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快手公司, 于今日, 正式地, 对外进行宣布, 其凭借自身力量研发的, 新一代的, 视频生成模型, 可灵3.0系列, 已然是进入了, 超前的, 内测阶段。该系列, 涵盖了, 图片3.0、视频3.0以及视频3.0 Omni, 这三个子模型, 在原本已有的, 技术架构基础之上, 达成了全面的, 升级。着重侧重于, 优化了, 专业创作场景的, 适配能力。
图片3.0模型推出了四项核心功能改进, 首先, 它首次支持通过单张或多张参考图批量生成逻辑连贯的系列画面, 其输出分辨率提升至2K/4K级别, 能满足影视预演、场景设计等高精度需求；其次, 借助视觉思维链技术强化了场景解构能力, 配合Deep - Stack视觉信息流机制显著提升了纹理细节与光影效果的呈现质量；最后, 新增了构图参数控制模块, 使镜头语言、视角切换等创作要素的调节精度提升40%。技术团队透露, 在该模型训练期间, 引入了强化学习框架, 且采用了真实感与电影质感这种双维度评估体系, 以此来优化输出效果, 从而达到更好的呈现作用呢。
视频3.0模型搭建起了统一的多模态训练框架, 该框架支持文本、图像以及视频片段混合输入, 其单次生成时长被扩展到了15秒, 且支持在3至15秒之间进行灵活设置。创新研发出来的智能分镜系统, 能够自动解析文本给出的指令, 进而完成景别切换以及机位调度得工作；主体一致性控制模块, 借助多图或者视频锚定这项技术, 以此来确保角色形象在长镜头里面稳定呈现；音画同步引擎达成了中英日韩西这五国语言以及方言的精准口型匹配, 并且支持多人场景之下的角色定向发声；文字渲染模块特意优化了招牌、字幕等信息所具备的清晰度, 从而确保在动态画面当中能够保持可读性。
视频 3.0 Omni 版本作为专业级解决方案, 新增视频主体特征库功能, 能提取 3 - 8 秒视频里的角色形象以及音色数据,经过特征解耦重组后用于新内容创作。技术文档表明快手照片生成视频, 该版本借助优化多模态指令解析架构, 调整音频采样区间处理方式, 达成了更高精度的跨模态内容生成。依据内部测试数据揭晓, 新模型在影视级画面生成这件事上的效率相较于前代提高了 65%, 专业用户创作周期平均缩短了 3 个工作日。