实测完快手的AI视频「可灵」后，我觉得这才是第一个中国版Sora_可灵al

6月6号，是快手的13周年生日。

在这一天，所有AI圈的人都想不到，快手在13周年之际，没有任何预兆、没有任何宣传，直接发布了他们的AI视频大模型。

可灵。

给我也干了个措手不及。

我当时正在看360的发布会，突然手机就叮叮当当一顿狂响，打开一看，一群人跟我说：快快快，看快手，他们发AI视频模型了。

我当时想着，发个AI视频模型就发个AI视频模型呗，能有啥大惊小怪的，这年头，做AI视频的多了。要么就是发了个老技术的产品给大家先用着占坑，要么就是发了个Sora那种新技术的纯PR视频，又不给用纯粹To VC的。还能有啥。

打开快手的模型官网一看，嚯，新技术的，运动幅度跟Sora有的一拼，还能支持最长2分钟。这就有点意思了。

然后，即刻开放邀测。

虽然不抱有能用的希望，但是我秉持着来都来了的原则，还是去申请了一下。

申请流程：下载快影APP - AI玩法 - AI生视频模块 - 填问卷申请。

我本来以为，跟两个月前的某AI视频产品一样，说是比Sora还好，但是我申请了两个月都没动静。

结果没过几个小时，我就收到了快手的短信。。。

不是哥们，你来真的啊？

你说的发布居然是真发啊，居然当天真的给人用啊？你居然不是画饼啊？

这一下，给我整不会了…

快手不愧是老铁，真实诚。

到家了之后，我花了好几个小时，跑了100多个case，又跟好基友@吉川明静勾兑了一下他那边的case。差不多有了一些不是特别全面的认知。

但，有一句话，我觉得是可以放心说了。

快手的可灵，就是我认为正儿八经的，经过验证的，而且还能上手直接用的，第一个中国版Sora。

不过可灵是大模型，真正变成产品，还是有很多限制的，比如算力、功能、开发周期等等。

所以现在可以使用的版本，并不是完全体。

比如现在的固定时间只能为5s、不支持图生视频只支持文生、不能自定义尺寸等等。

但是都无关大雅，因为所有人对Sora的兴奋点，不是那些功能，而是他那最核心的：

极度真实的物理规律。

而这一点，快手可灵，做到了。

随手放几个我跑的case，第二个是吉川跑的。

这运动幅度、物理规律的稳定性，就非常的离谱。

如果不涉及人与人、或者人与物体之间复杂的交互，那可灵的物理表现，几乎可以称的上完美。

毕竟，连吃面条这种坑死所有AI视频产品的case，都能搞定掉。做一些复杂的动作或者细腻的表情，也都没啥问题。比如：

但是我们真的去看一部电影、一部电视剧，里面还是有很多复杂交互的。

比如最常见的打斗戏、比如操作一台极其精密的设备等等。而这些，也是物理难度最高的，连Sora处理的都非常的一般。

可灵自然也不例外，在复杂交互上，目前还有很大的进步空间。比如我跑的这个决斗场景。

但至少，他给了我们一个新的可能性。如果大家留意一下过往的所有AI视频，你用图生视频的方式去做，是几乎不可能做出这种交互镜头的，都是用蒙太奇或者AE去替代掉。而现在，有希望了。

而在单人镜头上，人物在没有支点（比如空中坠落）的时候，会发生一定程度上的变形。同时如果人物在画面中比例较小的时候，也会发生糊脸现象，这个是现在AI的通病，不仅AI视频有，AI绘图一样也有。等未来数据集和技术迭代吧。

还有一个很意外的片段，我自己非常非常喜欢。

Prompt是：“你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看你。明月装饰了你的窗子，你装饰了别人的梦。”

虽然出来的视频，跟Prompt稍微有那么一些的不搭嘎，但是这个片段，真的属于意外之喜，我非常非常的喜欢。

目前看下来，可灵在“真实风格”的场景上，表现的最好，而在一些风格化的表现上，就会比“真实风格”上，稍微逊色一些。

比如我的这段Prompt：

“拟人化的穿着西装的狗，提着包在公交车上，窗外是飞驰而过的城市”

如果是真实风格，效果就会非常好。

但是如果改成动漫风格，就会傻里傻气很多…

可灵整体上，在Prompt的依从性上，个人觉得在AI视频里，肯定是第一梯队，但是如果你跟AI绘图的头部、跟文本大模型的头部去比，那感觉还是会差一些。

比如：“一只企鹅穿着西装，在办公室里开会，用严肃的表情进行演讲”，西装丢了，只剩企鹅了。

比如：“一只穿着盔甲的猫骑着独角兽在彩虹上奔驰，穿越魔法森林，背景是古老的城堡”，奔驰这个动作没了，直接不动了。

不过这也不是什么大问题，毕竟这才第一版，还在内测，这些做好了，都是锦上添花的东西。

模型的质量，模型的物理规律，才是真正的核心，真正的重中之重。

这一点，快手可灵，除了那个没发布的Sora之外，基本碾压所有同行。

我现在非常期待可灵的图生视频功能。

因为对于专业的AI视频创作者来说，基本上还是会用图生视频，因为可控性更强，一致性的控制更方便一点。而文生视频，还是会更偏向于普通用户一些。

说实话，我现在已经有了一个非常想做的AI作品的故事。

现在，我真的非常非常想用快手可灵，把他做出来。

毕竟，这是真正的第一个，中国版Sora。

哪个创作者会不兴奋，会没有创作欲望呢？

就看什么时候，快手可灵能更新它的图生视频功能了。

我期待着那一天。

谢谢你，快手。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 在本地计算机运行大模型
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