KLING AI Einführung

KLING AI nutzt ein ausgeklügeltes Deep-Learning-Modell, speziell Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs), die in der Verarbeitung und Generierung visueller Daten versiert sind. Eine wichtige Innovation ist der 3D-spatiotemporale Aufmerksamkeitsmechanismus, der es der KI ermöglicht, Bewegung im dreidimensionalen Raum über die Zeit besser zu verstehen und zu modellieren. Das System verwendet einen einzigartigen 3D Variational Autoencoder (VAE) zur Gesichts- und Körperrekonstruktion, der detaillierte Ausdrücke und Gliedmaßenbewegungen aus einem einzigen Ganzkörperbild ermöglicht. KLING AI verwendet auch eine variable Auflösungstrainingsstrategie, die Ausgaben in verschiedenen Video-Seitenverhältnissen ermöglicht, um unterschiedlichen Nutzungsszenarien gerecht zu werden. Basierend auf einem tiefen Verständnis der Text-Video-Semantik und der Diffusion Transformer-Architektur kann es die Vorstellungskraft der Benutzer in konkrete visuelle Darstellungen umwandeln, sogar fiktive Szenen erstellen, die in der realen Welt nicht zu finden sind.