隨著 AI 影片生成技術迅速進化，Google DeepMind 推出新一代模型 Veo 2，挑戰 OpenAI 的 Sora 與 Runway 的 Gen-3[1]。Veo 2 透過提升影片長度、解析度、真實感及動作連貫性，為影片生成領域帶來重大突破。
本文將深入探討 Veo 2 的核心技術，包括其生成能力、模型架構、訓練數據及多模態處理能力。同時，我們將與其他主流模型進行比較，並分析 Veo 2 在不同產業以及平台的整合現況。本文為企業決策者、技術開發者及內容創作者提供全面的商業技術分析，以評估 Veo 2 的潛在價值與應用機會。
什麼是 Google Veo 2？技術亮點解析
Veo 2 四大亮點：影片生成能力全面升級
- 高畫質長影片生成：Veo 2 可生成長達 2 分鐘以上的 4K (4096x2160) 影片[2]，已超越多數競品模型。目前 VideoFX 仍處於實驗階段，輸出限制暫設為 720p / 8 秒，主要用於模型微調與用戶測試[2]。
- 物理模擬與動作連貫性：DeepMind 聲稱 Veo 2 對真實世界物理現象有更深入的「理解」，能更自然地模擬物體運動、流體及光影效果，提高畫面真實感與動作流暢度[2]。
- 鏡頭語言支援：使用者可透過文字提示指定鏡頭角度、移動方式或場景構圖，Veo 2 能準確理解並生成相對應的效果[3]。
- 技術限制：在處理長時間或複雜劇情時，模型仍面臨物件、動作以及角色身份一致性的挑戰，尚有優化空間[4]。
專為創作者設計的模型！Veo 2 採用哪些技術架構？
雖然 Google DeepMind 尚未正式公開 Veo 2 的完整模型架構，但外界普遍推測其核心設計採用擴散模型（Diffusion Models）結合 Transformer 等主流生成式模型技術。為強化模型對空間與動態的理解，Veo 2 可能也融入「世界模型」或 3D 場景表示的元素，讓生成內容在攝影機運動與畫面構圖上更具一致性與真實感。此外，Veo 2 在研發過程中與多位創作者密切合作，深入理解創作流程與實際需求，藉此優化模型行為，使其更貼近內容創作者的使用情境，進一步提升創作彈性與生成品質。
Veo 2 的多模態訓練能力
- 訓練資料來源：Veo 2 透過大量「高品質影片」與「文字描述」配對進行訓練，資料來源部分來自 YouTube 公開內容，強化模型的語意理解與場景生成能力[2]。
- 支援多模態輸入：結合文字與圖片提示生成影片，提升創作自由度與細節控制能力[1][2]。
- 風格多樣性：能生成各種主題和風格的影片，包含動畫風、寫實風、科幻風等多種視覺風格[3][5]。
- AI 浮水印技術：內建 SynthID 隱形浮水印，確保 AI 生成內容可追溯來源，提升平台安全與內容透明度[2]。
