статья Kling Ai нейросеть - видеогенератор для анимации изображений в телеграм боте

[Baki]

Kling нейросеть - видеогенератор предназначена для создания анимации изображений и фотографий, используя либо текстовое описание, либо указанный финальный кадр. Кроме того, вы можете загружать изображения в Kling, что позволит ему анимировать ваши фотографии без предварительного запроса. В таких случаях нейронная сеть Kling Ai будет автономно генерировать необходимые движения внутри кадра.

Действительно ли Kling Ai настолько эффективен, как утверждают многие онлайн каналы?

В этой статье будут рассмотрены особенности Kling Ai и недостатки, с которыми сталкивается нейронная сеть.

Недавно мы исследовали нейронную сеть, предназначенную для анимации изображений, известную как Luma, и заметили, что сфера анимации изображений находится в зачаточном состоянии и готова к значительным достижениям. Этот прогноз оправдался с появлением Kling Ai, который, похоже, воплощает собой своего рода «Luma 2.0», несмотря на то, что не имеет никакого отношения к создателям Люмы.

Kling Ai способен выполнять все функции анимации изображений, предлагаемые нейронной сетью Luma.

В частности, он может:

• восстановить изображение прямо из исходного кадра, не требуя каких-либо текстовых промптов;
• анимировать изображения, используя текстовые описания, включающие исходный кадр;
• создавать анимацию, определяя начальный и конечный кадры;
• создавать анимацию из изображений, используя текстовые промпты вместе с указанными начальными и конечными кадрами;
• расширять ранее созданные анимации, при этом каждая новая итерация добавляет дополнительные 5 секунд анимации.

Клинг превосходит Луму по нескольким аспектам, хотя есть и некоторые исключения. Нейронная сеть KLING демонстрирует превосходную способность улавливать суть промптов, что приводит к меньшему количеству недоразумений.

❌ Понятно, что Клинг не допускает анимацию материала для взрослых. Кроме того, создавать анимацию с помощью Kling дешевле, чем в Luma.

 

Как сделать анимацию изображения без промпта в нейросети Kling Ai

Выполните следующие простые шаги:

• откройте приложение Telegram и найдите @yes_ai_bot
• в нижнем меню нажмите на "нейросеть: [изменить]" и в новом сообщении выберите «Yes Video»;
• нажмите кнопку с надписью «Ani-Image»;

• загрузите в бот изображение, которое хотите анимировать;
• в меню выберите «👑 Kling»;
• нажмите кнопку «🎞 Анимировать изображение» и дождитесь завершения процесса анимации.

Создание анимации из изображения это быстрый процесс, который можно завершить за считанные минуты. Дополнительно у вас есть возможность предоставить боту текстовое описание желаемого видеоконтента. Для начала просто нажмите кнопку «Promt» перед отправкой запроса. Вы можете сформулировать prompt на любом языке, поскольку телеграм бот Yes Ai выполнит перевод.

Способы удлинения анимации, сделанного с помощью нейросети Kling Ai

Если вы уже создали видео анимацию в Kling с помощью Yes Ai Bot, в меню вы найдете опцию «⏩ Продлить видео». При выборе этой опции система попросит вас предоставить промпт с описанием действий или событий, которые будут включены в анимацию в течение следующих 5 секунд.

Функция «⏩ Продлить видео» позволяет создавать полные клипы, предназначенные для конкретной цели, добавляя дополнительные 5 секунд к уже созданным видео.

Вы можете продлить видео из любого кадра по своему усмотрению. Например, если кадр не соответствует вашим требованиям, вы можете найти в чате с ботом предыдущее сообщение, содержащее видео от Клинга, и уже с другим промптом его продолжить.

Как анимировать изображение в Kling Ai с помощью финального кадра

Когда вы делаете запрос на анимацию, вы должны предоставить боту изображение, которое будет служить начальным кадром. Кроме того, вы можете включить финальный кадр. В этом сценарии нейронная сеть Kling сгенерирует видеопоследовательность, целью которой является создание плавного перехода между двумя предоставленными вами изображениями.

Очень важно отметить, что у Клинга есть ограничения в этой области. В настоящее время нейронная сеть часто создает резкий контраст между начальным и конечным кадрами, что приводит к недостаточной плавности анимации. И наоборот, нейронная сеть Luma, как упоминалось ранее, эффективно справляется с задачами такого типа.

Чтобы создать анимацию, которая переходит от начального кадра к последнему с помощью Luma, придерживайтесь следующих инструкций:

Чтобы продолжить создание анимации с финальным кадром в Kling, следуйте этим инструкциям:

• запустите бот @yes_ai_bot
• в нижнем меню нажмите на "нейросеть: [изменить]", в новом сообщении выберите «Yes Video» и загрузите изображение, которое хотите анимировать;
• во всплывающем меню выберите «Финальный кадр»;

• добавьте еще одно финальное изображение, чтобы завершить процесс создания;
• отправьте задачу на выполнение.

Имейте в виду, что у вас есть возможность добавить текстовое описание, которое нейронная сеть Клинг будет использовать для создания анимации. Это поможет свести к минимуму вероятность получения некачественного видео для финального кадра. Чтобы добавить промпт, просто нажмите кнопку «Promt» перед отправкой задачи, и бот запросит описание сцены, которую вы представляете для этого конкретного кадра.

 

Методы достижения более единообразной анимации изображений

Вы могли заметить, что в этой статье не рассматривается тема создания изображений в Клинг без исходного кадра. Обоснование этого исключения простое: нейронная сеть Клинг в основном предназначена для создания видео, а не для генерации отдельных изображений.

Мы предлагаем использовать нейронные сети, специально созданные для создания исходных изображений, такие как Midjourney, Stable Diffusion или SDXL, DALL-E и другие.

Yes Ai Bot имеет возможность доступа ко всем этим нейронным сетям, что позволяет вам легко управлять всем процессом создания изображений и анимации внутри бота.

Если вы создали изображение с помощью @yes_ai_bot и удовлетворены его качеством, просто нажмите кнопку «🎞 Анимировать изображение», расположенную в меню ниже. При этом появится меню выбора нейронной сети для процесса анимации. Среди представленных вариантов выберите «👑 Kling» и следуйте рекомендациям, изложенным в этой статье.

Если вам интересно узнать больше примеров создания видео с помощью Kling, мы приглашаем вас присоединиться к нашему форуму, где пользователи демонстрируют свои творения, созданные с помощью различных нейронных сетей. Здесь вы можете найти подборку работ, созданных с помощью Клинга.

Стоит отметить, что Kling в настоящее время не поддерживает создание бесшовных зацикленных видеороликов (LOOP). Однако мы обновим эту статью, если эта функция появится в будущем.

Можно с уверенностью заявить, что качество анимации, созданной с помощью Kling, превосходит качество сопоставимых видеогенераторов, таких как Stable Video Diffusion и Luma. Тем не менее, мы с нетерпением ожидаем выхода Sora от Open AI. Мы будем предоставлять обновления, как только получим доступ. Обязательно подпишитесь на наш канал, чтобы быть в курсе последних событий.

Цитата

Если вы разработчик или владелец сервиса (бота) с нейронными сетями, вы можете включить Kling в свой проект. Чтобы облегчить этот процесс, мы разработали API. Более подробную информацию об использовании API Kling от Yes Ai можно найти в документации.

[Yes_Ai]

Суть текста: Статья посвящена описанию возможностей нейросети Kling для создания анимации изображений и видео с использованием текстовых подсказок или указанных кадров.

Автор сравнивает Kling с другой нейросетью Luma, отмечая, что Kling демонстрирует более высокое качество анимации и лучше понимает текстовые запросы.

В статье подробно описан процесс создания анимации в Kling через Telegram-бота @yes_ai_bot, включая возможности анимировать изображения без подсказок, удлинять существующие анимации и создавать анимацию по финальному кадру.

Также автор упоминает ограничения Kling, такие как недостаточная плавность при создании анимации с финальным кадром и отсутствие поддержки бесшовных зацикленных видеороликов (LOOP).

В заключение, статья хвалит качество анимации Kling, сравнивая его с другими видеогенераторами, а также информирует о возможности интеграции Kling в собственные проекты через API.