Veo 3.1 は、Gemini/Vertex（Veo）エンドポイントを呼び出すと、動画と同時に同期済みの音声をネイティブに生成します — テキストプロンプトで音声（音のキュー、セリフ、SFX、アンビエンス）を制御でき、同じ生成ジョブがダウンロード可能な MP4 を返します。多くのプロバイダを束ねる統合 API を好む場合、CometAPI からも Veo 3.1 にアクセスできます（CometAPI に Comet キーで呼び出し、veo3.1/veo3.1-pro を指定）。このリリースは他のメディアモデル（例えば OpenAI の Sora 2）に対する直接的な競合として位置付けられており、音声のリアリズム、ナラティブ制御、マルチショットの継続性に焦点を当てた改良が行われています。
Veo 3.1 とは？
Veo 3.1 は、Google のテキスト・画像→動画モデル「Veo」ファミリーの最新イテレーションです。従来の Veo リリースと比較して、Veo 3.1 はネイティブ音声生成を特に強調しています — つまり、動画出力の一部として同期したセリフ、アンビエンス、効果音、音楽のキューを生成し、別途 TTS やポストプロダクションの工程を必要としません。さらに、新しいナラティブ制御（参照画像、ファースト・ラストフレームのトランジション、シーン拡張機能）を導入し、マルチショットのストーリーをより一貫したものにします。
それが重要な理由：音声は視聴者が空間、感情、タイミング、因果関係を解釈する手段です。ネイティブ音声生成（口の動きに合ったセリフ、目に見えるイベントに合わせてタイミングが取られた SFX、シーンの地理に適合する背景アトモス）は、クリップを「本物らしく」感じさせるために必要な手作業を減らし、クリエイターがストーリーやムードの反復をより迅速に行えるようにします。
Veo 3.1 は音声を生成できるのか — どのような音声を作れるのか？
モデル内で音声はどのように生成されるのか？
Veo 3.1 は、動画生成パイプラインの統合出力モダリティとして音声を扱います。動画フレームを別の TTS やフォーリーエンジンに送るのではなく、Veo の生成プロセスは音声と映像ストリームを同時にモデリングし、タイミング、音響的なキュー、視覚的なイベントの整合性を確保します。このジョイントモデリングにより、会話のやり取り、アンビエントなサウンドスケープ、同期した SFX が生成された映像と自然に整合します。3.1 では「より豊かなネイティブ音声」と同期した音の生成が大きな改善点として掲げられています。
音声機能が大きな意味を持つ理由
歴史的に、多くのテキスト→動画システムは無音の動画を生成し、音声は後段のパイプラインに委ねていました。Veo 3.1 は生成の同一パスで音声を生成することでそれを変えています — 手作業のミキシングを減らし、短いセリフのリップシンクをより厳密にし、プロンプトで因果的なサウンドイベント（例：「カメラが左に切り替わるとグラスが割れる」）を制御できるようにします。これは制作速度、反復的なデザイン、クリエイティブなプロトタイピングに大きな影響を与えます。
Veo 3.1 が生成できる音声の種類
- セリフ／スピーチ — 複数話者のセリフで、口の動きやアクションに対応したタイミング。
- アンビエントサウンドスケープ — シーンの地理に合った環境音（風、交通、ルームトーンなど）。
- 効果音（SFX） — ヒット、衝撃、ドア、足音などを視覚的イベントに合わせてタイミング生成。
- 音楽のキュー — シーンのペーシングに合った短い音楽モチーフやムードの下支え。
これらの音声タイプはネイティブに生成され、専用の音声パラメータではなくプロンプトの内容に主に基づいて誘導されます。
技術的な制約と長さ
標準の Veo 3.1 は高品質なショートクリップ向けに設計されています（一部のフローでは 8 秒の高品質出力）。ただし、モデルは「Scene Extension」や生成ブリッジ（ファースト→ラストフレーム、最後の 1 秒からの延長）もサポートしており、Scene Extension による連結で数十秒から 1 分以上のマルチクリップシーケンスを作成できます。
Veo 3.1 で音声を生成する方法（Google Gemini / Vertex 経由の直接利用）
Step 1: 前提条件
- Gemini API / Vertex AI にアクセスできる Google アカウントと有効な API キー／認証情報（Veo 3.1 は多くのアクセス経路で有料プレビュー）。
- 環境にセットアップされた Google の
genai/ Gemini クライアントまたは REST エンドポイント（クラウドコンソールを使いたい場合は Vertex クライアント）。
Step 2: 適切なモデルとアクセスの選択
veo-3.1-generate-preview（スピード／コストを優先する場合は veo-3.1-fast）を使用します。これらのモデル文字列は Google のプレビューアクセス向けの例に記載されています。Gemini API / Google AI キー（または AI Studio / Vertex AI 経由のアクセス）が必要です。
Step 3: Python 例 — Gemini genai クライアント（推奨、コピー＆ペースト）
この例はプログラムによる呼び出しの形（Python、google.genai クライアント）を示します。音声の指示を含むテキストプロンプトを提供する方法をデモします。
# pip install google-genai (follow official SDK install)
from google import genai
from google.genai import types
import time
client = genai.Client(api_key="YOUR_GOOGLE_API_KEY")
prompt = """
Scene: Rainy downtown street, night. Neon reflections on wet pavement.
Ambience: continuous distant rain and passing cars.
SFX: bus brakes and hiss at 2.3s; umbrella snap at 0.6s.
Music: subtle synth pad enters at 0.5s (slow attack).
Dialogue:
ALICE (soft, tired): "I didn't think we'd still be here."
BOB (sighing): "Neither did I. Let's go."
Visual: medium close-up on ALICE, camera dolly forward.
"""
operation = client.models.generate_videos(
model="veo-3.1-generate-preview",
prompt=prompt,
config=types.GenerateVideosConfig(
duration_seconds=8,
aspect_ratio="16:9",
resolution="1080p",
number_of_videos=1
),
)
# Poll until done (SDK returns an operation object you can poll)
while not operation.done():
print("processing...")
time.sleep(2)
operation = operation.poll()
result = operation.response # check SDK docs for exact structure
video_url = result.generated_videos[0].video # URL or base64 depending on SDK
print("Download result:", video_url)
注記：返されるファイルは通常、生成された音声トラックを含む MP4 です。上記の音声制御の鍵は、プロンプトに埋め込まれた記述的な音声指示です。Veo 3.1 は自然言語による音声の指示に応答して、同期した音声トラックを生成します。
Step 3 — 参照画像と「Ingredients to video」の使用
キャラクターの外観や音響キューの一貫性を保つため、最大 3 枚の参照画像を渡すことができます。Veo は視覚スタイルと連続性を維持するためにこれらを利用します。同一の生成呼び出しで reference_images=[...] をサポートしています。シリーズ作品でキャラクターの声や習慣的な音（例：繰り返し登場するドアのきしみ）を一定にしたい場合に推奨されます。
Step 4 — シーンの延長（Scene Extension）による音声の継続性
Veo 3.1 は「Scene Extension」をサポートしており、前のクリップの最後の 1 秒に基づいて新しいクリップを生成し、より長いシーケンスを作れます — 背景アンビエンスや継続する音楽など、音声も継続性を保ちながら拡張されます。generate_videos の呼び出しで video=video_to_extend パラメータを使用します。
# Pseudocode: extend a previous clip while preserving audio continuity
operation = client.models.generate_videos(
model="veo-3.1-generate-preview",
prompt="Continue the scene: morning light brightens, seagulls move closer; audio: swell builds into light strings",
video=previous_clip_resource,
config=types.GenerateVideosConfig(duration_seconds=10),
)
Step 5 — ファースト＆ラストフレームのブリッジ（音声付き）
2 つのフレーム間をスムーズに遷移させたい場合（例：昼のショットから夕暮れのショットへのモーフィング）、image=first_frame と last_frame=last_frame を指定し、プロンプトに音声の指示を含めます。Veo は遷移フレームを生成し、視覚的な進行を反映した音声も生成します。Veo は通常、MP4 内にミックス済みの単一音声トラックを返します。
Veo 3.1 の音声ツールをどのように使うか？
1) CometAPI の役割と利用する理由
CometAPI は、複数のモデル（Google の Veo を含む）にアクセスできる「単一の OpenAI スタイル REST エンドポイント」を提供します。複数ベンダーのキーを管理したくない場合に、単一の統合ポイント（課金、クォータ、SDK の共通性）を持てるため有用です。Comet は、Veo 3.1 を自社の動画モデルのひとつとして提供すると文書化しています。
2) CometAPI 経由で Veo 3.1 を呼び出す基本フロー
- CometAPI にサインアップし、API キーを作成。
- Comet のカタログで正確なモデル識別子を確認（"Veo 3.1"/"veo3.1-pro"）。
- CometAPI の OpenAI スタイルのエンドポイント（または SDK）を使用し、
modelフィールドに Veo モデル名を設定。Comet がリクエストを Google に代行送信します。
Veo3.1 Async Generation、この API は当社の独自技術で実装されており、以下の制限があります：動画の長さは 8 秒に固定されており、カスタマイズできません
問題が発生した場合はテクニカルサポートにお問い合わせください
リクエスト例
curl -X POST https://api.cometapi.com/v1/videos \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
-F "model=veo3.1" \
-F "prompt=A whimsical flying elephant soaring over a vibrant candy-colored cityscape" \
-F "size=16x9" \
-F "input_reference=@first_frame.png" \
-F "input_reference=@last_frame.png"
Veo 3.1 で音声認識したプロンプト設計のベストプラクティス
良い音声のためのプロンプト設計（含めるべき内容）
プロンプト内に構造化された「音声レーン」を使用します。最小限の推奨ブロック：
Scene: short description (location, lighting, camera)
Ambience: e.g. "distant rain, muffled traffic"
SFX: "door slam at 1.6s; footsteps L→R starting 0.8s"
Music: "soft piano pad, slow attack, enters at 0.5s"
Dialogue:
ALICE (soft, weary): "I didn't think we'd make it."
BOB (pause, then): "We did."
Action: camera moves, character actions to sync SFX
重要なポイント：レーンにラベルを付け、短い時間のアンカー（例：at 1.6s）を追加し、感情の表現や音のキャラクターを記述します（例：「ソフトなリバーブ、スローアタック」）。ステレオのパンが必要なら L / R や L→R を注記します。反復が基本です — ショートクリップ（4–8 秒）を生成し、その後拡張します。
プロンプトの構造とトーン
- 構造化レーンを使う：予測可能なパターンに「Ambience:」「SFX:」「Music:」「Dialogue:」のブロックをラベル付け。
- タイミングを具体的に：短い時間アンカー（例：「sfx: door slam at 1.6s」）が厳密な同期に役立ちます。フレームレベルの正確さが重要なら、反復して調整します。
- 音の性格を記述：単に「synth」ではなく「ソフトなパッド、スローアタック、80 BPM の雰囲気」のように言い換えて音楽的ムードを誘導。
映像→音声の整合性
参照画像や開始フレームを提供する場合、音声の出所を記述します（例：「Ambience: 左側からこもった都会の音、カメラに近い位置；車の通過は L→R にパン」）。これにより、よりもっともらしいステレオのキューと音源定位の知覚が得られます。
反復ワークフロー
- ショートクリップ（4–8 秒）を生成して音声の同期を評価。
- より長いナラティブが必要なら、継続性のシードとして最後の 1 秒を保持しつつ、Scene Extension でクリップを伸長。
- キャラクターの一貫性（声の音色、アクセント）が必要なら、参照画像を使い、クリップ間で音声の記述を繰り返します。短い「声のアンカー」記述（例：「ALICE — 中庸のミッドアトランティック訛り」）を繰り返すと声の安定に有効です。
ポストプロダクションの注意
Veo は音声を埋め込んだ MP4 を起点として提供します。高度なミキシング（マルチチャンネルのステム、セリフ／音楽の別ステム）が必要な場合は、DAW で音声を抽出して再構成する必要があります — Veo は基本的に統合された単一ファイル生成を対象としています。サードパーティのワークフローでは、配布品質のミックスに向けて Veo でベースを生成し、DAW で編集するのが一般的です。
プロンプト例（コピー＆ペースト可）
1 — 自然なアンビエンス＋効果音＋短いセリフ
Prompt: Wide shot of an empty diner at 6:00 AM. Audio: humming refrigerator, distant traffic, a single coffee cup clink. Soft acoustic guitar underlay. Dialogue (woman, tired): "Morning's never been this quiet." Sync the clink with the camera pan at 2.5s.
2 — フォーリー中心のアクションビート
Prompt: Medium close-up of a courier running through a marketplace. Audio: hurried footsteps on cobblestones, cloth brushing, vendors shouting faintly in background. At 0.8s add a metallic jingle from keys. Fast, rhythmic percussive music fades in at 3s.
3 — シネマティックなアンビエンス＋キャラクターボイス
Prompt: Interior study lit by candlelight. Audio: crackling fireplace, turning pages, soft string quartet in the background. Dialogue (old man): "Some stories carry their own warmth." Keep the string motif subtle and warm.
4— タイトなセリフ＋SFX（ショートクリップ、明示的なタイミング）
"Prompt: Interior: cluttered bookstore at 7pm. Camera pans right to a man dropping a book.
Audio instructions:
- Ambience: quiet bookstore with rain hitting the windows.
- Dialogue: Speaker A (soft): 'Lo siento...' at 1.2s. Speaker B (firm): 'No te preocupes.' at 2.1s.
- SFX: Book thud at 1.15s. Rain intensity increases at 3.5s.
Style: intimate, cinematic. Lip sync and SFX must match timings."
5 — アンビエンス重視のシーン（ムード、SFX の厳密さは低め）
"Prompt: A seaside boardwalk at sunset. Create a dreamy soundscape with gulls, distant music from a radio, and rolling waves. No spoken lines. Prefer a slow, swelling musical bed under the ambience. Style: nostalgic documentary."
6 — 複数話者の会話（段階的）
"Prompt: Two people in a busy market, speaking in English and occasionally in Japanese — short lines. Tag speakers clearly. Include periodic vendor shouts (market ambience) and a passing motorcycle SFX at 2.4s."
Veo 3.1 の音声は Sora 2 の音声とどう比較できるか？
Veo 3.1 と OpenAI の Sora 2 は、生成された動画に結びついた「同期音声出力」をどちらもサポートしています。両者はそれぞれのベンダーのフラッグシップとなるメディア生成モデルとして位置づけられており、リアルな音声・映像の整合性を重視しています。両方とも API を公開しています。
主な違い
- モデルの焦点と長さ：Veo 3.1 は、ファースト／ラストフレーム、長尺化のための Scene Extension、参照画像によるコンディショニングなどの制御性を強調し、マルチショットのシーケンスにおけるキャラクターや音声の継続性を維持します。Sora 2 は、同期音声と動きの物理的な正確さに焦点を当てたフラッグシップモデルとして提示されており、Sora 2 Pro は高忠実度と品質・コストの調整にフォーカスしています。Veo 3.1 は Scene Extension やマルチプロンプトシーケンスを明示的に強調しています。
- プラットフォーム統合：Veo 3.1 は Google の Gemini エコシステム（Gemini アプリ、Flow、Gemini API、Vertex AI）に統合されています。一方、Sora 2 は OpenAI のプラットフォームモデルとして API エンドポイントと iOS 用の Sora アプリが提示されています。価格やエンドポイント構成は異なります（Sora 2 のドキュメントは秒単位の価格体系を示しています）。既存のクラウド基盤やコンプライアンス要件に応じて選択してください。
- 細粒度な動画制御：Veo 3.1 は、創作向けの具体的な制御（Ingredients to Video、Scene Extension、First/Last Frame）を複数挙げており、ナラティブワークフローの反復時間を短縮します。Sora 2 は同期音声と動きの物理精度に注力しています。両者とも制御を提供しますが、用語や SDK の流儀が異なります。
音声重視のプロジェクトにおける実務的示唆
単発の高忠実度動画を同期音声付きで手軽に生成し、秒単位のシンプルな価格モデルを優先する場合 → Sora 2 は強力な競合です。対象アセットと予算で両者を比較テストしてください。
長尺の連続的なナラティブで、ショット間で一貫した音声モチーフを必要とする場合 → Veo 3.1 の Scene Extension と参照画像コンディショニングが魅力的です。
最終判断：Veo 3.1 をいつ使うべきか（音声中心の推奨）
マルチショットのシーケンスを制御し、ナラティブの継続性を支える統合音声が必要な場合は Veo 3.1 を使用してください。Veo 3.1 の際立った強みは、Scene Extension、ファースト／ラストフレーム制御、参照画像コンディショニングにあり、音声的な継続性を伴う連載／エピソード形式のショートフォームコンテンツに非常に適しています。
開発者は CometAPI を通じて Veo 3.1 と Sora 2 にアクセスできます。開始するには、CometAPI のモデル機能を Playground で試し、詳細な手順は API ガイドを参照してください。アクセス前に、CometAPI にログインして API キーを取得していることを確認してください。CometAPI は、公式価格よりもはるかに低い価格を提供し、統合を支援します。
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