Sora 2 vs Veo 3 图生视频对比:1 张参考图 vs 2 张首尾帧的本质区别

作者注:深度对比 Sora 2 和 Veo 3 图生视频功能差异:Sora 2 支持 1 张参考图融入视频,Veo 3.1 支持 2 张图实现首尾帧控制,帮助开发者选择最适合的 API

在 AI 视频生成领域,图生视频(Image-to-Video)是最受关注的功能之一。但很多开发者对 Sora 2 和 Veo 3 的图片上传机制存在误解:Sora 2 真的只能用图片做首帧吗?Veo 3 的两张图又是怎么玩的?本文将深入解析两大模型的核心差异。

核心价值: 读完本文,你将理解 Sora 2 参考图和 Veo 3 首尾帧的本质区别,掌握如何根据创作需求选择最适合的 API。

sora-2-vs-veo-3-image-to-video-comparison 图示


Sora 2 vs Veo 3 图生视频核心差异

对比维度 Sora 2 Veo 3.1
图片数量 1 张 2 张
图片作用 参考图(融入视频风格) 首帧图 + 尾帧图
是否必须首帧 否,可融入任意位置 是,严格控制首尾
创意自由度 高(AI 决定如何融入) 中(明确起止点)
适用场景 风格参考、角色一致性 转场动画、精确控制

Sora 2 图生视频:1 张参考图的真相

很多人误以为 Sora 2 的图片输入就是"首帧图",这是一个常见的误解。实际上,Sora 2 的图片是"参考图"(Reference Image),它的作用是为视频提供视觉风格、角色设计或场景参考,而不是强制锁定为视频的第一帧。

参考图的工作原理:

  1. 风格融入: 参考图的色调、光影、艺术风格会影响整个视频
  2. 角色一致性: 上传角色图片可以保持角色在视频中的外观一致
  3. 场景参考: 提供环境图片可以让 AI 理解你想要的场景氛围
  4. 非强制首帧: AI 会根据 prompt 决定如何将参考图融入视频

当然,如果你的 prompt 明确要求"从这张图片开始",Sora 2 也会将其作为首帧处理。但这是 prompt 控制的结果,而非图片上传的固有限制。

sora-2-vs-veo-3-image-to-video-comparison 图示


Sora 2 图生视频 API 调用详解

Sora 2 图生视频基础示例

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Sora 2 图生视频 - 参考图模式
response = client.videos.create(
    model="sora-2",
    prompt="一只橘猫在阳光下慵懒地伸展身体,镜头缓慢推进",
    input_reference=open("cat_reference.jpg", "rb"),  # 参考图
    size="1280x720",
    seconds=8
)

查看 Sora 2 完整调用示例(含轮询获取结果)
import openai
import time

def generate_video_with_reference(
    prompt: str,
    reference_image_path: str,
    model: str = "sora-2",
    size: str = "1280x720",
    seconds: int = 8
) -> dict:
    """
    使用 Sora 2 参考图生成视频

    Args:
        prompt: 视频描述
        reference_image_path: 参考图路径
        model: sora-2 或 sora-2-pro
        size: 视频尺寸
        seconds: 视频时长 (4/8/12)
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    # 创建视频生成任务
    with open(reference_image_path, "rb") as img_file:
        response = client.videos.create(
            model=model,
            prompt=prompt,
            input_reference=img_file,
            size=size,
            seconds=seconds
        )

    video_id = response.id
    print(f"视频生成任务已创建: {video_id}")

    # 轮询等待完成
    while True:
        status = client.videos.retrieve(video_id)
        if status.status == "completed":
            return {
                "success": True,
                "video_url": status.video_url,
                "duration": seconds
            }
        elif status.status == "failed":
            return {"success": False, "error": status.error}

        print(f"生成中... 状态: {status.status}")
        time.sleep(5)

# 使用示例
result = generate_video_with_reference(
    prompt="角色在城市街道上行走,阳光温暖,电影质感",
    reference_image_path="character.jpg"
)

建议: 通过 API易 apiyi.com 调用 Sora 2 API,平台提供稳定的接口服务和免费测试额度,方便快速验证图生视频效果。


Veo 3.1 首尾帧控制:2 张图的玩法

与 Sora 2 的参考图模式不同,Veo 3.1 支持上传 2 张图片,分别作为视频的首帧和尾帧。AI 会自动生成中间的过渡动画,实现从 A 到 B 的平滑转换。

Veo 3.1 首尾帧的核心优势

功能 说明 适用场景
精确控制 明确视频的起点和终点 产品展示、场景转换
转场效果 AI 自动填充中间动画 创意转场、变形动画
循环视频 首尾相同可创建完美循环 背景动画、Loading 动效
叙事控制 从 A 状态到 B 状态的变化 故事叙述、情感表达

Veo 3.1 首尾帧 API 调用示例

import google.generativeai as genai
from google.genai import types

# 配置 API(通过 API易 中转)
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# 加载首帧和尾帧图片
first_frame = genai.upload_file("start_scene.jpg")
last_frame = genai.upload_file("end_scene.jpg")

# Veo 3.1 首尾帧生成
response = genai.models.generate_videos(
    model="veo-3.1",
    prompt="平滑的场景过渡,电影级画质",
    image=first_frame,
    config=types.GenerateVideosConfig(
        last_frame=last_frame,
        duration_seconds=8
    )
)

Veo 3.1 特别功能: 除了首尾帧控制,Veo 3.1 还支持最多 4 张参考图作为视觉引导,保持角色和风格的一致性。这一功能仅在 Veo 3.1 标准版中可用,Fast 版本不支持。


Sora 2 vs Veo 3 图生视频方案对比

sora-2-vs-veo-3-image-to-video-comparison 图示

对比项 Sora 2 参考图模式 Veo 3.1 首尾帧模式
图片数量 1 张 2 张(首 + 尾)
图片角色 风格/角色参考 精确帧控制
AI 自由度 低(受首尾约束)
创意方向 开放式探索 目标明确
转场能力 一般 优秀
循环视频 需技巧 原生支持
视频时长 4/8/12 秒 4/6/8 秒
分辨率 720p/1080p 720p 起

如何选择?场景决策指南

选择 Sora 2 的情况:

  • 你有一张角色/场景参考图,想让 AI 自由发挥创意
  • 需要保持品牌视觉风格的一致性
  • 希望 AI 决定最佳的画面构图和运动轨迹
  • 制作时长 12 秒的视频内容

选择 Veo 3.1 的情况:

  • 你明确知道视频的起点和终点画面
  • 需要制作产品 A→B 的变化展示
  • 想要创建完美循环的背景动画
  • 制作场景转场或变形效果

常见问题

Q1: Sora 2 的参考图一定会出现在首帧吗?

不一定。Sora 2 的参考图是"视觉参考"而非"首帧锁定"。AI 会根据你的 prompt 决定如何将参考图的元素融入视频。如果你需要参考图作为首帧,可以在 prompt 中明确说明:"以这张图片作为开始画面"。

Q2: Veo 3.1 的两张图可以是完全不同的内容吗?

可以,但建议有一定的视觉关联。Veo 3.1 会尝试在两张图之间创建平滑过渡,如果内容差异过大,可能导致过渡效果不自然。最佳实践是首尾图在构图、色调或主体上有一定连续性。

Q3: 哪个模型的图生视频质量更好?

两者各有优势:Sora 2 Pro 在画面质感和运动自然度上表现出色,适合电影级内容创作;Veo 3.1 在精确控制和转场效果上更胜一筹。建议通过 API易 apiyi.com 分别测试两个模型,根据实际效果选择。


总结

Sora 2 和 Veo 3 图生视频的核心差异:

  1. 图片数量不同: Sora 2 支持 1 张参考图,Veo 3.1 支持 2 张首尾帧
  2. 图片作用不同: Sora 2 参考图融入视频风格,Veo 3.1 首尾帧精确控制起止
  3. 适用场景不同: Sora 2 适合开放式创作,Veo 3.1 适合目标明确的转场效果

理解这两种机制的本质区别,可以帮助你根据具体需求选择最合适的 API,实现更好的创作效果。

推荐通过 API易 apiyi.com 同时接入 Sora 2 和 Veo 3 API,平台提供统一接口和免费测试额度,方便对比测试和灵活切换。


📚 参考资料

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  1. OpenAI Sora API 官方文档: Sora 视频生成完整指南

    • 链接: platform.openai.com/docs/guides/video-generation
    • 说明: 了解 Sora 2 图生视频的官方参数和用法
  2. Google Veo 3.1 首尾帧文档: Vertex AI 视频生成指南

    • 链接: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/generate-videos-from-first-and-last-frames
    • 说明: 了解 Veo 3.1 首尾帧功能的详细用法
  3. Sora 2 Prompting Guide: OpenAI 官方提示词指南

    • 链接: cookbook.openai.com/examples/sora/sora2_prompting_guide
    • 说明: 学习如何编写高质量的 Sora 2 视频 prompt
  4. Google Veo 3.1 功能解读: 首尾帧和参考图功能详解

    • 链接: getimg.ai/blog/google-veo-3-1-review
    • 说明: 深入了解 Veo 3.1 的新功能和使用技巧

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论,更多资料可访问 API易 apiyi.com 技术社区

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