우리는 네 개의 이미지 투 비디오 모델을 같은 다섯 장면에서 서로 대조시켰고, 공정성을 위해 일반 테스트보다 더 어렵게 만들었습니다: 모든 모델이 똑같은 시작 이미지를 애니메이션으로 만들었습니다. 시던스 2.0 프로·, 클링 3.0 터보·, 해피호스 1.0, 그리고 그록 이매진 비디오 1.5 모두 동일한 프레임에서 시작하므로, 보이는 차이는 모델 차이일 뿐, 다른 시작 사진은 아닙니다. 네 가지 모두 하나의 API를 통해 EmpirioLabs에서 실행됩니다.
네 방향 비교를 시청하세요
우리가 진행한 방법
각 장면마다 먼저 시작 이미지를 하나 생성했습니다. 시드림 5.0 라이트 2848에서 1600까지, 16:9 프레임입니다. 그 후 모든 모델이 같은 이미지를 한 세대씩, 720p, 클립당 5초 동안 기본 설정으로 애니메이션화했습니다. 다섯 장면은 보드워크를 따라 스케이트보드를 타고 달리는 코기, 성 위를 나는 용, 사바나를 가로질러 달리는 치타, 바다에서 솟아오르는 범고래, 그리고 깊은 눈 속을 뛰어다니는 늑대였다. 각 모델마다 동일한 모션 프롬프트가 받아, 컷 없이 한 번의 연속 샷을 요청했습니다.
무엇을 찾아야 하는지
모든 모델이 같은 프레임에서 시작하기 때문에 이 비교는 사실상 움직임에 관한 것입니다. 움직임이 얼마나 자연스러운지, 각 클립이 동작 프롬프트를 얼마나 잘 따르는지, 피사체가 프레임에서 프레임으로 얼마나 안정적으로 유지되는지, 그리고 치타 스프린트나 범고래 돌파 같은 빠른 동작을 각 모델이 어떻게 처리하는지 관찰하세요. 어떤 모델은 부드럽고 영화적인 느낌이고, 다른 모델은 강렬하고 역동적인 느낌을 줍니다. 우리는 승자를 선언하는 것이 아닙니다. 클립을 재생해서 어떤 스타일이 만들고 싶은 영상에 어울리는지 확인한 뒤, 거기서 골라보세요.
이 중 하나라도 EmpirioLabs에서 생성하세요
네 모델 모두 동일한 이미지와 비디오 엔드포인트를 제공하므로, 시작 이미지와 모션 프롬프트를 보내고 모델 ID를 교환해 비교하면 됩니다. 가리키는 https://api.empiriolabs.ai/v1 에 그리고 영상 엔드포인트에 게시할 수 있습니다.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \ -h "승인: 베어러 $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "내용 유형: application/json" \ -d '{ "모델": "seedance-2-0-pro", "image_url": "https://example.com/your-starting-frame.png", "프롬프트": "치타가 전속력으로 전력 질주하며, 먼지가 뒤따르며, 단일 연속 샷, 컷 없음." }'변화 "모델" 로 kling-3-0-turbo·, happyhorse-1-0, 또는 grok-imagine-video-1-5 그리고 같은 이미지와 프롬프트를 다시 보내세요. 그 한 줄의 교체가 자신의 영상에서 모든 비디오 모델을 비교하는 방법입니다. 또한 뚱 베어·.
자주 묻는 질문
어떤 비디오 모델이 테스트되었나요?
BytePlus의 Seedance 2.0 Pro, Kling 3.0 Turbo, HappyHorse 1.0, 그리고 xAI의 Grok Imagine Video 1.5가 있습니다. 네 가지 모두 하나의 API를 통해 EmpirioLabs에서 실행됩니다.
모든 모델이 같은 이미지를 애니메이션으로 만들었나요?
네. Seedream 5.0 Lite로 각 씬당 시작 프레임 하나를 생성한 후, 그 동일한 프레임을 네 모델 모두에 공급했습니다. 이렇게 하면 모션 모델이 이미지와 분리되어 비교가 공정합니다.
어떤 설정을 사용했나요?
720p, 클립당 5초, 기본 설정, 각 세대 1회, 재시도 없음. 각 모델은 장면마다 동일한 모션 프롬프트를 받았습니다.
제 시작 이미지를 사용할 수 있나요?
네. 이미지에서 비디오 전환 엔드포인트는 시작 이미지와 모션 프롬프트를 모두 받습니다. 모델 ID를 바꿔서 같은 입력값을 모델별로 비교하세요.
비디오 모델 간 전환은 어떻게 하나요?
한 줄만 바꿔. 네 개 모두 같은 동영상 엔드포인트를 공유합니다. https://api.empiriolabs.ai/v1 에모델 ID를 설정하고 나머지 요청은 동일하게 유지하면 됩니다.
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