Kling O1 — 作为 Kling AI “Omni” 发布周的一部分发布 — 将自身定位为一个单一、统一的多模态视频基础模型，可在同一请求中接受文本、图像和视频，并在导演级的迭代式工作流中同时支持视频生成与编辑。Kling 团队称 O1 为“全球首个统一多模态视频大规模模型”。Kling 的内部测试声称相较 Google 的 Veo 3.1 和 Runway Aleph 拥有显著优势。
什么是 Kling O1？
Kling O1（常以 Video O1 或 Omni One 进行市场推广）是 Kling AI 新发布的视频基础模型，在单一、以提示为驱动的框架内统一了跨文本、图像与视频的生成与编辑。与将文本转视频、图像转视频与视频编辑当作独立流水线不同，Kling O1 能在一个提示中接收混合输入（文本 + 多张图像 + 可选参考视频），对其进行综合推理，并生成连贯的短片或以精细控制编辑现有素材。公司将此次发布定位为“Omni Launch”的一部分，并将 O1 描述为围绕多模态视觉语言（MVL）范式与 Chain-of-Thought（CoT）推理路径构建的“多模态视频引擎”，用于理解复杂、分步骤的创意指令。
Kling 的对外信息强调三种实用工作流：（1）文本 → 视频生成，（2）图像/元素 → 视频（通过显式引用进行合成与主体/道具替换），以及（3）视频编辑/镜头延续（重设风格、对象添加/移除、起始帧/结束帧控制）。该模型支持多元素提示（包括用于针对特定参考图像的“@”语法），并提供导演式控制，如起/止帧锚定与视频续接，以构建多镜头序列。
Kling O1 的 5 大核心亮点
1) 真正统一的多模态输入（MVL）
Kling O1 的旗舰能力是将文本、静态图像（多个参考）与视频视为平等且可同时输入的一等公民。用户可同时提供多张参考图像（或一个短参考片段）以及自然语言指令；模型将共同解析所有输入，从而生成或编辑出连贯的输出。这减少了工具链摩擦，并支持如下工作流：“使用 @image1 的主体，将其置于 @image2 的环境中，匹配 ref_video.mp4 的运动，并应用电影级调色 X。”这种“多模态视觉语言”（MVL）的框架是 Kling 叙事的核心。
为何重要： 真实创意工作流常需组合多个参考：一个资产中的角色、另一个素材的机位运动，以及文本中的叙事指令。统一这些输入可实现一次性生成，减少手动合成步骤。
2) 在一个模型中同时实现编辑与生成（多元素模式）
以往大多数系统将生成（文本→视频）与帧级精确编辑分离。O1 刻意将二者合一：同一个能从零生成片段的模型，也能编辑现有素材——替换对象、重设服装风格、移除道具或延展镜头——且全部通过自然语言指令完成。对制作团队而言，这种融合大幅简化了工作流。
O1 模型在核心层面深度整合了多种视频任务：
- 文本转视频生成
- 图像/主体参考生成
- 视频编辑与修补（inpainting）
- 视频风格重设
- 下一个/上一个镜头生成
- 关键帧约束视频生成
这一设计的最大意义在于：过去需要多个模型或独立工具的复杂流程，现在可在单一引擎内完成。这不仅显著降低创作与计算成本，也为“统一的视频理解与生成模型”的发展奠定基础。
3) 视频生成的连贯性
身份一致性： O1 模型提升了跨模态一致性建模能力，在生成过程中保持参考主体的结构、材质、光照与风格的稳定：
- 支持用于主体建模的多视角参考图像；
- 支持跨镜头的主体一致性（角色、对象与场景特征在不同镜头间保持连续）；
- 支持多主体混合参考，能够进行群像生成与交互式场景构建。
该机制显著提升视频生成的连贯性与“身份一致性”，适合广告与电影级镜头生成等对一致性要求极高的场景。
记忆增强： O1 模型还具备“记忆”能力，防止因上下文过长或指令变化导致输出风格不稳定。它甚至可以：
- 同时记住多个角色；
- 允许不同角色在视频中互动；
- 维持风格、服装与姿态的一致性。
4) 使用“@”语法与起/止帧控制实现精确合成
Kling 引入了一种合成速记（据称为“@提及”系统），可在提示中引用特定图像（如 @image1、@image2），从而可靠地为素材分配角色。结合显式的起始帧与结束帧指定，这使得创作者能以导演级控制管理元素在生成片段中的过渡、移动或形变——这是将 O1 与许多面向消费者的生成器区分开的面向制作的能力组合。
5) 高保真、较长时长输出与多任务叠加
据称 Kling O1 可生成电影级 1080p 输出（30fps），并在此前 Kling 版本的基础上，公司在近期产品文章中宣称可生成更长片段（最长达 2 分钟）。它还支持在单次请求中叠加多个创意任务（生成、添加主体、改变光照、编辑构图）。这些特性使其与高端文本→视频引擎具备竞争力。
为何重要： 更长且高保真的片段，加之可组合的编辑能力，降低了拼接大量短片的需求，简化端到端制作。
Kling O1 的架构及底层机制是什么？
围绕 多模态视觉语言（MVL） 核心构建的 O1：该模型学习语言 + 图像 + 运动信号（视频帧与类似光流的特征）的联合嵌入，并使用扩散或基于 Transformer 的解码器来合成时间上连贯的帧。根据描述，模型会对多个参考（文本；一到多张图像；短视频片段）进行条件化，以生成潜在视频表征，随后解码为逐帧图像，并通过跨帧注意力或专用时间模块保持时间一致性。
1. 多模态 Transformer + 长上下文架构
O1 模型采用 Kling 自研的多模态 Transformer 架构，融合文本、图像与视频信号，并支持长时间上下文记忆（多模态长上下文）。
这使模型在视频生成期间能够理解时间连续性与空间一致性。
2. MVL：多模态视觉语言
MVL 是该架构的核心创新。
它通过统一的语义中间层在 Transformer 内部深度对齐语言与视觉信号，从而：
- 允许在单一输入框中混合多模态指令；
- 提升模型对自然语言描述的精准理解；
- 支持高度灵活的交互式视频生成。
MVL 的引入标志着视频生成从“文本驱动”向“语义-视觉共驱动”的转变。
3. Chain-of-Thought 推理机制
O1 模型在视频生成阶段引入了“Chain-of-Thought”推理路径。
该机制允许模型在生成前进行事件逻辑与时序推断，从而保持视频内动作与事件之间的自然衔接。
推理与编辑流程
- 生成： 输入：（文本 + 可选图像参考 + 可选视频参考 + 生成设置）→ 模型产生潜在视频帧 → 解码为帧 → 可选的色彩/时间后处理。
- 基于指令的编辑： 输入：（原始视频 + 文本指令 + 可选图像参考）→ 模型在内部将所请求编辑映射为一组像素空间变换，然后在保留未改变内容的同时合成编辑后的帧。由于一切都在同一模型中，创建与编辑均复用相同的条件化与时间模块。
Kling Video O1 vs Veo 3.1 vs Runway Aleph
在内部评估中，Kling Video O1 在多个关键维度上显著优于现有的国际同类产品。性能结果（基于 Kling AI 自建评测集）：
- “图像参考”任务：O1 整体优于 Google Veo 3.1，胜率为 247%；
- “指令转换”任务：O1 优于 Runway Aleph，胜率为 230%。
竞争对手快照（功能级对比）
| 能力 / 模型 | Kling O1 | Google Veo 3.1 | Runway（Aleph / Gen-4.5） |
|---|---|---|---|
| 统一多模态提示（文本+图像+视频） | 是（核心卖点）。单请求的多模态流程。 | 部分支持——存在文本→视频与参考，但对单一统一 MVL 的强调较少。 | Runway 关注生成+编辑，但常作为分离模式；最新 Gen-4.5 正在缩小差距。 |
| 基于对话/文本的像素级编辑 | 是——“像对话一样编辑”（无需蒙版）。 | 部分支持——有编辑功能，但蒙版/关键帧工作流仍然常见。 | Runway 具备强大的编辑工具；Runway 声称指令转换能力强（随版本不同）。 |
| 起/止帧控制与镜头参考 | 是——可显式指定起/止帧，并描述参考镜头运动。 | 有限/演进中 | Runway：控制在改进中；体验不完全相同。 |
| 长片段生成（高保真） | 在产品资料与社区帖子中称可达约 2 分钟（1080p，30fps）； | Veo 3.1：连贯性强，但早期版本默认时长较短；随模型/设置而异。 | Runway Gen-4.5：追求高质量；时长/保真度不一。 |
结论：
Kling O1 的最大亮点在于“工作流统一”：在同一语义系统中，让一个模型理解文本、图像与视频，并同时执行生成与丰富的基于指令的编辑。对于经常在“创建”“编辑”“扩展”之间切换的创作者与团队而言，这种整合可显著简化迭代并降低工具复杂度。改进的时间一致性、起/止帧控制，以及务实的平台集成，也让其更易被创作者采用。
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