Сравнение точности выполнения видео-промптов ИИ: 6 моделей, протестированных на одних и тех же промпах

Насколько хорошо различные модели ИИ для генерации видео следуют одному и тому же заданию? В этом сравнении соблюдения видео-промптов ИИ с помощью GLBGPT тестируются шесть моделей: Wan 3.0, Kling 3.0, Seedance 2.5, Grok Imagine, Happy Horse 1.0 и Veo 3.1. Каждая модель получает одинаковую подсказку, что позволяет увидеть, какая из них точно воспроизводит запрошенные объекты, движения камеры, последовательность событий и требования к аудио.

Каждая основная карта использует один фиксированный английский запрос и как минимум четыре образца вывода. Карта «Кинематографическая» использует все шесть моделей; остальные карты используют четыре модели, выбранные из того же набора из шести моделей. Мы использовали формат 16:9 и разрешение 720p, а затем проанализировали полученные видеоролики и контактные листы на предмет видимого охвата запроса.

Попробуйте более 100 лучших моделей на GlobalGPT

Что такое соблюдение требований к видео-промптам с использованием ИИ?

«Точность соответствия» — это степень, в которой сгенерированное видео отражает детали, указанные в вашем запросе. Мы проверили наличие объектов с заданными названиями, цвета и узоры, движения камеры, последовательность событий, непрерывность действий персонажей, а также соблюдение требований к звуковому сопровождению и диалогам.

Ролик может выглядеть отточенно, но при этом не соответствовать заданному условию. В нём может быть убедительно изображён дождь, но при этом может быть упущен трамвай, тонкая белая волна превратиться в другой узор, измениться лицо актёра или ролик закончиться до кульминационного момента сюжета. Поэтому на каждой карточке рядом с примерными результатами и замеченными несоответствиями указан точный фокус задания.

Шесть моделей, участвующих в этом сравнении

В данной статье все шесть моделей обозначены одним и тем же обозначением: GLBGPT. В таблице представлен полный ассортимент; отдельного раздела, посвящённого только двум поставщикам, нет.

Как мы тестировали шесть моделей

Мы зафиксировали пять промтов, прежде чем сравнить результаты. Модель менялась от карты к карте, в то время как промт, соотношение сторон, разрешение, продолжительность и настройки звука оставались неизменными в пределах каждой карты. Типичный формат запроса GLBGPT выглядел следующим образом:

{
  "surface": "GLBGPT",
  "model": "seedance-2.5",
  "prompt": "тот же тестовый промпт",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "resolution": "720p",
  "duration": 5,
  "audio": false
}

Карточки для проверки соблюдения инструкций по шести моделям

Какую модель выбрать?

Для данного сравнения все шесть моделей были запущены через GLBGPT. Запустите свой собственный промпт в том же рабочем пространстве, сравните полученные карточки и выберите вариант, в котором сохранены детали, действительно необходимые для вашего проекта.

Окончательное решение по вопросу соблюдения инструкций

Часто задаваемые вопросы

Какие шесть моделей искусственного интеллекта для обработки видео вы протестировали?

Мы протестировали Wan 3.0, Kling 3.0, Seedance 2.5, Grok Imagine, Happy Horse 1.0 и Veo 3.1 с помощью GLBGPT.

В каждом запросе использовалось более одной модели?

Да. Каждая основная карточка с подсказками содержит как минимум четыре модели, а карточка с кинематографическим изображением — все шесть. Таким образом, каждая подсказка выступает в качестве единицы сравнения, а не выделяется отдельной подсказкой для одной модели.

Какая модель наиболее точно отразила последовательность событий в фильме?

В этом прогоне Seedance 2.5 сохранил последовательность действий — ходьба в красной куртке, поворот к камере и прибытие трамвая — в наиболее четком, как того требовалось, порядке. Wan 3.0 продемонстрировал более полное охватывание камерой и действий в парном кинематографическом результате.

Какая модель лучше всего сохранила мелкие визуальные детали?

Модель Kling 3.0 наиболее буквально воспроизвела тонкую белую волну из истории о гончарном ремесле. Полученный результат представляет собой наблюдение на уровне задачи, поэтому логотип, костюм или контурный рисунок по-прежнему следует тестировать напрямую.

Как показатель Veo 3.1 проявил себя в этой матрице?

Veo 3.1 предоставил пригодный для использования видеофайл и выполнил задания по «видимому движению» и «гончарному делу», однако длительность файла с движением составила около четырёх секунд, а файла с гончарным делом — около восьми секунд, несмотря на то что запрашивались более длительные варианты. Эти сокращённые результаты фиксируются в качестве сведений о выполнении задания, но не преобразуются в универсальный показатель качества.

Можно ли использовать эти видео в коммерческих целях?

Права на коммерческое использование зависят от текущего тарифного плана и условий, связанных с каналом доступа. Ознакомьтесь с действующими условиями перед публикацией платных клиентских работ или рекламных материалов.

Источники и доказательства, полученные в ходе испытаний

• Сравнение уровня соблюдения рекомендаций в Хиггсфилде — ссылка на идею сравнения по одному и тому же запросу.
• Записи задач GLBGPT и локальные выходные файлы в формате MP4 — матрица из пяти подсказок, разрешение 720p, соотношение сторон 16:9, с настройками, указанными на каждой карточке.
• Локальные контактные листы — используются для проверки последовательности событий, непрерывности съемки объектов, движения камеры и уровня детализации в полученных клипах.