Veo 3.1 在呼叫 Gemini/Vertex（Veo）端點時會原生同時生成與影片同步的音訊——你可透過文字提示控制音訊（音效提示、對白台詞、SFX、環境音），同一個生成任務會返回可下載的 MP4。如果你偏好聚合多家供應商的單一統一 API，CometAPI 也提供 Veo 3.1 的存取（使用你的 Comet 金鑰呼叫 CometAPI 並請求 veo3.1/veo3.1-pro）。此版本定位為其他媒體模型的直接競品（例如 OpenAI 的 Sora 2），改進重點聚焦於音訊真實感、敘事可控性與多鏡頭連貫性。
什麼是 Veo 3.1？
Veo 3.1 是 Google 針對 Veo 系列文字與影像→影片模型的最新迭代。與以往版本相比，Veo 3.1 特別強調原生音訊生成——也就是模型在輸出影片時即產出同步的對白、環境音、音效與音樂提示，而非需要額外的文字轉語音或後期製作步驟。它也帶來新的敘事控制（參考圖片、首尾幀過渡、場景延展功能），旨在讓多鏡頭故事更具一致性。
為何重要：音訊是觀眾解讀空間、情緒、時間與因果的途徑。原生音訊生成（對白與唇形對上、音效與可見事件同步、背景氛圍與場景地理相符）可降低讓片段更「真實」所需的手動工作，並讓創作者更快迭代故事與情緒。
Veo 3.1 能生成「音訊」嗎——能做出哪些音訊？
模型內的音訊如何產生？
Veo 3.1 將音訊視為影片生成管線的整合輸出模態。它不是把畫面送到獨立的 TTS 或擬音引擎，而是在生成過程中聯合建模音訊與視覺串流，確保時間、聲學線索與視覺事件的一致性。這種聯合建模讓對話互動、環境音景與同步 SFX 能自然地與生成影像對齊——「更豐富的原生音訊」與同步聲音生成正是 3.1 的重點提升。
為什麼音訊能力是重大突破
過去許多文字轉影片系統會產生無聲影片，音訊留待後續管線處理。Veo 3.1 改變了這點，於同一個生成階段就產出音訊——這減少了手動混音的工作、在短句上加強口型同步，並允許以提示控制因果聲音事件（例如：「當鏡頭向左切時，玻璃破碎」）。這對製作速度、迭代設計與創意原型有重大影響。
Veo 3.1 能創造哪些類型的音訊？
- 以對話/語音為主——多說話者對話，時間與口型與動作相符。
- 環境音景——符合場景地理的環境音（風聲、車流、室內底噪）。
- 音效（SFX）——打擊、撞擊、門、腳步等，與視覺事件同步。
- 音樂提示——短音樂動機或情緒襯底，與場景節奏契合。
這些音訊類型皆為原生生成，主要由提示內容引導，而非靠獨立的音訊參數。
技術限制與長度
開箱即用的 Veo 3.1 針對高品質短片段而設計（某些流程可輸出 8 秒高品質內容），但模型也支援「場景延展」與生成橋接（首幀→尾幀、從最後一秒延展），透過場景延展拼接可形成數十秒至一分鐘以上的多片段序列。
如何用 Veo 3.1 生成音訊（直接，透過 Google Gemini / Vertex）
步驟 1：先決條件
- 具備可使用 Gemini API / Vertex AI 的 Google 帳戶與有效 API 金鑰/憑證（Veo 3.1 在多種存取路徑屬於付費預覽）。
- 在環境中設定 Google
genai/ Gemini 用戶端或 REST 端點（或使用 Vertex 用戶端與雲端主控台）。
步驟 2：選擇正確的模型與存取方式
使用 veo-3.1-generate-preview（或在速度/成本優先時使用 veo-3.1-fast）。這些模型字串可見於 Google 的預覽範例。你需要付費的 Gemini API / Google AI 金鑰（或透過 AI Studio / Vertex AI 存取）。
步驟 3：Python 範例——Gemini genai 用戶端（建議，直接複製貼上）
# 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)
注意：返回的檔案通常是包含生成音訊軌的 MP4。上述能控制音訊的關鍵在於把描述性音訊指令嵌入提示中。Veo 3.1 會回應自然語言的音訊指示以生成同步音訊軌。
步驟 3——使用參考圖片與「Ingredients to video」
為了維持角色外觀與聲學線索的一致，你可傳入最多三張參考圖片，Veo 會用以保持視覺風格與連續性。同一次生成呼叫支援 reference_images=[...]。當你期望角色的聲線或慣常聲響保持一致時（例如某扇常出現的門的吱呀聲），建議使用此功能。
步驟 4——透過場景延展維持音訊連貫性
Veo 3.1 支援「場景延展」，可從前一段影片的最後一秒延展出新片段，以創建更長的序列——音訊也會以維持連續性的方式延展（背景環境、持續進行的音樂等）。在 generate_videos 呼叫中使用 video=video_to_extend 參數。
# 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),
)
步驟 5——首尾幀橋接（含音訊）
若你希望在兩個幀之間有平滑過渡（例如從白天變換到黃昏），提供 image=first_frame 與 last_frame=last_frame 並在提示中加入音訊指示。Veo 會生成反映視覺變化的過渡畫面與音訊。Veo 通常在 MP4 中返回單一混音音訊軌。
如何使用 Veo 3.1 的音訊工具？
1）CometAPI 的作用與使用理由
CometAPI 提供單一、類 OpenAI 的 REST 端點，讓你能存取多個模型（包含 Google 的 Veo）。若你想要單一整合點（計費、配額、SDK 一致）且不想管理多個廠商金鑰，這很實用。Comet 文件標示 Veo 3.1 列於其影片模型中。
2）透過 CometAPI 呼叫 Veo 3.1 的基本流程
- 在 CometAPI 註冊並建立 API 金鑰。
- 在 Comet 的目錄中確認精確的模型識別字串（"Veo 3.1"/"veo3.1-pro"）。
- 使用 CometAPI 的類 OpenAI 端點（或其 SDK），並將
model欄位設為 Veo 模型名稱。Comet 會代你轉送請求至 Google。
Veo3.1 非同步生成，此 API 透過我們自研技術實作，具有以下限制：影片時長固定為 8 秒，無法自訂
若遇到任何問題，請聯絡技術支援
範例請求
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"
使用 Veo 3.1 進行音訊導向提示的最佳實務？
良好音訊的提示設計（應包含哪些元素）
在提示中使用結構化的「音訊軌道」。最低建議區塊：
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
關鍵技巧：給音訊軌加上標籤，加入簡短時間錨點（例如 at 1.6s），描述情緒表達與聲音特徵（如「柔和殘響、慢起音」）。若需要聲像移動，可標示左右或 L→R。通常需迭代——先生成短片段（4–8 秒），再延展。
提示結構與語氣
- 使用結構化軌道：標注「Ambience:」「SFX:」「Music:」「Dialogue:」等區塊。生成器更容易理解一致的模式。
- 明確描述時間：簡短的時間錨點（例如「sfx: 在 1.6s 的關門聲」）有助於更緊密的同步。若需要嚴格到幀級準確度，請反覆迭代微調。
- 描述聲音特性：比起只寫「synth」，改寫成「慢起音的柔和合成器 pad、80 BPM 氛圍」以引導音樂情緒。
視覺與音訊的一致性
若你提供參考圖或起始幀，請提及音源位置（例如：「Ambience：左側較靠近鏡頭的低沉城市噪音；車輛通過應該由左到右聲像移動」）。這能帶來更可信的立體聲線索與音源定位感。
迭代工作流
- 先生成一段短片（4–8 秒）並檢視音訊同步。
- 若需要較長敘事，使用「場景延展」以最後一秒為連續種子進一步延伸片段。
- 若需角色一致性（音色、口音），使用參考圖片並在片段間重複聲線描述。可考慮簡短重複的文字「聲音錨點」（例如「ALICE——柔和的中大西洋口音」）以保持穩定。
後期製作注意事項
Veo 會提供內嵌音訊的 MP4 作為起始成品。若需要進階混音（多聲道 stem、分離對白/音樂 stem），仍可能需要在 DAW 中擷取與重組音訊——Veo 主要著重於整合式單檔生成。第三方工作流常將 Veo 用於基礎生成，再於 DAW 中編輯以達到發行級混音。
範例提示（可直接複製貼上）
1——自然環境音 + 效果 + 短對白
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——擬音密集的動作節奏
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——電影感氛圍 + 角色聲線
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——緊湊對話 + SFX（短片段，明確計時）
"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——以氛圍為先（情境感，對 SFX 不嚴格）
"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——多說話者對話（分段）
"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 的音訊與 Sora 2 的音訊相比如何？
兩者（Veo 3.1 與 OpenAI 的 Sora 2）都支援「與生成影片綁定的同步音訊輸出」。它們分別是各自廠商的旗艦媒體生成模型，強調逼真的音畫一致性。兩者皆提供 API。
主要差異
- 模型側重與長度：Veo 3.1 著重可控性，提供首/尾幀、場景延展以構建更長序列，以及明確的參考圖片條件以維持角色與音訊在多鏡頭間的一致性。Sora 2 被定位為能生成含同步音訊的旗艦模型；Sora 2 Pro 強調高保真與在品質/成本間的調校。Veo 3.1 明確強調場景延展與多提示序列。
- 平台整合：Veo 3.1 整合於 Google 的 Gemini 生態（Gemini 應用、Flow、Gemini API、Vertex AI），而 Sora 2 作為 OpenAI 平台模型提供 API 與 iOS 的 Sora 應用；定價與端點結構不同（Sora 2 文件顯示按秒計價等級）。可依你現有雲端配置與合規需求選擇。
- 精細的影片控制：Veo 3.1 突出多項創作控制（Ingredients to Video、場景延展、首/尾幀），可降低敘事工作流的迭代成本。Sora 2 聚焦同步音訊與動作的物理真實性；兩者皆提供控制，但其操作風格與 SDK 各異。
對重音訊專案的實務影響
若你優先考慮開箱即用的高保真單鏡頭影片、含同步音訊且具簡單的按秒定價模型 → Sora 2 是強勁選擇；請在你的素材與預算上雙方測試比較。
若你需要長篇連續敘事，並希望跨鏡頭維持一致的音訊動機 → Veo 3.1 的場景延展與參考圖片條件使其相當吸引人。
最終建議：何時使用 Veo 3.1（以音訊為核心的建議）
當你需要可控的多鏡頭序列、且整合音訊能支撐敘事連貫時，請使用 Veo 3.1。其獨特優勢在於場景延展、首/尾幀控制與參考圖片條件——非常適合需要音訊連續性的連載或短篇系列內容。
開發者可透過 CometAPI 存取 Veo 3.1 與 Sora 2。開始之前，請在 CometAPI 的 Playground 探索模型能力，並參考 API 指南以取得詳細說明。存取前請先登入 CometAPI 並取得 API 金鑰。CometAPI 提供遠低於官方的價格，協助你更容易整合。
Ready to Go?→ Veo 3.1 免費試用!