10月16日，就在AI视频领域的军备竞赛仍聚焦于 Sora 2 音画同步所加入的高拟真度赛道时，Google 经过数日网上泄密与舆论发酵后，突然强势切入战局，公开释出其视频生成模型的全新迭代——Veo 3.1，此次升级旨在系统性地提升视频生成的几大重要维度：导演级的叙事控制能力、电影级的音频质量，以及更高的场景真实感。Veo 3.1的正式推出，无疑进一步拉高了行业的竞争门槛。

Veo 3.1 作为 Veo 视频模型家族的新成员，在其前代版本 Veo3 的基础上实现了多维度升级，不仅显著增强了对角色对话、环境音效与多样化音频效果的原生支持，更通过音频与画面的深度融合，赋予视频更精准的情绪表达、节奏控制与叙事基调构建能力。与此同时，模型在提示词理解与指令遵循方面亦有提升，可以更深入地捕捉用户意图，实现更完整的叙事逻辑和声画演绎。除了备受瞩目的音频生成能力，Veo 3.1 还新增了以下三大功能：

1. 图像参考（Ingredients to Video）:支持用户上传多张参考图像，模型可据此生成包含指定角色、场景与视觉风格的连贯视频，显著提升内容一致性；
2. 视频扩展（Extend）:能够基于已有视频片段，智能延伸画面内容，实现从短视频到长视频的自然衔接，适用于叙事延续或内容补全；
3. 视频首尾帧（Frames to Video）:用户提供首尾帧图片，模型自动生成两者之间的自然过渡视频，满足场景切换的创意需求。

在原生音画同步的赛道中，Google 的 Veo 系列视频模型始终居于行业领先地位，而 OpenAI 前推出的 Sora 2 则迅速跟进并强化了此功能，二者在音画同步的理解与实现路径上各有侧重，也由此塑造出不同的产品风格与应用倾向。如今 Veo 3.1 的迅速迭代，使这场视听一体化的竞争进入白热化阶段。

目前 302.AI 已接入 Veo 3.1 文生视频/图生视频的模型 API，在本期测评中，我们将沿用前日针对 Sora 2 发布的《别再只谈电影级画质，Sora 2评测：当AI开始真正讲中文、做导演，真实感什么水平？》中的实测案例，将 Veo 3.1 与其前代版本 Veo 3 以及 Sora 2 展开多维度对比，解析其真实创作表现与技术壁垒。

I. Veo发展史

Veo 1（初始版本）

• 发布时间：2024 年 5 月 该版本标志着 Google 正式进入 AI 视频生成领域，作为 DeepMind 的首款文本到视频模型发布。
• 功能特性： Veo 1 主要支持基于文本提示生成短视频，长度通常限于几秒钟，输出分辨率较低（约 720p）。它强调基础视觉生成，如简单场景和物体运动，但视频往往出现 glitch（闪烁）和不连贯问题，适合实验性使用。该模型在物理模拟和动作流畅性上尚不成熟，主要用于内部测试和初步演示，没有集成音频或高级编辑功能。这反映了 Google 在 2024 年对多模态 AI 的探索意图，帮助开发者快速原型化短片，但实际应用受限于质量不稳。

Veo 2

• 发布时间：2024 年 12 月 在 Veo 1 基础上快速迭代，于 Google Labs 的 VideoFX 和 ImageFX 工具中推出，同时伴随 Imagen 3 图像模型更新。
• 功能特性： Veo 2 显著提升了视频的真实感和电影感，支持更长的剪辑生成（约 8-10 秒），并改善了对电影摄影的理解，如光影、构图和动态跟踪。新增对照片、插图和卡通的兼容性，生成更亮的、组成更好的视频，同时引入安全过滤以减少版权风险。与前代相比，它减少了 glitch，增强了物理真实性（如物体交互），但仍缺乏原生音频同步，主要依赖外部工具编辑。这版本针对创作者优化，扩展到 YouTube Shorts 等平台，体现了 Google 向消费级应用的转型。总体上，Veo 2 标志着从实验向实用工具的转变，用户可通过 Google Labs 实验 Whisk 等新功能进行 remix 场景。

Veo 3

• 发布时间：2025 年 5 月，于 Google I/O 2025 宣布 作为 Veo 系列的重大升级，在 Veo 2 基础上引入音频生成，标志着多模态视频时代的开启。
• 功能特性： Veo 3 支持生成高保真短视频（4-8 秒，1080p分辨率），首次集成同步音频，包括对话、音效和环境噪音，与视觉完美匹配。它提升了物理模拟和叙事连贯性，如角色一致性和多镜头过渡，同时推出 Flow 工具作为配套电影编辑器，支持参考图像驱动角色和首尾帧生成剪辑。此外，引入 Veo 3 Fast 变体以加速生成，定价更低（约 0.15 美元/秒），适用于快速原型。从用户意图看，Veo 3 满足了专业创作者对“端到端”视频制作的需求，推动了从静态图像到动态故事的转变。

Veo 3.1（最新版本）

• 发布时间：2025 年 10 月 14 日（于 10 月 15 日正式 rollout） 作为 Veo 3 的增量升级，直接响应 OpenAI Sora 2 的竞争，集成到 Flow、Gemini App、Vertex AI 和 Gemini API 中。
• 功能特性： Veo 3.1 可扩展视频长度至 60 秒，增强真实感。音频功能大幅优化，包括更丰富的对话、环境音和效果同步，并首次将音频扩展到所有编辑工具，如“Ingredients to Video”（融合多张参考图像生成视频）、“Frames to Video”（首尾帧自动过渡）和“Extend”（基于最后一秒延长剪辑）。新增插入/移除对象编辑（AI 重建背景）、更强提示遵守（减少无效生成）和角色一致性（跨场景维持外观）。它还引入 SynthID 水印以标识 AI 内容，并提供 Veo 3.1 Fast 模式以平衡速度与质量，定价维持在 0.15-0.40 美元/秒。与 Veo 3 相比，3.1 更注重叙事控制和电影风格理解，适用于故事板、RPG 游戏资产和企业预可视化。

模型功能总览：

II. 实测模型基本信息

（1）各实测模型在 302.AI 的价格：

（2）测评目标：

评估模型生成的音频效果，包括音效丰富度、真实度以及与画面匹配程度等。

（3）测评工具：

• Veo 3-Pro使用302.AI的应用超市→AI视频生成器应用
• Veo 3.1和Sora 2使用API超市→在线调试功能

（4）测评方法：

各案例均使用统一的图片和提示词进行生成，且均取第一次生成结果，评测结果仅供参考。

III. 实测模型案例

案例1：文生视频-物体&环境测试

提示词：

场景位于中国商场的地下停车场，POV视角，主人公向自己的车辆走去。车辆是一台黑色的保时捷992 Turbo，车牌是中国号牌，粤A302A1. 主人公走到车前后，蹲下观赏车的前脸。背景声有其他车辆发动打火，行人交谈的声音。

各模型样片：

案例2：文生视频-人物中文对话测试

提示词：

场景位于摄影棚内，POV视角，主人公手持哈苏X2D，正在为一个潮流品牌拍摄Lookbook.模特为25岁的亚洲男性，金色短发，戴着一顶灰色冷帽，穿着是典型的日系Cityboy秋装风格。主人公走向这名模特，面对面与他沟通拍摄内容要求。画面聚焦在模特的面部，捕捉他在交谈中的动作，笑容。双方使用普通话交流。

各模型样片：

案例3：文生视频-多镜头叙事测试

提示词：

一段电影感的视频，描绘一场德州扑克牌局的决定性时刻。

场景：一间光线昏暗、充满烟雾的私人牌室。主光源来自牌桌正上方的一盏低垂的吊灯，营造出强烈的明暗对比。

背景音乐：一段紧张、心跳般的电子节拍，混合着若有若无的低沉弦乐，烘托出剑拔弩张的氛围。

镜头序列：

1. 荷官（Dealer）：一个中幅镜头。一位金发美女荷官，身着专业的黑色马甲，动作优雅而精准。她刚刚发出最后一张河牌，双手平放在桌面上，眼神冷静地扫过每一位玩家，脸上带着职业性的、不动声色的微笑。
2. 玩家A（年轻的挑战者）：切换到他的中幅镜头。一个20多岁的年轻人，戴着一顶反戴的棒球帽。他紧咬下唇，眼神在河牌和对手之间快速移动，手指无意识地敲击着桌面，暴露出他的紧张与不确定。
3. 玩家B（沉稳的老手）：切换到他的中幅镜头。一位50多岁、戴着金边眼镜、梳着油头的中年男人。他身体微微后仰，靠在椅背上，面无表情，眼神深邃，仿佛一切尽在掌握。他的一只手悠闲地转动着一枚筹码，动作沉稳而有节奏。
4. 玩家C（情绪化的赌徒）：切换到他的中幅镜头。一个体格健硕、穿着花衬衫的男人。他看到河牌后，瞳孔微微放大，额头渗出细汗，身体不自觉地前倾，一只手紧紧攥着自己的底牌，充满了期待与贪婪。
5. 河牌（The River）：一个桌面特写镜头，缓慢地滑过五张公共牌——红桃A、黑桃K、红桃Q、方块J和最后一张翻开的红桃10，形成了一副皇家同花顺。桌上堆满了五颜六色的筹码。
6. 全景：最后，镜头缓缓拉开，一个全景镜头将所有人的神态尽收眼底，紧张的对峙感达到顶点。

风格：电影级质感，4K，戏剧性光影，人物内心戏丰富，慢镜头特写。

各模型样片：

案例4：文生视频-动作物理测试

提示词：

风格：超写实，4K电影级画质，戏剧性体育赛事镜头，高燃氛围。

（场景1）身着亮蓝色球衣的8号足球运动员特写，在耀眼球场灯光下眼神专注，深吸一口气平复心绪。

（场景2）全景镜头捕捉他有力的助跑与完美击球。在球鞋触球瞬间，视频转入史诗级慢镜头——草屑与水珠凌空飞溅。

（场景3）动态低角度“跟随镜头”追踪剧烈旋转的足球，划出绝美弧线绕过腾空而起的人墙。

（场景4）快速切换微表情特写：防守球员意识到球已过境时脸上的痛苦绝望；门将飞身侧扑时坚毅面容的特写。

（场景5）门将身后视角展现戴手套的手掌与不可阻挡的足球仅毫厘之隔，皮球直挂球门死角。

（场景6）结局采用“球网摄像机”视角：足球撕裂球网，致使网窝剧烈震颤，整个门框为之震动。

（音效）击球瞬间的清脆“砰”响，足球划破空气的呼啸声，最终汇入山呼海啸的观众欢呼。激情解说员声线渐强，纵声高呼：“ABSOLUTELY SENSATIONAL! HE’S DONE IT!”

各模型样片：

案例5：图生视频-物理特效测试

提示词：

• 风格： 电影感、暗黑、JDM改装车风格、写实CG。
• 第一镜（点火）： 镜头从当前图片的低角度开始。首先，GTR标志性的四个圆形尾灯亮起，在昏暗雨景中划出红色的光晕。随即，引擎被唤醒，发出一声低沉有力的轰鸣。同时，四出的巨大排气管瞬间喷射出一股蓝色与橙色交织的火焰，短暂照亮了湿滑的地面。
• 第二镜（烧胎）： 镜头切换到侧后方，对准后轮。在引擎持续的咆哮声中，后轮开始疯狂旋转，与湿滑路面剧烈摩擦，将地面的积水甩成漫天水雾和白色烟雾，车身在巨大的扭力下轻微颤动。
• 第三镜（弹射）： 车辆瞬间向前弹射出去，强大的加速度让车尾轻微下沉。镜头以极快的速度跟随车辆，产生强烈的动态模糊。车尾灯在水雾中拉出两条醒目的红色光线，最终消失在远处的黑暗中。音频同步强烈的轮胎抓地声和引擎转速瞬间拉满的咆哮。

各模型样片：

Ⅳ. Veo 3.1 实测结论

在完成本轮涵盖五大核心场景的实测后，我们对 Veo 3.1 的能力边界与性能侧重点已建立起初步认知。整体来看，新版本在细节体验上有所提升，但仍未形成从底层架构层级的根本性升级。以下是三大关键维度的拆解评估：

1.与 Veo 3.0 相比，Veo 3.1 在音频处理上的“听感体验”进步明显，主要表现在对白语意的丰富度、语调节奏的自然度等方面均有优化。在案例 2 的人物对话中，我们能感受到 Veo 3.1能主动组织更具连续性的语句输出，不再仅是机器拼贴式对白。

在音效与配乐方面的表现也值得肯定，案例 1 中轻击车身时传来的金属质感音，以及案例 4 中丰富的细节音效与配乐，体现出音频生成在“细节匹配”层面的数据改进与训练质量提升。

但缺点也同样明显。中文语音依旧是软肋：词汇不当、发音错误等问题导致整体对白的可用性大打折扣，直接影响到剧本类内容生产的完整性与叙事沉浸感。在案例 3 的英文解说部分，虽然表达较为流畅，但在语调控制与情绪渲染层面仍明显逊于 Sora 2；

2.在人物、背景、基础光影还原度上，Veo 3.1 与主流头部模型持平，并未展现出明显的跨越式提升。但值得一提的是，部分特效类场景有不错表现。在案例 5 中，诸如液体飞溅、火焰燃烧、烟雾蔓延等复杂材质的渲染张力明显强于上代模型，体现出物理反馈机制上的运算调优。这类提升虽然非系统性，却对于营造视频氛围和增强观感真实感起到了关键价值；

3.复杂物理运动，多镜头叙事能力无明显进步。案例4的足球场景充分暴露了模型依然无法准确理解人物动作物理，与足球的交互，依旧停留在动作拼接层面。案例 3 中的镜头调度，几乎与旧版本如出一辙，未能实际体现任何“多镜头智能理解”层面的升级逻辑。与 Sora 2 对提示词中 POV、多机位等镜头意图的精准执行相比，差距显而易见；

综合来看，从模型自身的基础音画表现来看，Veo 3.1确实只是一次“0.1版本”的微调，在核心的音画质量上并未产生质变。其更为直观的升级，反倒体现在多图参考、视频延长等外围功能的加入上——这些功能虽然不直接提升生成质量的上限，却极大地拓宽了创作者的自由度与可控性。还是让我们继续期待，Google在未来的大版本更新中，会交出一份真正令人震撼的答卷。

V. 如何在 302.AI 上使用

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使用模型 API

步骤指引：API超市→视频生成→Google→Veo3.1

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