Google DeepMind 團隊最近發布了其升級過後的最新版影片生成模型 Veo 3，展示了其在該技術方向上的研發成果。Veo 3 的設計目標在於解決當前 AI 影片生成領域面臨的幾個關鍵挑戰，包括畫面連貫性、語意理解的準確性，以及多模態輸出的一致性。
下面這段是 Google 對外提供的 Veo 3 宣傳影片 :
Veo 3
高解析度與時間連貫性是技術核心
AI 生成長影片時，維持物體和場景在時間軸上的一致性，是一個普遍的技術難點。早期模型常出現人物特徵或背景物件在連續畫面中無故變換的問題。我們檢視 Google 發布的資料，繼 Gemini Image 已經大幅改善圖像一致性後，Veo 3 也在這方面進行了最佳化，目的是要產生時間上更為連貫的動態影像。該模型支援最高 4K 解析度的輸出，提升了用戶們產生影片的視覺品質，但也意味著 Google 的 AI 模型必須在更高像素的基礎上，維持細節的穩定性。
自然語言理解與電影化風格的轉譯
Veo 3 的另一項重點是其對自然語言提示詞（Prompt）的處理能力。它能夠解析描述性的語言，並將其轉化為特定的視覺風格或攝影技巧。例如，模型被訓練來理解「縮時攝影」、「空拍鏡頭」等電影術語，並在生成的影片中體現這些效果。這反映了當前大型模型在跨模態（文字到視覺）理解方面持續進步的趨勢，目標是讓使用者能以更直觀的方式控制生成結果。
整合式音訊生成
傳統影片製作流程中，音訊與視訊是分開處理的。Veo 3 嘗試整合這兩個流程，在生成畫面的同時，匹配相對應的音效、環境音，甚至初步的對白。這種聲音與影像同步搭配的生成方式，已經是進一步提高內容製作的效率。從技術角度來看，這要求模型不僅能理解視覺內容，還能推斷出該場景下應有的聲音環境，是多模態 AI 研究的一個重要方向。
潛在應用與市場定位
Veo 3 的推出也瞄準了從專業到消費級的廣泛應用市場。Veo 3 已透過 Google Cloud 的 Vertex AI 平台向特定開發者和企業提供預覽。在專業影視製作流程中，這類工具的潛在用途包括：
概念預覽 (Pre-visualization)：在前期籌備階段，快速將劇本或分鏡腳本視覺化，以評估拍攝效果，降低溝通與試錯成本。
素材補充：為特定場景（如昂貴的特效鏡頭或難以拍攝的空景）生成補充或替代素材。
行銷內容製作：快速生成用於社交媒體或廣告的短影音內容。
消費級市場的整合：Google 將 Veo 3 的技術整合進 Google Photos。這項名為「Create」的功能，讓普通使用者能利用現有照片，生成具有動態效果的短片。如此一來，更多原本在 AI 影像生成社群和研究領域的高階 AI 技術已經持續普及化、應用於日常數位生活管理的趨勢，讓使用者能以新的方式整理和呈現個人數位資產 AI。
Veo 3 應用在 Google Photos，比之前的 Veo 2 ，更進一步強化照片轉影片的成果，新版本目前於美國市場先實裝，測試時，美國用戶可在行動裝置這邊開 App ，在Create 分頁中選擇態影像，就可轉換成短片，雖然免費版的秒數從之前的 6秒 改成 4 秒，但效果品質大增，付費用戶包括 Pro 在內，可以獲得更多秒數和更優秀的影片生成內容
Veo 3 逐步擴大應用範圍與使用者人數
Veo 3 的發布，可視為 Google 在競爭激烈的 AI 影片生成領域所展示的最新進展。它在提升影片連貫性、深化語意理解以及整合音訊生成方面的嘗試，解決了部分現有技術的問題。然而，如同所有生成式 AI 技術一樣，其實際應用效果、算力成本，以及其內容在真實世界中的可靠性，仍有待更廣泛的測試與時間的檢驗。而目前在各大相關社群， Veo 3 影片的生成數量也在提升中，是否能和之前中國的可靈 Kling、Wan2.x 等影片生成模型一樣獲得夠多使用者，就要再看了。
此外，CyberQ 認為，隨著這類技術的成熟，關於內容原創性、版權歸屬以及潛在濫用（如深度偽造）等議題，也將持續成為整個行業需要共同面對和探討的課題。Veo 3 和它的同類模型，正推動內容創作工具的演進，而它們將如何重塑產業生態，值得持續觀察。
本文題圖採用Google Gemini AI生成
