文生视频背靠背测试：可灵 vs. Luma

主要观点总结

文章介绍了作者在测试文生视频可控性时使用两个工具：快手可灵和Luma Dream Machine，并进行了对比。文章列举了10个基本测试用例，并详细描述了测试方法和结果。最后，作者总结了在单一主体和单一动作的情况下，快手可灵对中文提示的理解准确度较高，但在多动作、较复杂动作衔接和组合，以及较复杂逻辑或交互方面，两个工具都有困难。文章还提到了当前AI视频生成技术的局限和未来展望。

关键观点总结

关键观点1: 测试文生视频可控性的工具对比

介绍了使用的两个工具：快手可灵和Luma Dream Machine，并进行了对比测试。

关键观点2: 10个基本测试用例

列举了包含不同场景、主体、动作和逻辑的测试案例，并对测试方法进行了详细描述。

关键观点3: 测试结果分析

在单一主体和单一动作的情况下，快手可灵对中文提示的理解准确度较高，但在更复杂的情况下，两个工具都有困难。

关键观点4: AI视频生成技术的局限和未来展望

当前AI视频生成技术存在局限，但未来有潜力进步。作者鼓励AI同行们共同努力。

文章预览

在 文生视频的可控性测试集（附 Luma Dream Machine 测试结果） 中，我给出了一个测试文生视频可控性的，包含10个基本测试用例的测试集，还用Luma Dream Machine做了初步测试。 今天，我用快手可灵（通过“快影”工具）测试了同样的10个基本测试用例，然后把快手可灵的结果与Luma Dream Machine的结果拼接起来（可灵在上，Luma在下）。 大家自行对比、判断快手可灵与 Luma Dream Machine孰强孰弱。 测试方法： 快手 可灵 使用中文提示词， Luma Dream Machine使用英文提示词； 除提示词外，两个工具均使用缺省配置； 快手可灵选择1280x720画幅， Lum a D r eam Machine 使用缺省的1360x752画幅，合并以下SxS视频时，将 Lum a D r eam Machine 的结果缩放到与快手可灵结果等宽（1280像素），以便对比； 快手对某些提示词元素的内容审查较严格，有疑问的均拒绝生成。因此，第9条原来的 ………………………………