اختبرنا أفضل نماذج فيديو الذكاء الاصطناعي للكبار — هذا هو الفرق الحقيقي

لا تُظهر لك بطاقات المواصفات كيف يتعامل النموذج فعليًا مع الحركة، لذا إليك ما تميّز عند تشغيل نفس نوع التوجيه عبر كل نموذج من نماذج الفيديو الأربعة غير الخاضعة للرقابة المتاحة حاليًا، بالإضافة إلى ملاحظة صادقة عن النموذج الذي لم يكن متاحًا.

ولّد فيديو مجانًا

Seedance — الأقرب إلى اللقطة النهائية

تصل دقتها إلى 1080p عبر نسب عرض مختلفة، بما في ذلك الوضع الرأسي 9:16. تترجم توجيهات حركة الكاميرا بشكل أكثر موثوقية بين الأربعة إلى شيء يبدو كلقطة مقصودة وليس مقطعًا ثابتًا بحركة طفيفة.

Wan — سريع ورخيص، تمامًا كما هو مُعلن

دقة أقل وحركة أقل صقلًا من Seedance، لكنه الأقل تكلفة لكل جيل بهامش واضح — الخيار العملي لاختبار خمسة تنويعات من التوجيه قبل تخصيص الرصيد لعرض مصقول في مكان آخر.

Vidu — ميزة الإطار البدائي والنهائي مفيدة حقًا

تقديم صورة بداية وصورة نهاية وترك Vidu Q1 يولّد الانتقال بينهما ينتج حركة تحولية أكثر تماسكًا من وصف نفس الانتقال نصيًا في أي نموذج آخر تم اختباره.

Hailuo — أفضل تعبير وجهي في المجموعة

تعبيرات وإيماءات أكثر طبيعية بشكل ملحوظ على الأشخاص المتحدثين أو المؤدين مقارنة بالنماذج الاقتصادية — المفاضلة تظهر بشكل أكبر في المشاهد التي تعتمد على الوجه بدلًا من حركة الجسم بالكامل.

Kling — لم نتمكن من اختباره دون رقابة فعليًا

جدير بالذكر بصراحة: لم يتم تضمين Kling في الاختبار العملي لأنه لا يوجد حاليًا وصول سائد غير خاضع للرقابة إليه — التطبيق الرسمي يقوم بتصفية محتوى البالغين، والوصول من الطرف الثالث الذي كان موجودًا سابقًا قد توقف. إذا تغير ذلك، سيتم تحديث هذه المقارنة.

FAQ

أي نموذج أنتج أفضل جودة فيديو إجمالية؟

Seedance، لأقرب جودة سينمائية مكتملة بدقة تصل إلى 1080p. Wan يقايض الجودة بالسرعة والتكلفة؛ Vidu وHailuo لكل منهما قوة محددة (التحكم في الإطار البدائي والنهائي، وتعبيرات الوجه على التوالي) بدلًا من تفوق إجمالي.

لماذا لم يُضمّن Kling في هذا الاختبار؟

لا يوجد حاليًا وصول سائد غير خاضع للرقابة إلى Kling — التطبيق الرسمي يقوم بتصفية محتوى البالغين والوصول من الطرف الثالث الذي كان متاحًا سابقًا قد توقف مع نقطة النهاية الأساسية الخاصة به.