影片生成

目前，Google Veo 2 僅面向美國 18 歲及以上的使用者，透過 Gemini、Whisk Animate 和 VideoFX 等平臺的等待名單提供。預計 2025 年晚些時候將在 YouTube Shorts 和 Vertex AI 上推出更廣泛的使用。在本教學指南中，我們將向您展示如何使用 Google AI Studio 訪問 Google Veo 2，這是一個基於提示的動手工具，用於探索其影片生成功能。

從文字生成影片已經取得了長足的進步，但在製作較長的多場景故事時仍然會遇到障礙。雖然 Sora、Veo 和 Movie Gen 等擴散模型提高了視覺質量，但它們通常僅限於 20 秒以內的片段。真正的挑戰是什麼？語境。要從一段文字中生成一分鐘的故事驅動型影片，需要模型處理成百上千個標記，同時保持敘事和視覺的連貫性。這正是英偉達™（NVIDIA®）、斯坦福大學、加州大學伯克利分校和其他機構的最新研究成果所要解決的問題，該研究引入了一種名為“Test-Time 訓練”（TTT）的技術，以突破目前的限制。

Meta 釋出了一篇研究論文，並提供了他們的新影片生成模型 MoCha（電影角色動畫生成器）的演示示例。但它如何在這個日益擁擠的領域中脫穎而出？它與 Sora、Pika 或其他當前的人工智慧影片生成模型有何不同？更重要的是，作為創作者、開發者或研究者，如何利用它為自己謀福利？我們將在本篇文章中探討這些問題。讓我們一起來解碼 Meta 的 MoCha。