क्लींग 2.0 ने मॉडल संरचना, प्रशिक्षण विधियों और डेटा इंजीनियरिंग के मामले में पूरी तरह से अपग्रेड किया है, जिसके परिणामस्वरूप मूल मॉडल की क्षमता में 38% की वृद्धि हुई है। यह सुधार क्लींग 2.0 को अधिक स्वाभाविक गति, अधिक खूबसूरत और स्थिर नियंत्रण में वीडियो सामग्री उत्पन्न करने के लिए सक्षम बनाता है। उपयोगकर्ता केवल सरल संकेत शब्दों को इनपुट करके वीडियो में मुख्य विषय को बड़ी मात्रा में आंदोलन करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं, जबकि चित्र स्थिरता को बनाए रखते हैं। उदाहरण के लिए, क्लींग 2.0 पुरुष को पोस्टर से बाहर निकलते हुए, टाई को व्यवस्थित करते हुए और क्लोज़-अप शॉट करते हुए लगातार क्रियाओं को उत्पन्न कर सकता है, जो इसकी क्रिया निरंतरता और चित्र स्थिरता में प्रदर्शन को दर्शाता है।