Google 發布 Veo 3.1 Lite:迄今最易上手的 AI 影片模型

Google 發布 Veo 3.1 Lite:迄今最易上手的 AI 影片模型
2026 年 3 月 31 日,Google 發布了 Veo 3.1 Lite,至此 Veo 3.1 系列模型全面完整,開發者與創作者得以使用 Google 有史以來最易上手的 AI 影片生成模型。Veo 3.1 Lite 支援原生音訊、文字轉影片與圖片轉影片兩種工作流程,以及彈性的輸出選項,將強大的影片生成能力帶到了更廣泛的應用場景之中。以下是你需要了解的所有內容。
- Veo 3.1 Lite 是 Google 最易上手的 AI 影片模型,專為大量生成與快速迭代情境而設計
- 支援文字轉影片和圖片轉影片,並具備原生同步音訊能力
- 輸出選項涵蓋 720p 和 1080p 解析度、16:9 與 9:16 畫面比例,以及 4 秒、6 秒或 8 秒的時長
- 生成速度與 Veo 3.1 Fast 相同,在維持 Veo 核心畫質的同時實現快速生成
- 現已透過 Gemini API 和 Google AI Studio 向付費用戶開放
立即體驗 Veo 3.1 Lite
今天就用 Veo 3.1 Lite 生成你的第一支 AI 影片。新用戶獲贈免費點數,馬上開始創作。
Veo 3.1 Lite 是 Google Veo 3.1 系列中第三款也是最易上手的模型。要理解它在產品線中的定位,不妨先看完整的模型矩陣:
| 模型 | 定位 |
|---|---|
| Veo 3.1 | 旗艦級——最高畫質,支援 4K 輸出與場景延伸 |
| Veo 3.1 Fast | 均衡級——高畫質與更快生成速度的最佳平衡 |
| Veo 3.1 Lite | 輕量級——與 Fast 相同速度,針對規模化與迭代情境優化 |
Lite 模型專為需要大量生成影片、快速原型驗證或大規模執行 AI 影片生成的情境而設計,無需承擔旗艦模型的完整資源開銷。它並未犧牲使 Veo 系列脫穎而出的核心畫質——僅以少量進階功能的取捨(4K 輸出和場景延伸在 Lite 版中不提供)換來大幅降低的使用門檻。
Google 將其定位為幫助開發者「快速迭代並擴展高流量影片應用」,這一定位反映了 Veo 3.1 Lite 在功能取捨上深思熟慮的設計決策。
Veo 3.1 Lite 同時支援專業創作者倚賴的兩種輸入模式。文字轉影片模式下,你描述一個場景,模型便從頭生成影片——僅憑一段提示詞即可處理鏡頭方向、光線、動態與音訊。圖片轉影片模式下,你提供參考圖片,模型將其動畫化為影片片段,在保留原始圖片視覺特色的同時加入逼真的動態與音訊。
這種雙模式支援使 Veo 3.1 Lite 能夠勝任多種內容類型,從純 AI 原創影片到動態產品攝影、生活風格內容和教育素材均可涵蓋。
整個 Veo 3.1 系列最重要的能力之一——Veo 3.1 Lite 完整繼承——是原生音訊生成。與早期 AI 影片工具只能生成無聲片段、需要在後製階段另行加入音效不同,Veo 3.1 Lite 在同一次生成過程中同步產生音訊。
這意味著環境音、背景聲和音效均會自動配合視覺內容生成。森林場景會生成風聲和鳥鳴,城市街道影片會生成交通聲和腳步聲。同步工作由模型完成,無需使用者手動處理。
對於製作社群媒體內容、產品示範或任何需要帶聲音觀看的影片的創作者而言,這項特性省去了製作流程中整個後製步驟。
Veo 3.1 Lite 讓你對輸出的技術規格擁有完整控制:
| 選項 | 可用值 |
|---|---|
| 解析度 | 720p、1080p |
| 畫面比例 | 16:9(橫式)、9:16(直式) |
| 時長 | 4 秒、6 秒、8 秒 |
同時支援 16:9 和 9:16 兩種格式,意味著 Veo 3.1 Lite 既適用於傳統寬螢幕內容,也適用於為 TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts 等平台優化的直式格式。對於需要在多個平台發布、且內容需適配不同方向的創作者而言,這是非常實用的考量。
1080p 的上限已涵蓋絕大多數專業與消費級使用情境。需要注意的是:4K 輸出為旗艦 Veo 3.1 獨有,若你的工作流程明確需要 4K 交付,完整版 Veo 3.1 才是合適的選擇。
Veo 3.1 Lite 與 Veo 3.1 Fast 具有相同的生成速度。Google 在設計時希望它能提供 Fast 等級的速度特性,同時無需 Fast 的完整成本投入。對於倚賴快速迭代的工作流程——測試不同提示詞、調整時間軸或生成同一概念的多個變體——這樣的速度表現具有顯著的實用優勢。
使用 Veo 3.1 Lite 生成 AI 影片
透過我們的平台使用 Veo 3.1 Lite。新用戶可免費體驗文字轉影片和圖片轉影片功能。
對於需要在 Veo 3.1 Lite 和旗艦 Veo 3.1 之間做出選擇的創作者,以下是兩款模型功能的直接對照:
| 功能 | Veo 3.1 Lite | Veo 3.1 |
|---|---|---|
| 文字轉影片 | 支援 | 支援 |
| 圖片轉影片 | 支援 | 支援 |
| 原生音訊 | 支援 | 支援 |
| 最高解析度 | 1080p | 4K(超解析度) |
| 畫面比例 | 16:9、9:16 | 16:9、9:16 |
| 最長時長 | 8 秒 | 8 秒 |
| 場景延伸 | 不支援 | 支援 |
| 生成速度 | 與 Veo 3.1 Fast 相同 | 標準速度 |
| 最適用於 | 大量生成、快速迭代 | 最高畫質、電影級輸出 |
實際結論:Veo 3.1 Lite 涵蓋了大多數創作者和開發者日常工作所需的全部功能。旗艦模型的兩項優勢——4K 輸出和場景延伸——主要面向長篇電影內容或廣播級交付物。對於社群媒體、行銷、教育、原型驗證以及大多數網路內容,Veo 3.1 Lite 提供了相同的輸入模式、相同的原生音訊以及相同的核心視覺品質。
對於為 TikTok、Instagram、YouTube 等平台持續製作影片內容的創作者,Veo 3.1 Lite 滿足所有實際需求。9:16 直式輸出意味著影片天然適配短影片平台格式。原生音訊意味著內容無需音訊後製即可直接發布。支援生成 4 秒、6 秒或 8 秒的片段,恰好對應這些平台上表現優異的內容時長。
將 AI 影片功能整合到產品中的團隊——從行銷自動化工具到內容生成平台——都能從 Veo 3.1 Lite 的速度和易用性中受益。其生成速度使互動式或接近即時的使用情境成為可能。圖片轉影片能力支援產品動畫工作流程,而這類工作原本需要專業動態設計師才能完成。
教育影片內容極少需要廣播級的 4K 輸出。對於解說影片、課程內容和教學素材而言,具備原生音訊與彈性時長的 1080p 規格已是恰當的選擇。Veo 3.1 Lite 使按照現代線上教育製作所需規模大量生成視覺化內容成為可能。
對於建置和測試 AI 影片應用的開發者而言,快速迭代比最高畫質更重要。Veo 3.1 Lite 與 Veo 3.1 Fast 相當的生成速度,使其在提示詞調試、能力測試和應用程式原型驗證階段高效可用,為正式上線做好準備。
Veo 3.1 Lite 的發布,恰逢 AI 影片生成市場真正具有歷史意義的時間節點。2026 年 3 月 24 日,OpenAI 宣布 Sora 應用程式及 API 將關閉,應用程式將於 2026 年 4 月 26 日下線。此次關閉反映出在規模化運營中維持 AI 影片產品經濟可持續性的根本挑戰——影片生成每單位輸出所需的運算資源遠超文字生成,而 Sora 始終未能達到足以支撐其基礎設施成本的使用規模。
Google 的因應之道——發布一款專為易用性和大量生成設計的模型——體現了截然不同的產品理念。Google 並未只在高端市場以極致畫質參與競爭,而是將 Veo 系列向下延伸,服務於那些需要兼顧數量、速度和彈性的創作者與開發者。
競爭格局也在發生變化。隨著 Sora 退出市場,當前主要的 AI 影片平台包括 Veo 3.1、Runway、Kling,以及以阿里巴巴 Seedance 2.0 為代表的新興競爭者。Google 在發布 Veo 3.1 Lite 的同時確認了後續更新計畫,這一舉措有望在大量團隊重新評估 AI 影片技術選型的窗口期內,搶先贏得開發者的青睞。
Veo 3.1 Lite 現已透過我們的平台開放使用。你可以使用文字提示詞或上傳參考圖片來生成影片,自由選擇解析度與畫面比例,並指定偏好的片段時長。新用戶獲贈免費點數,可在選擇方案前先行探索和體驗模型效果。
對於需要比較多個模型的團隊,我們的 AI Studio 工作區支援將同一提示詞同時發送至 Veo 3.1 Lite、Veo 3.1 及其他可用模型並排對比——讓你清楚直觀地判斷每款模型在你具體專案中的實際表現。
Veo 3.1 Lite 的發布使這一模型系列實現了完整覆蓋,從大規模快速迭代內容到旗艦級電影品質輸出,每個層級均有對應選擇。原生音訊、雙輸入模式(文字與圖片)、彈性的解析度與畫面比例選項,加上快速的生成速度,使其成為當前市場上功能最完整的易用型 AI 影片模型。
對於絕大多數創作者、行銷人員、開發者和教育工作者而言,Veo 3.1 Lite 提供了製作商用級 AI 影片所需的一切,同時無需承擔旗艦模型的額外負擔。它現已上線,而評估它最好的方式,就是親手生成一支影片。
開始使用 Veo 3.1 Lite 生成影片
今天就在我們的平台上試用 Veo 3.1 Lite。新用戶免費點數,無需任何承諾。
AI Video Lab
AI video generation expert and content creator.
