальнее прописывать ваш запрос. Мой промпт он реализовал плохо.
Сравнение версий Kling 2.1 Master и Kling 2.5 Turbo
Давайте теперь напишем хороший и детальный промпт, на котором мы можем сравнить то, как работают эти версии и стоит ли переплачивать за Kling 2.1 Master.
Как заявляют разработчики, "Мастер" больше подходит для создания кинематографичных сцен, в то время как "Турбо" ориентирован на дешевизну и быстрый результат, выдавая при этом хорошее качество.
Сразу приведу вам промпт на английском языке. Кому надо - тот переведет:
A cinematic, emotionally charged scene of a beautiful woman waiting at a vintage train station platform. Medium-close shot transitioning to close-up. The woman is in her late 20s, wearing an elegant 1940s-style coat in deep burgundy, her dark hair styled in soft waves. She stands alone under warm, golden hour lighting filtering through large station windows, creating dramatic shadows and highlights across her face. Her expression shows deep longing and quiet desperation - eyes glistening with unshed tears, one single tear slowly rolling down her left cheek. She occasionally glances at an old pocket watch in her trembling hands, then looks toward the empty railway tracks with hope fading to resignation. Her lips are slightly parted as if holding back a sob. Camera movement: slow, subtle dolly-in combined with a slight tilt, emphasizing her emotional isolation. The background shows blurred steam from distant trains, vintage luggage scattered on benches, and soft bokeh lights. Color grading: warm sepia tones with deep shadows and golden highlights. Film grain texture for authentic cinematic feel. Lighting: dramatic chiaroscuro with key light from station windows, rim lighting outlining her silhouette. Atmosphere: melancholic, romantic, nostalgic. Style: reminiscent of classic Hollywood drama films, Wong Kar-wai aesthetic. 4K resolution, 24fps, shallow depth of field.
Вот, что мне выдал Kling 2.5 Turbo:
Теперь сделаем тоже самое, но в Kling 2.1 Master. Инструкция та же самая, но только теперь выбираете версию 2.1 Master.
Вот, что мне сгенерировала версия Kling 2.1 Master:
Что тут можно сказать? По-моему, для кинематографичных сцен переплата за версию Kling 2.1 Master - оправдана. Мне видео от этой версии понравилось: хорошая детализация, прорисовка заднего фона и постепенное его размытие по мере приближения камеры, и... В общем, объяснять тут что-то - лишнее:)
Сравнить и протестить можно в Нейрон Боте:
Инструкция по созданию видео из картинки в Kling
Давайте создадим видео из этого фото из нашей статьи про нейросети для презентаций. Я хочу, чтобы человек приоткрыл дверцу в игрушечном домике и заглянул внутрь (тупая идея, согласен).
Вот промпт на английском языке:
A construction worker in yellow hard hat holding a miniature house model in his palm. Camera starts with the initial frame, then the man slowly brings the tiny house closer to his face. He gently opens the small toy door of the miniature house with his finger and peers inside curiously. At the exact moment he looks into the toy house, the lights turn on in the real house in the background. Smooth camera movement, realistic lighting transition, professional cinematography. Duration: 5-8 seconds. High quality, detailed, cinematic lighting.
Инструкция, как создать видео из картинки в Kling:
Вот, что у меня получилось после оживления фото в Kling. Тупая идея - тупой результат, все закономерно. Но прикольно |^_^|
А у меня на этом все!
Как всегда, напоминаю, что если вам не понравилась статья - вы всегда можете захейтить автора в нашем канале Нейрон - где мы делимся полезными приемами работы с нейросетями, а также просто публикуем полезную информацию и новости из мира нейросетей.
Ну и, конечно же, не забываем про наш замечательный Нейрон Бот: