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实测Kling 4.0一周 真人演员面临新挑战

更新时间 2026-10-16来源 AI新榜正文 3924字阅读约 13分钟6 张图片
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作者|赖捷 王宇锟

编辑|张洁

Kling 4.0已于昨晚全量上线。

可灵方面这次重点强化了几个功能:全能参考,可输入多达15项参考素材,包含视频图片音频;推出flash版,消耗积分更低,先用低画质让创作者快速试错;升级了复杂动作运镜时的画面表现,强化了专业级影片的质量。

实际效果如何?上线前,“AI新榜”拿到了内测资格实际体验了一周多,为大家做个小总结。

先说下总结原则:每次新模型上线,社交媒体都会出现不少惊艳作品,但坦白讲这些作品多是博主们反复打磨的结果。它往往是模型能力能达到的天花板,对普通创作者不一定有参考价值。我们在关注视频模型时,更应考虑那些地板级的能力,模型能否在演员演技、画面、动作、物理轨迹等维度为创作者兜底?哪怕提示词不够优秀、参考图不够精确,也能做出基本能用的作品。

所以,这次只展示一次性生成的效果,看看模型底层能力。

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实测可灵新模型,

六大对创作者的实用更新

30秒视频直出——做一镜到底视频质量有提升

这是最直观的一个更新。

目前市面上的视频模型,已从15秒直出普遍升级到30秒直出,Kling 4.0表现怎样呢?我们来了个高难度测试,让它用无人机视角还原大唐长安盛景,且不上传任何参考图,看看模型理解能力如何:

 该视频使用了AI生成技术

点评:这段视频中,模型对无人机拍摄运镜的理解是到位的,街景中的人物动作没出现重大瑕疵。当然,场景搭建上还缺乏大唐华丽质感,也因为我们没上传参考图。

全能参考,让爆改和模仿借鉴更方便

这是要重点安利的功能。刷到爆款、经典视频,很多人也想鬼畜一个,比如《流星雨》,能不能换成科技版再加个奶龙?方法很简单,直接上传参考视频,替换关键主体人物就行:

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一次性生成效果如下,基本的动作口型模仿是到位的。

 该视频使用了AI生成技术

让最近走红的“王之蔑视”猫来个流行的闪身步,更是不在话下:

 该视频使用了AI生成技术

但必须要说的是,让Kling 4.0来做这些简单的鬼畜,属于大炮打蚊子。所以我们来个复杂点的,美剧《无耻之徒》里,这段跳舞和运镜画面很经典,这是博主“桶雷丸(三角洲行动)”二创后的画面:

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能不能改成科技圈版本呢?直接上传原剧视频和人物参考图,它就可以生成一段“老黄看奥特曼跳舞”,运镜、动作丝毫不差,再P上一个标题“当老黄听说奥特曼要自己搞芯片”,一段有内涵表达的视频就有了:

点评:全能参考功能不是Kling独有,各大视频模型功能是相似的,上传图片锁定人物道具,上传视频让模型模拟拍摄风格。区别在于,各家模型允许上传的素材数量不同。但个人实测后觉得,Kling 4.0有个对普通创作者很友好的点,它在还原参考视频的运镜风格上比较到位,这个细节很重要,因为绝大部分人没有把镜头语言转换为精确提示词的能力,当你看到经典电影、画面,脑海里往往会有一闪而过的改编创意,这时,全能参考的一致性还原能力就至关重要。

文戏——演员演技大幅度提升,真人演员真危了

虽然各大模型都在卷大场面、动作戏,但演技,依然是大部分创作者比较看重的细节。生成大哭大笑之类的表演不难,难的是毫无夸张表情但细腻丰富的表演。

所以这次的测试要求得“返璞归真”,一位东亚女生对面站着对她很重要的人,对方说了句“我不会再回来了”,让模型自行理解,还原女孩的表情变化。我们用完全相同的提示词,也让Seedance 2.5生成了一条,这是对比:

再看看这段日剧风格的文戏,我们只上传了一张参考图,剧情要求非常简单,男主要去东京打拼了,请生成他们的对话视频:

 该视频使用了AI生成技术

点评:两家模型呈现各有千秋,但总体来说,在演技方面,顶尖模型们已告别表面浮夸感,“A子脸”更是成为了历史。大模型开始呈现人物更有张力的表演,不动声色的情绪。细看这些演技和微表情,已经超越很多真人。

武打戏——复杂场面逻辑性在提升,但还是有瑕疵

看完文戏再来看武戏。双人打斗场面,现在各家模型都能生成合格视频,所以这次测试下多人打斗,因为人多了后,主角以外的人物动作常会失真。

这一次依然没上传任何参考图,但重点强调了一件事——“不要穿透第四幕墙”。这是电影界从戏剧里借来的重要概念,观众看戏时舞台一般有三面实体墙,面向观众那一面就是“第四面墙”,不要穿透的意思,就是演员要忘记、无视观众存在,对观众彻底透明,营造出一种看舞台戏的感觉,很多纪录片风格电影都喜欢用这种运镜。用这句提示词,就是想看看模型能否通过简单语言来理解创作者要的画面。

这是Kling 4.0和Seedance 2.5的效果:

点评:它们都理解了什么叫“不穿透第四幕墙”,两边的共同优点,是镜头移动时人物动线、镜头运镜比较稳定,人物都做出了基本合乎逻辑的动作。在同样提示词下,Seedance的呈现更戏剧化,强调冲突感。但细看后还是有瑕疵,比如Kling的画面里,有一位小喽啰疑似在劝架;而Seedance2.5中,小喽啰搂抱巨人主角时的物理动作不太符合现实。

场景一致性——多镜头下场景更稳定,但提示词须足够细

场景、物理的真实性,是决定视频水准的关键。

目前的模型,大部分能做到在单一场景下的一致性,人物、物品的空间关系不出现位移;但视频创作,很多时候需要从多镜头去展现同一场景,提升表达质感。

我们测试了两段视频,一段是模拟飞机越过女孩头顶的场景,一段是海边女孩遇到怪物。两段视频,均要求用第一视角和俯拍视角两种镜头展现,重点看模型在场景空间的展示上是否一致:

点评:这段测试一忧一喜,好的地方,是两个镜头对同一场景的展现是一致的,不要小看这个细节,它决定了能否做出更多风格的画面调动;但出问题的是,模型还不能理解“飞机越过头顶”这种模糊提示词的物理含义,照理说,飞机越过头顶前女孩就应该有惊恐反应。这就提醒我们,创作视频时,可能仍需要上传足够多的参考图,足够细的提示词,以免重复抽卡,现在的模型还做不到在简单提示词下完全还原物理世界。

多语言表达——方言处理上有意外小惊喜

这次Kling更新,还强化了中国各地方言口音的能力,如北京口音、台湾腔、四川方言、粤语。但光说方言似乎不能体现能力,我们测试了个更复杂的场景——男孩是北京人,女孩是四川人,双方混杂着北京味四川话,和四川味普通话进行交流,效果如下:

点评:这段让我们非常惊喜,因为男孩在跟女孩说那句“我也喜欢你”时,刻意用了一个四川话语气词——“噻”,而这时的口音,就是带着北京味的四川话,很符合真实场景中,外地人刻意说方言那种蹩脚感,当然,这个表达效果已经提前写进了提示词;而女孩在激动时又直接飙了句标准的四川话——“瓜娃子”。这种刻意用对方方言来拉近距离的交流,恰恰是我们生活中的日常场景。

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视频模型激烈搏杀

可灵们瞄准了细分专业赛道

以上案例,仅针对普通人做视频时的痛点。

Kling 4.0这次更新,还重点升级了专业电影制作能力,特别是大场面能力。所谓大场面,不仅仅在于宏大感和视觉刺激,而是每一秒画面,它的灯光、运镜、物理轨迹、人物表情都要经得住考验。

Kling 4.0全量发布前,《首尔之春》导演金性洙在釜山电影节上展示了用它做出的短片——《虫族列车》,故事灵感来自卡夫卡《变形记》,讲一位疲惫的职场男性变成巨大昆虫,依然要挤地铁上班,属于职场版的《寄生虫》了。

这部短片的难点在于,车厢里挤满人,身体要不断碰撞,碰撞感要真实。当人物变身昆虫后,那些正在看手机、打瞌睡的打工人起初并没注意到,而惊悚感正好来自这种暴风雨前的宁静。

而模型基本领会了提示词,体现了反差张力,说明底座能力在加强。

综合各方面信息来看。Kling 4.0的野心,就是在覆盖普通AI创作的同时,进军专业制作。“AI新榜”曾提到,从2026年年中开始,越多越多传统导演、电视台开始推出院线质感的AI电影、AI长片,它对工具的能力必然提出新要求。

曾经因为算力成本太高入不敷出的Sora,最近正计划复出,OpenAI正准备将技术授权给梦工厂联合创始人,打算成为好莱坞的专业影视工具;Runway则选择融入专业影视工具的工作流,并与狮门影业达成合作;还有一些创业公司,宣称在打造影视工业级大模型。

Kling这次还推出了一个业界比较关注的新功能——10-bit HDR,这是绝大部分普通创作者不会用到的东西,简单来说,常规视频使用8-bit编码,每通道只有256级取值,而10-bit HDR是1024级,能呈现更复杂和细微的细节。电影级的后期制作,一般都要求交付这个参数的画面。

AIGC赛道,正从早期的各种短片短剧鬼畜魔改,向更专业、长时的内容制作演进,传统影视业的格局变化会更剧烈。

根据媒体报道,金性洙导演这次组建了一支9人团队,来反复判断人物表演、摄影角度、灯光、运动轨迹是否成立。专业影视制作中的流程,也开始进入AIGC领域。

当然,我们普通创作者其实没这个条件和经验,比如之前测试的“盛唐长安城”短片,要求一镜到底,但其实转场还比较硬,需要后期重新生成调整。同样的模型在不同人手上,往往能发挥不同效果。

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最后做个总结——Kling 4.0在操作便捷性、画面细腻度、人物演技上有提升,物理轨迹真实这个老大难问题,也有一定进步;大家最关心的价格方面,从实测来看,30秒的1080P视频,根据提示词复杂程度,大概需要15到30元,同样的内容,flash版消耗积分低到四分之一左右,更适合做测试;但普通创作者们,依然不可能通过简单提示词,做出真实世界质感的东西,更别提有大片感的连贯内容,它需要创作者日积月累的专业训练。

这或许也代表了AI视频创作领域的未来趋势——视频模型一定会越来越强,专业能力上限会越来越高,专业级AI作品会越来越多。但理论上的可以做到,不等于大部分创作者都能做到,创作的分化未来会越来越明显。

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