Kling 2.6 네이티브 오디오 시네마 테스트
모션, 대사, image-to-video 결과에 초점을 두고 왜 Kling 2.6이 오디오 포함 영상 생성으로 두드러졌는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
동시 오디오·비디오 생성을 핵심으로, 영상, 음성, 효과음, 앰비언스를 한 번에 만들어 처음 초안부터 사운드가 필요한 짧은 클립에 잘 맞습니다.
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Kling 2.6은 2025년 12월 3일 공개된 Kuaishou의 비디오 모델로, 공식적으로는 simultaneous audio-visual generation을 중심에 둡니다. Kuaishou는 이 모델이 텍스트 기반과 이미지 기반 워크플로 모두에서 영상, 자연스러운 음성, 효과음, 주변 분위기를 한 번에 생성할 수 있으며 최대 10초 클립을 지원한다고 설명합니다. FreeGPT2에서는 이 모델 라인을 짧은 프롬프트 기반 및 참조 기반 비디오 생성으로 정리해 두었고, 네이티브 오디오는 선택적으로 사용할 수 있습니다.
Kling 2.6 preview 1
Kuaishou의 공식 2.6 릴리스는 먼저 무음 영상을 만든 뒤 사운드를 덧붙이는 방식이 아니라, 영상, 음성, 효과음, 주변음을 함께 생성하는 점을 핵심으로 둡니다.
공식 자료는 Kling 2.6을 text-to-audio-visual과 image-to-audio-visual 모두를 다루는 모델로 설명하며, 단순 프롬프트 비디오 모델로만 보지 않습니다.
Kuaishou는 2.6 업데이트의 강점으로 음화 협응, 더 깨끗하고 층이 있는 오디오, 그리고 더 강한 의미 이해를 강조합니다.
FreeGPT2의 현재 페이지에서는 5초 또는 10초 실행, 선택형 오디오, 프롬프트 또는 참조 이미지 기반 생성, 그리고 화면비, CFG scale, negative prompt, 최대 2장의 참조 이미지 같은 제어를 제공합니다.
이 크리에이터 walkthrough와 플랫폼 데모는 Kling 2.6의 네이티브 오디오, 동기화된 음성, 영화적 단편 모션 테스트를 판단하는 데 도움이 됩니다.
모션, 대사, image-to-video 결과에 초점을 두고 왜 Kling 2.6이 오디오 포함 영상 생성으로 두드러졌는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
Kling 2.6이 영상, 대화, 내레이션, 음악, 효과음을 한 번의 생성 안에 어떻게 묶는지 간결하게 보여주는 데모입니다.
제어된 움직임 관련 구현 예시를 한 편 더 보고 싶을 때, Kling 계열의 짧은 연출 이해를 보완하는 데 유용합니다.
Kling 계열이 보다 영화적인 연출형 출력을 어떻게 다루는지 보완하는 데 적합한 크리에이터 영상입니다.
새로운 Kling 계열 워크플로우가 제작 맥락에서 어떻게 평가되는지 큰 그림으로 보는 참고입니다.
이 크리에이터 반응과 공개 롤아웃 노트는 Kling 2.6이 오디오-비주얼 생성, 모션 제어, 실사용 준비성 측면에서 어떻게 받아들여졌는지 판단하는 데 도움이 됩니다.
주체, 움직임, 대사, 분위기, 소리 단서를 적고, 특정 캐릭터나 오브젝트, 장면에 고정해야 한다면 최대 2장의 참조 이미지를 올립니다.
5초 또는 10초를 고른 뒤, 첫 결과부터 네이티브 오디오를 포함할지 아니면 움직임과 프레이밍만 보기 위해 무음으로 둘지 결정합니다.
text-to-video에서는 16:9, 9:16, 1:1과 CFG scale을 조정합니다. image-to-video에서는 참조 이미지와 negative prompt를 더 적극적으로 활용해 움직임 방향을 조입니다.
움직임, 프레이밍, 타이밍, 소리를 함께 보고, 더 깔끔한 무음 버전이 필요한지 아니면 음화 일체감을 더 강화할지에 따라 프롬프트나 참조 이미지를 조정합니다.
Kling 2.6은 사운드를 나중에 얹는 것이 아니라 첫 렌더부터 포함해야 하는 짧은 프롬프트 기반 또는 참조 기반 클립에서 가장 강합니다.
첫 초안부터 내레이션, 효과음, 분위기를 포함해야 하고 단순 무음 모션으로 끝나면 안 되는 경우에 Kling 2.6이 적합합니다.
캐릭터, 제품, 장면의 시각적 기준을 유지한 채 움직임과 소리를 함께 탐색하고 싶을 때 이미지 기반 워크플로가 유용합니다.
말소리, 내레이션, 환경음이 장면 해석을 크게 바꾸는 짧은 클립에 잘 맞습니다.
더 큰 제작 워크플로로 넘어가기 전에 같은 짧은 콘셉트를 사운드 유무로 비교하고 싶을 때 적합합니다.
Kling 2.6을(를) 사용하는 각 세대는 FreeGPT2 내에서 크레딧을 소비합니다.
처리 시간은 큐 상태, 선택한 길이, 오디오 활성화 여부, 텍스트 기반인지 참조 기반인지에 따라 달라집니다.
현재 크레딧 기준은 페이지에 표시되는 실시간 비용을 확인하세요. FreeGPT2에서 Kling 2.6 비용은 길이, 오디오, 워크플로 타입에 따라 달라집니다.
Kuaishou는 Kling 2.6을 simultaneous audio-visual generation 중심으로 설명합니다. 공식 릴리스에 따르면 영상, 자연스러운 음성, 효과음, 주변음을 텍스트 기반과 이미지 기반 워크플로 모두에서 한 번에 생성할 수 있으며, 사운드를 후반 단계로 미루지 않는 점이 핵심 차이입니다.
무료 크레딧으로 시작하고 실제 아이디어에 따라 텍스트를 비디오로, 이미지를 비디오로 테스트한 후 더 많은 개인 생성, 더 많은 반복 및 반복적인 제작 작업을 위한 더 많은 공간이 필요할 때 업그레이드하십시오. 계획은 워크플로를 먼저 검증하고 출력이 유용하다고 입증될 때만 확장할 수 있도록 설계되었습니다.
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