KLING AI Introducción

KLING AI utiliza un sofisticado modelo de aprendizaje profundo, específicamente Redes Neuronales Convolucionales Profundas (DCNNs), que son hábiles en procesar y generar datos visuales. Una innovación clave es su mecanismo de atención conjunta espaciotemporal 3D, que permite a la IA comprender y modelar mejor el movimiento en el espacio tridimensional a lo largo del tiempo. El sistema emplea un autoencoder variacional 3D único (VAE) para la reconstrucción de rostros y cuerpos, permitiendo expresiones detalladas y movimiento de extremidades a partir de una sola imagen de cuerpo completo. KLING AI también adopta una estrategia de entrenamiento de resolución variable, permitiendo la salida en varias relaciones de aspecto de video para satisfacer diversos escenarios de uso. Basado en una comprensión profunda de la semántica texto-video y la arquitectura Diffusion Transformer, puede transformar la imaginación de los usuarios en visuales concretos, incluso creando escenas ficticias que no se encuentran en el mundo real.