คุณสมบัติหลัก

Veo 3.1 มุ่งเน้นคุณสมบัติด้านการสร้างคอนเทนต์ที่ใช้งานได้จริง:

การสร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา, เสียงบรรยากาศ, SFX) ที่ผสานในเอาต์พุต Veo 3.1 สร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา + เสียงบรรยากาศ + SFX) ที่จัดแนวกับไทม์ไลน์ภาพ; โมเดลมุ่งรักษาการซิงก์การขยับปากและความสอดคล้องเสียง–ภาพสำหรับบทสนทนาและสัญญาณฉาก
เอาต์พุตที่ยาวขึ้น (รองรับสูงสุด ~60 วินาที / 1080p เมื่อเทียบกับคลิปสั้นมากของ Veo 3,8s) และลำดับแบบ หลายช็อต ด้วยพรอมป์หลายรายการเพื่อความต่อเนื่องของเรื่องราว
Scene Extension และโหมด First/Last Frame ที่ขยายหรืออินเตอร์โพเลตฟุตเทจระหว่างคีย์เฟรม
การแทรกวัตถุและ (กำลังจะมี) การลบวัตถุ และพรีมิตีฟการแก้ไขภายใน Flow

แต่ละข้อด้านบนถูกออกแบบมาเพื่อลดงาน VFX แบบแมนนวล: เสียง และ ความต่อเนื่องของฉาก กลายเป็นเอาต์พุตระดับแรก แทนที่จะเป็นสิ่งที่ถูกนึกถึงภายหลัง

รายละเอียดทางเทคนิค (พฤติกรรมโมเดลและอินพุต)

ตระกูลโมเดลและเวอร์ชันย่อย: Veo อยู่ในตระกูล Veo-3 ของ Google; รหัสโมเดลพรีวิวโดยทั่วไปคือ veo3.1-pro; veo3.1 (เอกสาร CometAPI) รองรับพรอมป์แบบข้อความ, การอ้างอิงภาพ (เฟรมเดี่ยวหรือชุดเฟรม) และเลย์เอาต์แบบหลายพรอมป์ที่มีโครงสร้างสำหรับการสร้างหลายช็อต

ความละเอียดและระยะเวลา: เอกสารพรีวิวระบุเอาต์พุตที่ 720p/1080p พร้อมตัวเลือกสำหรับระยะเวลาที่ยาวขึ้น (สูงสุด ~60s ในการตั้งค่าพรีวิวบางแบบ) และความคมชัดสูงกว่ารุ่น Veo ก่อนหน้า

อัตราส่วนภาพ: 16:9 (รองรับ) และ 9:16 (รองรับ ยกเว้นในบางโฟลว์ที่อ้างอิงภาพ)

ภาษาพรอมป์: ภาษาอังกฤษ (พรีวิว)

ข้อจำกัด API: ข้อจำกัดพรีวิวทั่วไปได้แก่ คำขอ API สูงสุด 10 ครั้ง/นาที ต่อโปรเจ็กต์, วิดีโอสูงสุด 4 รายการต่อคำขอ, และความยาววิดีโอเลือกได้ระหว่าง 4, 6 หรือ 8 วินาที (โฟลว์อ้างอิงภาพรองรับ 8s)

ประสิทธิภาพตามเบนช์มาร์ก

การประเมินภายในของ Google และสรุปสาธารณะรายงานว่ามีความนิยมอย่างมากต่อเอาต์พุตของ Veo 3.1 จากการเปรียบเทียบโดยผู้ประเมินมนุษย์ในตัวชี้วัดอย่างเช่น การสอดคล้องกับข้อความ, คุณภาพภาพ, และ ความสอดคล้องเสียง–ภาพ (งาน text→video และ image→video)

Veo 3.1 ทำได้ผลลัพธ์ระดับล้ำสมัยในการเปรียบเทียบภายในโดยผู้ประเมินมนุษย์ในหลายแกนเชิงวัตถุ — ความนิยมโดยรวม, การสอดคล้องกับพรอมป์ (text→video และ image→video), คุณภาพภาพ, การจัดแนวเสียง–วิดีโอ, และ “ฟิสิกส์ที่สมจริงทางสายตา” บนชุดข้อมูลเบนช์มาร์ก เช่น MovieGenBench และ VBench

ข้อจำกัดและข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย

ข้อจำกัด:

อาร์ติแฟกต์และความไม่สม่ำเสมอ: แม้มีการปรับปรุง แต่สภาพแสงบางแบบ, ฟิสิกส์เชิงละเอียด, และการบดบังที่ซับซ้อนยังอาจก่อให้เกิดอาร์ติแฟกต์; ความสม่ำเสมอของ image→video (โดยเฉพาะช่วงเวลายาว) ดีขึ้นแต่ยังไม่สมบูรณ์แบบ
ความเสี่ยงข้อมูลผิด / ดีพเฟก: เสียงที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น + การแทรก/ลบวัตถุเพิ่มความเสี่ยงการใช้ในทางที่ผิด (เสียงปลอมที่สมจริงและคลิปที่ยืดขยาย) Google ระบุวิธีบรรเทา (นโยบาย, มาตรการป้องกัน) และการเปิดตัว Veo ก่อนหน้าอ้างอิงการวอเตอร์มาร์ก/SynthID เพื่อช่วยด้านแหล่งที่มา; อย่างไรก็ตาม มาตรการทางเทคนิคไม่สามารถขจัดความเสี่ยงการใช้ในทางที่ผิดได้
ข้อจำกัดด้านต้นทุนและปริมาณงาน: วิดีโอความละเอียดสูงและยาวมีค่าใช้จ่ายด้านคอม퓨ท์สูง และปัจจุบันถูกกำหนดสิทธิ์ในพรีวิวแบบเสียค่าใช้จ่าย—คาดว่าจะหน่วงและมีต้นทุนสูงกว่าโมเดลภาพ โพสต์ชุมชนและกระทู้ฟอรั่มของ Google กล่าวถึงช่วงเวลาเปิดให้ใช้และกลยุทธ์สำรอง

การควบคุมความปลอดภัย: Veo3.1 มีนโยบายเนื้อหาแบบบูรณาการ, สัญญาณการวอเตอร์มาร์ก/SynthID ในการออกก่อนหน้า, และการควบคุมการเข้าถึงพรีวิว; ลูกค้าควรปฏิบัติตามนโยบายแพลตฟอร์มและดำเนินการทบทวนโดยมนุษย์สำหรับเอาต์พุตที่มีความเสี่ยงสูง

กรณีใช้งานจริง

การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วสำหรับผู้สร้าง: สตอรีบอร์ด → คลิปหลายช็อตและอนิเมติกพร้อมบทสนทนาแบบเนทีฟสำหรับการรีวิวเชิงสร้างสรรค์ช่วงต้น
การตลาดและคอนเทนต์รูปแบบสั้น: สปอตสินค้า 15–60s, คลิปโซเชียล, และทีเซอร์แนวคิด ในกรณีที่ความเร็วสำคัญกว่าความสมจริงระดับโฟโตเรียลลิสติกที่สมบูรณ์แบบ
การดัดแปลงภาพ→วิดีโอ: เปลี่ยนภาพประกอบ, ตัวละคร, หรือสองเฟรมให้เป็นทรานซิชันที่ลื่นไหลหรือฉากแอนิเมชันผ่าน First/Last Frame และ Scene Extension
การเสริมศักยภาพเครื่องมือ: ผสานเข้ากับ Flow สำหรับการแก้ไขแบบวนซ้ำ (การแทรก/ลบวัตถุ, พรีเซ็ตแสง) ที่ช่วยลดขั้นตอน VFX แบบแมนนวล

การเปรียบเทียบกับโมเดลชั้นนำอื่นๆ

Veo 3.1 vs Veo 3 (รุ่นก่อนหน้า): Veo 3.1 มุ่งเน้นการยึดตามพรอมป์ที่ดีขึ้น, คุณภาพเสียง, และความสม่ำเสมอของหลายช็อต — การอัปเดตแบบค่อยเป็นค่อยไปแต่มีผลชัดเจน มุ่งลดอาร์ติแฟกต์และปรับปรุงความสามารถในการแก้ไข

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: รายงานในสื่อกล่าวถึงการแลกเปลี่ยนข้อดีข้อเสีย: Veo 3.1 เน้นการควบคุมเรื่องราวรูปแบบยาว, เสียงแบบบูรณาการ, และการผสานการตัดต่อกับ Flow; Sora 2 (เมื่อเทียบในสื่อ) มุ่งจุดแข็งที่ต่างกัน (ความเร็ว, พายป์ไลน์การตัดต่อที่ต่างกัน) TechRadar และสำนักอื่นๆ มองว่า Veo 3.1 เป็นคู่แข่งที่ Google ตั้งเป้าไว้สำหรับการสนับสนุนเนื้อเรื่องและวิดีโอที่ยาวกว่า การทดสอบแบบเทียบข้างกันอย่างอิสระยังมีจำกัด

คุณสมบัติสำหรับ Veo 3.1

สำรวจคุณสมบัติหลักของ Veo 3.1 ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งาน ค้นพบว่าความสามารถเหล่านี้สามารถเป็นประโยชน์ต่อโครงการของคุณและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างไร

ราคาสำหรับ Veo 3.1

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ Veo 3.1 ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า Veo 3.1 สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

veo3.1（videos）

Model name	Tags	Calculate price
veo3.1-all	videos	$0.20000
veo3.1	videos	$0.40000

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ Veo 3.1

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ Veo 3.1 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ Veo 3.1 ในโครงการของคุณ

Python
JavaScript
Curl

import os
import requests
import json

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
}

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
print("Step 1: Downloading reference image...")

image_url = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
image_response = requests.get(image_url)
image_path = "/tmp/veo3.1_reference.jpg"
with open(image_path, "wb") as f:
    f.write(image_response.content)
print(f"Reference image saved to: {image_path}")

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
print("
Step 2: Creating video generation task...")

with open(image_path, "rb") as image_file:
    files = {
        "input_reference": ("reference.jpg", image_file, "image/jpeg"),
    }
    data = {
        "prompt": "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot",
        "model": "veo3.1",
        "size": "16x9",
    }
    create_response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/videos", headers=headers, data=data, files=files
    )

create_result = create_response.json()
print("Create response:", json.dumps(create_result, indent=2))

task_id = create_result.get("id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)
print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
print("
Step 3: Querying task status...")

query_response = requests.get(f"{BASE_URL}/videos/{task_id}", headers=headers)
query_result = query_response.json()
print("Query response:", json.dumps(query_result, indent=2))

task_status = query_result.get("data", {}).get("status")
print(f"Task status: {task_status}")

Python Code Example

import os
import requests
import json

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
}

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
print("Step 1: Downloading reference image...")

image_url = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
image_response = requests.get(image_url)
image_path = "/tmp/veo3.1_reference.jpg"
with open(image_path, "wb") as f:
    f.write(image_response.content)
print(f"Reference image saved to: {image_path}")

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
print("\nStep 2: Creating video generation task...")

with open(image_path, "rb") as image_file:
    files = {
        "input_reference": ("reference.jpg", image_file, "image/jpeg"),
    }
    data = {
        "prompt": "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot",
        "model": "veo3.1",
        "size": "16x9",
    }
    create_response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/videos", headers=headers, data=data, files=files
    )

create_result = create_response.json()
print("Create response:", json.dumps(create_result, indent=2))

task_id = create_result.get("id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)
print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
print("\nStep 3: Querying task status...")

query_response = requests.get(f"{BASE_URL}/videos/{task_id}", headers=headers)
query_result = query_response.json()
print("Query response:", json.dumps(query_result, indent=2))

task_status = query_result.get("data", {}).get("status")
print(f"Task status: {task_status}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";
import os from "os";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

// ============================================================
// Step 1: Download Reference Image
// ============================================================
console.log("Step 1: Downloading reference image...");

const imageUrl = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280";
const imageResponse = await fetch(imageUrl);
const imageBuffer = Buffer.from(await imageResponse.arrayBuffer());
const imagePath = path.join(os.tmpdir(), "veo3.1_reference.jpg");
fs.writeFileSync(imagePath, imageBuffer);
console.log(`Reference image saved to: ${imagePath}`);

// ============================================================
// Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
// ============================================================
console.log("\nStep 2: Creating video generation task...");

const formData = new FormData();
formData.append("prompt", "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot");
formData.append("model", "veo3.1");
formData.append("size", "16x9");
formData.append("input_reference", new Blob([fs.readFileSync(imagePath)], { type: "image/jpeg" }), "reference.jpg");

const createResponse = await fetch(`${base_url}/videos`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": api_key,
  },
  body: formData,
});

const createResult = await createResponse.json();
console.log("Create response:", JSON.stringify(createResult, null, 2));

const taskId = createResult?.id;
if (!taskId) {
  console.log("Error: Failed to get task_id from response");
  process.exit(1);
}
console.log(`Task ID: ${taskId}`);

// ============================================================
// Step 3: Query Task Status
// ============================================================
console.log("\nStep 3: Querying task status...");

const queryResponse = await fetch(`${base_url}/videos/${taskId}`, {
  method: "GET",
  headers: {
    "Authorization": api_key,
  },
});

const queryResult = await queryResponse.json();
console.log("Query response:", JSON.stringify(queryResult, null, 2));

const taskStatus = queryResult?.data?.status;
console.log(`Task status: ${taskStatus}`);

Curl Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

BASE_URL="https://api.cometapi.com/v1"
IMAGE_PATH="/tmp/veo3.1_reference.jpg"

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
echo "Step 1: Downloading reference image..."

curl -s -o "$IMAGE_PATH" "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
echo "Reference image saved to: $IMAGE_PATH"

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
echo ""
echo "Step 2: Creating video generation task..."

RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/videos" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -F 'prompt=A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot' \
  -F 'model=veo3.1' \
  -F 'size=16x9' \
  -F "input_reference=@${IMAGE_PATH}")

echo "Create response:"
echo "$RESPONSE" | jq .

TASK_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')

if [ "$TASK_ID" = "null" ] || [ -z "$TASK_ID" ]; then
  echo "Error: Failed to get task_id from response"
  exit 1
fi

echo "Task ID: $TASK_ID"

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
echo ""
echo "Step 3: Querying task status..."

QUERY_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/videos/${TASK_ID}" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY")

echo "Query response:"
echo "$QUERY_RESPONSE" | jq .

TASK_STATUS=$(echo "$QUERY_RESPONSE" | jq -r '.data.status')
echo "Task status: $TASK_STATUS"

รุ่นของ Veo 3.1

เหตุผลที่ Veo 3.1 มีสแนปช็อตหลายตัวอาจรวมถึงปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความแปรผันของผลลัพธ์หลังการอัปเดตที่ต้องการสแนปช็อตรุ่นเก่าสำหรับความสม่ำเสมอ การให้ช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านสำหรับนักพัฒนาเพื่อการปรับตัวและการย้ายข้อมูล และสแนปช็อตที่แตกต่างกันซึ่งสอดคล้องกับเอนด์พอยต์ระดับโลกหรือระดับภูมิภาคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ สำหรับความแตกต่างโดยละเอียดระหว่างเวอร์ชัน โปรดอ้างอิงเอกสารทางการ

รหัสโมเดล	คำอธิบาย	ความพร้อมใช้งาน	ราคา	คำขอ
veo3.1-all	เทคโนโลยีที่ใช้เป็นแบบไม่เป็นทางการและการสร้างมีความไม่เสถียร ฯลฯ	✅	$0.2 / per	แชต รูปแบบ
veo3.1	แนะนำ โดยชี้ไปยังโมเดลล่าสุด	✅	$0.4/ per	การสร้างแบบอะซิงโครนัส

คุณสมบัติหลัก

Veo 3.1 มุ่งเน้นคุณสมบัติด้านการสร้างคอนเทนต์ที่ใช้งานได้จริง:

การสร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา, เสียงบรรยากาศ, SFX) ที่ผสานในเอาต์พุต Veo 3.1 สร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา + เสียงบรรยากาศ + SFX) ที่จัดแนวกับไทม์ไลน์ภาพ; โมเดลมุ่งรักษาการซิงก์การขยับปากและความสอดคล้องเสียง–ภาพสำหรับบทสนทนาและสัญญาณฉาก
เอาต์พุตที่ยาวขึ้น (รองรับสูงสุด ~60 วินาที / 1080p เมื่อเทียบกับคลิปสั้นมากของ Veo 3,8s) และลำดับแบบ หลายช็อต ด้วยพรอมป์หลายรายการเพื่อความต่อเนื่องของเรื่องราว
Scene Extension และโหมด First/Last Frame ที่ขยายหรืออินเตอร์โพเลตฟุตเทจระหว่างคีย์เฟรม
การแทรกวัตถุและ (กำลังจะมี) การลบวัตถุ และพรีมิตีฟการแก้ไขภายใน Flow

รายละเอียดทางเทคนิค (พฤติกรรมโมเดลและอินพุต)

อัตราส่วนภาพ: 16:9 (รองรับ) และ 9:16 (รองรับ ยกเว้นในบางโฟลว์ที่อ้างอิงภาพ)

ภาษาพรอมป์: ภาษาอังกฤษ (พรีวิว)

ประสิทธิภาพตามเบนช์มาร์ก

ข้อจำกัดและข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย

ข้อจำกัด:

อาร์ติแฟกต์และความไม่สม่ำเสมอ: แม้มีการปรับปรุง แต่สภาพแสงบางแบบ, ฟิสิกส์เชิงละเอียด, และการบดบังที่ซับซ้อนยังอาจก่อให้เกิดอาร์ติแฟกต์; ความสม่ำเสมอของ image→video (โดยเฉพาะช่วงเวลายาว) ดีขึ้นแต่ยังไม่สมบูรณ์แบบ
ความเสี่ยงข้อมูลผิด / ดีพเฟก: เสียงที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น + การแทรก/ลบวัตถุเพิ่มความเสี่ยงการใช้ในทางที่ผิด (เสียงปลอมที่สมจริงและคลิปที่ยืดขยาย) Google ระบุวิธีบรรเทา (นโยบาย, มาตรการป้องกัน) และการเปิดตัว Veo ก่อนหน้าอ้างอิงการวอเตอร์มาร์ก/SynthID เพื่อช่วยด้านแหล่งที่มา; อย่างไรก็ตาม มาตรการทางเทคนิคไม่สามารถขจัดความเสี่ยงการใช้ในทางที่ผิดได้
ข้อจำกัดด้านต้นทุนและปริมาณงาน: วิดีโอความละเอียดสูงและยาวมีค่าใช้จ่ายด้านคอม퓨ท์สูง และปัจจุบันถูกกำหนดสิทธิ์ในพรีวิวแบบเสียค่าใช้จ่าย—คาดว่าจะหน่วงและมีต้นทุนสูงกว่าโมเดลภาพ โพสต์ชุมชนและกระทู้ฟอรั่มของ Google กล่าวถึงช่วงเวลาเปิดให้ใช้และกลยุทธ์สำรอง

กรณีใช้งานจริง

การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วสำหรับผู้สร้าง: สตอรีบอร์ด → คลิปหลายช็อตและอนิเมติกพร้อมบทสนทนาแบบเนทีฟสำหรับการรีวิวเชิงสร้างสรรค์ช่วงต้น
การตลาดและคอนเทนต์รูปแบบสั้น: สปอตสินค้า 15–60s, คลิปโซเชียล, และทีเซอร์แนวคิด ในกรณีที่ความเร็วสำคัญกว่าความสมจริงระดับโฟโตเรียลลิสติกที่สมบูรณ์แบบ
การดัดแปลงภาพ→วิดีโอ: เปลี่ยนภาพประกอบ, ตัวละคร, หรือสองเฟรมให้เป็นทรานซิชันที่ลื่นไหลหรือฉากแอนิเมชันผ่าน First/Last Frame และ Scene Extension
การเสริมศักยภาพเครื่องมือ: ผสานเข้ากับ Flow สำหรับการแก้ไขแบบวนซ้ำ (การแทรก/ลบวัตถุ, พรีเซ็ตแสง) ที่ช่วยลดขั้นตอน VFX แบบแมนนวล

Veo 3.1

โมเดลเพิ่มเติม

Doubao-Seedance-2-0

Sora 2

mj_fast_video

Grok Imagine Video

Veo 3.1 Pro

Veo 3 Pro

Veo 3 Pro

บล็อกที่เกี่ยวข้อง

Kling 3.0 ปะทะ Veo 3.1: ศึกชี้ขาดตัวสร้างวิดีโอ AI แห่งปี 2026

วิธีรับ Grok Imagine ฟรี: การเข้าถึง ราคา และทางเลือก

วิธีการตัดต่อวิดีโอผ่าน veo 3.1

vidu Q3 คืออะไร? มันอาจจะเป็นโมเดลวิดีโอ AI ที่ดีที่สุดในปี 2026

Veo 3.1

โมเดลเพิ่มเติม

Doubao-Seedance-2-0

Sora 2

mj_fast_video

Grok Imagine Video

Veo 3.1 Pro

Veo 3 Pro

Veo 3 Pro

บล็อกที่เกี่ยวข้อง

Kling 3.0 ปะทะ Veo 3.1: ศึกชี้ขาดตัวสร้างวิดีโอ AI แห่งปี 2026

วิธีรับ Grok Imagine ฟรี: การเข้าถึง ราคา และทางเลือก

วิธีการตัดต่อวิดีโอผ่าน veo 3.1

vidu Q3 คืออะไร? มันอาจจะเป็นโมเดลวิดีโอ AI ที่ดีที่สุดในปี 2026