Veo 3 API

Veo 3 API 是 Google Vertex AI 上的 RESTful 端點，使開發人員能夠透過單一請求從文字或影像提示產生同步的高解析度視訊和音訊剪輯 - 並配有內建安全過濾器和不可察覺的水印。

谷歌 DeepMind 的 Veo 3 代表了 文字到影片生成標誌著大規模生成式人工智慧模型首次無縫同步 高傳真視頻 - 附音訊—包含對話、音效和環境音景。

核心 功能 和能力

• 8秒影片片段：產生長達八秒的序列，具有無縫鏡頭過渡和拼接。
• 整合音訊生成：一次性產生對話、環境噪音、音效和背景音樂。
• 高畫質輸出：支援鋼彈 4K（3840 × 2160） 具有一致的光線、逼真的物理和詳細的場景紋理。
• 多模式輸入：接受兩者 文字轉視頻 影像轉視頻 提示，實現多種多樣的創意工作流程。

這些功能使創作者能夠製作近乎電影化的敘事，而無需單獨的音訊後製或複雜的編輯流程。

技術細節

Veo 3 的架構利用了 多模態變換器 受訓於 數百萬個 YouTube 影片。 其 編碼器-解碼器框架 透過 影片標記層，生成驅動 視覺合成模組。同時， 音頻合成分支 產生一致的聲音輸出。 跨模態注意機制 確保 視覺 音頻 各模式保持緊密耦合，從而減少不同步偽影。訓練涉及 數十億次參數更新，透過優化 混合精度 GPU 集群 在 Google Cloud 上 頂點人工智慧 平台 。

基準性能

在內部基準測試中，Veo 3 表現出：

• 信噪比 （峰值信噪比） 38分貝 在標準視訊資料集上，Veo 2 的表現優於 4分貝.
• SSIM卡 （結構相似性指數）得分 0.92，顯示視覺保真度很高。
• 音訊-視訊同步錯誤 下面 15毫秒，確保聲音和動作之間難以察覺的延遲。
• 推理速度：~每秒12幀 在 NVIDIA A100 GPU 上，實現近乎即時的短片生成。
  這些指標使 Veo 3 處於生成視訊 AI 的前沿，在以下兩個方面超越了 Sora 和 Meta 的最新視訊模型： 質量 同步.

模型版本和演變

• Veo 1 （2024 年 2024 月）：於 XNUMX 年 Google I/O 大會上發布， 1080p 靜音視頻 一分鐘內生成。
• Veo 2 (2024 年 XNUMX 月)：升級至 4K支持 並改善 物理動力學 理解 。
• Veo 3 （2025 年 XNUMX 月）：已新增 音頻合成, 增強真實感和 4K輸出，標誌著 多模態生成.

如何從 CometAPI 呼叫 Veo 3 API

Veo 3 CometAPI 中的 API 定價，低於官方價格：

veo3,veo3-pro,veo3-fast,veo3-pro-frames：Google官方最新推出的影片產生模型，產生的影片帶有聲音，是全球唯一帶有聲音的影片模型。 veo3-pro-frames 支援第一幀模式。此模型遵循OpenAI聊天標準格式調用

所需步驟

• 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊
• 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。
• 取得此網站的 URL： https://api.cometapi.com/

代碼示例

1. 選擇“veo3-pro」等端點發送 API 請求並設定請求體。請求方法和請求體可從我們網站的 API 文件中取得。為了方便您使用，我們網站也提供了 Apifox 測試。
2. 修改 基本網址 在您的應用程式中使用我們的介面位址。URL 由您的特定應用程式需求決定。
3. 代替使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。

如果您對此通話有任何疑問或對我們有任何建議，請透過社群媒體和電子郵件地址與我們聯絡。 support@cometapi.com.

用例：

提交影片生成任務 （文件： 可在這裡: https://api.cometapi.com/veo/v1/video/create

查詢影片產生狀態：https://api.cometapi.com/veo/v1/video/query/{taskId}

API程式碼 CometAPI 使用範例

import requests
def main():
url = " https://api.cometapi.com/veo/v1/video/create"
payload = {
"model": "veo3-pro",
"prompt": "A DJ on the stand is playing, around a World War II battlefield, lots of explosions, thousands of dancing soldiers, between tanks shooting, barbed wire fences, lots of smoke and fire, black and white old video: hyper realistic, photorealistic, photography, super detailed, very sharp, on a very white background",
}
headers = {"Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print("Generation:", response.json())
if name == "main":
main()

參見 3 年使用 Google Veo 3 的 2025 種方法