同题实测 HappyHorse 1.1 对决 Kling 3.0:作者痛批主流对比评测不公
kimmonismus · x · 2026-09-04
作者认为眼下大多数 AI 视频模型的「对比评测」根本不成立:各家换 prompt、调参数、剪掉翻车镜头,然后随手下结论。他改用严肃选型的方式同题测试 HappyHorse 1.1 和 Kling 3.0——同一 prompt、同一参考图、同一时长、不剪辑隐藏缺陷,并给出五个评测维度:
- 口型与语音:并排看视频即可判断嘴型是否对词、表情近景是否自然。
- 角色与场景一致性:HappyHorse 1.1 明显更稳。车祸场景中角色倒地后,HappyHorse 让他持续反应——抬手、可见血迹、表情「还活着」;Kling 3.0 中角色则静止躺倒,无任何反应。这是逐帧逻辑一致性的真实差距。
- 复杂运动:用体育、舞蹈、快动作等连续镜头测试模型对重量、动量、身体平衡的理解。
- 镜头控制:给两模型同一份带时间戳的分镜和运镜指令(推近-环绕-升起-拉出),观察谁会在哪一步丢失主体或动作变形——这决定一条镜头是能用还是得重生成五次。
- 价格与工作流:强调只在同等输出、时长、质量、分辨率下比价才有意义。
作者强调这不是想证明谁全面胜出,而是展示如何公正评测,并欢迎他人用同一方法复测。
所属事件:博主痛批AI视频模型对比评测不公，提倡同题实测(2 条相关)→
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