在上一期4.0创作者实战评测中，我们邀请中国创作者就扶墙从商业制作和实际交付的角度，提前体验了Kling 4.0在运动控制、长镜头生成与人物演绎上的新变化。
本期，我们邀请到韩国视觉内容创作者서오키（@oasis.seo.ai）参与测评。她的作品常以现实人物和日常空间为基础，在其中放入超现实、甚至略带荒诞的元素：浴室里的巨大鸭子、湖面上的手掌、透明泡泡中的卧室……这些画面像是“本来就存在于现实中的异常日常”。也正因为如此，她对AI视频的要求非常明确：静态图像中建立的氛围感需要在视频运动中得到保持。
这一次，她围绕Kling 4.0的人物表演、全能参考、风格转换与角色稳定性，进行了三组极具创意的测试。以下是她以第一视角带来的测评内容，希望能为大家提供参考～
大家好，我是서오키（@oasis.seo.ai）。我主要使用AI创作以图像和视频为基础的视觉内容。
我的创作通常从现实出发：真实的人物、日常的空间、光线和场景。在这些基础上，我会加入一些现实中不太可能发生的情境，或者带有意外感的元素。但我并不希望作品看起来像传统意义上的“超现实”。我更在意的是，现实与非现实之间的衔接是否自然。理想的状态是，观众第一眼觉得这个画面很真实，随后才意识到其中有些地方不太寻常，像是一个本不该发生、却又确实被拍下来的瞬间。
因此，在制作图像时，我会非常关注色调、人物状态、空间细节、摄影质感，以及画面整体的情绪。进入视频阶段后，我最关心的问题也随之变成：这些在静态图像中已经建立起来的氛围，能不能在运动中继续保持。
这也是我在AI视频创作中经常遇到的难点。一张静态图像可以很自然，但一旦开始生成动态，人物表情可能会变得过度，脸部特征可能发生偏移，镜头运动也可能破坏原本的摄影感。尤其是在连接不同画面时，即使每一张图单独看都成立，画面之间的运动关系也未必顺畅。
所以这次测试Kling 4.0，我最关注的并不是单纯的画面质量，而是它能否理解并延续我已经建立好的图像世界：包括人物、空间、气氛和导演意图。换句话说，我想看看 Kling 4.0能不能把一个静态的视觉设定，自然地推进成一段真正成立的视频。
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Kling 4.0输出的视频：
鸭子突然出现在浴室中小剧场
1）我重点观察什么
第一个测试，我最关注的是Kling 4.0 视频的人物表演自然度和角色稳定性。具体来说，是以下几个方面：
表情、视线、手势和身体动作是否能像真人一样衔接；
人物在运动过程中，脸部和服装是否保持一致；
原图中1990年代电影般的色调、空间氛围和拍摄质感，是否能在视频中延续；
巨大鸭子是否能自然地存在于同一空间，而不是像后期单独加进去的CG元素。
2）测试场景说明&Prompt
这一组测试里，我想确认的是：即使处在超现实情境里，角色能否像真实电影中的演员一样自然表演。
测试图像的背景是一间带有1990年代电影质感的浴室。两个正在准备早晨日常的人物之间，浴缸里却出现了一只巨大的鸭子。这个场景既现实，又明显不属于现实。
这正是我平时创作中很重视的一类画面。比起大幅度动作或戏剧性反应，我更关注生活中真实存在的小手势、视线变化、表情转换和人物之间的节奏。我不希望人物因为出现了非现实元素，就立刻表现出夸张的惊讶或喜剧化反应。人物仍然按照自己的生活节奏行动，超现实元素自然地存在于空间里。所以这次测试，我不只是想让人物和鸭子动起来，而是想看Kling 4.0能否让角色延续各自的行为逻辑，把这个荒诞场景当作真实日常来表演。
使用图片
Prompt
3）生成结果反馈
这组测试中，我感受到Kling 4.0最大的变化，是它对自然人物表演和场景化摄影机运动的理解变强了。让我印象最深刻的是人物表演和整体动作的自然感。它不只是“让人物动起来”，而是能连接视线、表情、手势这些小动作。很多瞬间会让人感觉，这不是一张图被机械地驱动，而更像从真实电影里截取出来的一段场景。
另外，即使我没有在Prompt里详细规定每一个镜头和动作，Kling 4.0也能根据人物行为和场景流动，自动构建出比较自然的摄影机角度和运动。这一点对我的创作有很大帮助。因为我不是要做夸张的奇观，而是希望把非现实元素自然嵌入现实场景里。
整体来看，人物和角色的连贯性已经比较稳定。包含台词的场景中，Kling 4.0也展现出了声音、表演和画面联动的能力。随着口型同步和声音表现继续增强，它在对话类、剧情类视频中的使用空间会更大。
Kling 4.0 输出的视频：
女生连贯丝滑的出现在三个场景中
1）我重点观察什么
第二个测试，我最关注的是场景转场的自然性和动态稳定性。我将特别观察了两个关键瞬间：
从第一张图片过渡到第二张图片时，空间、主体和摄影机运动是否自然衔接；
从第二张图片过渡到第三张图片时，人物是否会突然变形、消失或被替换。
同时，我也想看Kling 4.0是否只是把两张图做了形态变换，还是能真正创造出图与图之间缺失的运动和空间，让这个连接具有说服力。
2）测试场景说明&Prompt
这一组测试中，我想确认Kling 4.0能否把三张完全不同的图片，自然连接成一个连续视频。这三张图片各自都是独立完成的场景。但一旦要把它们连接成视频，模型就需要在第一张到第二张、第二张到第三张之间，创造出原图里并不存在的运动。我的目标是让前一个场景的运动本身，成为进入下一个场景的理由。
我不希望它只是简单地叠化、变形，或者把一张图过渡成另一张图。我的目标是让摄影机移动和人物行为成为场景切换的原因，让观众在观看时不会明显意识到“这里换了一张图”，而是把它接受为一个连续发生的过程。对我来说，多图连接最重要的不是转场特效多华丽，而是场景变化背后的运动逻辑是否成立。
左滑查看测试图片
Prompt
3）生成结果反馈
这次测试中，最让我惊喜的是：在连接三张不同图片的过程中，每张原图的风格和氛围基本都被保留下来了。即使场景变化很大，画面的色调和质感也没有突然断裂，而是像同一个视频里自然发生的空间转移。
在之前的版本中，我也经常尝试连接多张图片。多图连接本身对模型要求很高，因为它不只是“从一张图到另一张图”，还需要在中间补足摄影机、主体和空间变化的连续逻辑。
这次，Kling 4.0 在 1→2、2→3 的运动过程中，整体衔接自然了很多，原图风格也更稳定地保留下来。对我来说，这意味着为了获得理想转场而反复生成和后期修补的成本会降低。在多张图片组成连续视频的创作里，这一点提升非常明显。
Kling 4.0 输出的视频：
小猫在现实世界与卡通世界之间来回转换
1）我重点观察什么
第三个测试，我最关注的是风格转换的自然性和转换过程中的动作稳定性。我将主要观察三点：
从实拍变为卡通时，角色形态和运动是否还能延续；
再次回到实拍时，是否仍然像同一个角色；
各种视觉风格是否边界清晰，不会互相混杂或变得模糊。
2）测试场景说明&Prompt
这一组测试中是我平时很常使用的一种创作方式：实拍 → 卡通 → 实拍 → 卡通，不同视觉风格在同一个视频中反复切换。这类视频对模型的要求其实很高。因为风格一旦发生大幅变化，角色形态、动作方向、画面质感都容易变得不稳定。尤其是从实拍变成卡通，再回到实拍时，如果角色不像同一个角色，连续感就会被打断。
所以这一组测试，我重点看的是：即使风格变化很明显，同一角色和场景运动是否还能保持连贯。
左滑查看测试图片
Prompt
3）生成结果反馈
整体来看，Kling 4.0对实拍和卡通之间的反复切换完成得非常自然。不同风格能够在一个视频里连续出现，而且转换过程没有明显割裂，这让我看到它在混合风格视频创作中的潜力。尤其是在这种风格差异很大的连续视频里，Kling 4.0能够保持角色、动作和场景之间的关系，让风格变化不只是视觉效果，而是成为叙事动作的一部分。
在快速运动和大幅风格变化同时发生的场景中Kling 4.0已经展现出较好的稳定性。对创作者来说，这类能力很适合用来探索更复杂、更有趣的视频创作形式，比如实拍与动画融合、角色跨风格穿梭、不同视觉世界之间的连续叙事。
这次测试Kling 4.0，我最直观的感受是，创作者把一个场景转化成视频的过程变得更稳定了。它不只是让画面动起来，而是在人物表演、镜头运动和画面衔接上，更好地保留了原本图像里的气质和节奏。
我的创作经常是在现实场景里加入一些超现实的情境，所以我并不只是追求画面动得更复杂，或者运动效果看起来更华丽。对我来说，更重要的是：原本在静态图像中建立好的色调、人物状态、空间质感和情绪，能不能在视频里继续成立。从这次测试来看，Kling 4.0 在这方面给了我比较明确的信心。
当然，我也希望后续能看到它在表演细节、声音表现、角色一致性，以及更精细的控制能力上继续提升。因为当这些部分变得足够稳定时，AI视频创作就不只是“把图像动起来”，而是能更深入地参与到创作者判断里，帮助创作者把一个完整的视觉世界延续下去。