Sora 2 对比 Veo 3.1：哪一个才是你下一段电影级 AI 视频的最佳选择？
我用同一个 90 秒的产品故事，分别在 Sora 2 和 Veo 3.1 上跑了 40 次，想找出哪个模型真正能交出电影级成果。诚实的结论比两家公司的发布会 demo 复杂得多，而且在一个模型上奏效的提示工作流，放在另一个模型上会彻底失灵。
Sora 2 与 Veo 3.1 有什么差别？
OpenAI 的 Sora 2 与 Google DeepMind 的 Veo 3.1 是 2026 年两款领先的文字生成视频模型，都能生成长达 60 秒的视频，并原生支持同步音效。Sora 2 在长片段角色一致性与物理运动模拟上胜出，Veo 3.1 则凭借图生视频控制与 Gemini API 整合，在专业剪辑流程上占优。
Sora 2 擅长 OpenAI 所称的「物理性提示」。它在处理复杂动作、水花、烟雾以及一镜到底的编排上，比市场上任何其他模型都产生更少瑕疵。
Veo 3.1 可通过 Vertex AI 与 Gemini API 使用，提供首帧与尾帧控制，让你以既有图片锚定视频的起点与终点。对需要可预测、符合品牌规范输出的内容团队而言，这是更稳妥的选择。
2026 年大多数制作团队的选择原则是：有角色的叙事场景选 Sora 2，需要严格视觉控制的品牌素材选 Veo 3.1。
怎样写一段能生成电影感视频的提示？
电影级 AI 视频提示有四个共同元素：以角色等级的细节描写主体、用真实的摄影术语写出镜头指示、以光线与材质细节呈现环境，以及一段明确的音效层。模糊的提示产生模糊的视频，具体的提示则产生会动的电影定格。
大多数用户写的提示像是「一个女人在夜晚走过街道」。这是第一级水平，模型会自行补完所有你没指定的细节，结果看起来就像库存视频。
同一个场景的第三级提示则是：「跟拍镜头从后方拍摄一名 32 岁、身穿海军蓝风衣的亚洲女性，凌晨两点走过下著雨的香港后巷，50mm 镜头、浅景深，霓虹招牌倒映在水洼上，环境音为远处车流声与雨打铁棚的声响。」
第二段提示提供了角色年龄、衣著颜色、地点细节、镜头角度、镜头选择、光线条件、环境细节与音效线索。每一个细节都减少了模型替你做决定的次数。
什么是 AI 视频提示的 SAEC 框架？
SAEC 代表 Subject（主体）、Action（动作）、Environment（环境）、Cinematics（摄影）。这是 2026 年表现最顶尖的 AI 视频创作者所使用的提示结构，因为它强制你把每个模型都需要的四个元素清楚写出来。每一段写一到两句，依序排列。
以下是一段完整、可直接复制套用的 SAEC 提示：
立即试用这段提示（Sora 2 / Veo 3.1）：
--- Subject：一名 45 岁的亚洲男性咖啡师，短灰发，蓝色丹宁围裙内穿白衬衫，双手沾著咖啡渣。
--- Action：他小心地从擦得发亮的铬金属咖啡机上拉出一份双倍浓缩，注视著金黄色油脂在杯中打转。
--- Environment：清晨七点的香港上环一间精品咖啡店，温暖的钨丝吊灯、外露砖墙、晨雾透过前窗映入。
--- Cinematics：35mm 镜头缓慢推镜，浅景深，黄金时刻调色，环境音为浓缩萃取的嘶嘶声与复古喇叭播放的爵士乐。
同样的结构适用于产品镜头、访谈 B-Roll、地点空镜与人物时刻。模型需要自行补完的部分变少，重新生成的次数也随之下降。
如何在 Sora 2 中使用时间轴提示？
时间轴提示是 Sora 2 的一种技术，让你在单一提示中描述两个以上的连续镜头，并以明确的时间标记分隔。这是 Sora 2 中唯一能可靠生成多镜头角色一致性的方法，因为该模型的文字生成视频管线目前限制人物出现在起始帧。
结构如下：「[第一镜，0-3 秒]：⋯ [第二镜，3-6 秒]：⋯」
产品开箱的可用范例：
--- [第一镜，0-3 秒]：木桌上一个密封纸箱的特写，柔和的北向窗光，双手持美工刀进入画面。
--- [第二镜，3-6 秒]：同一张桌、同样光线，纸箱已开启，一只不锈钢手表躺在白色棉纸上，同一双手正轻轻将手表取出。
在两个镜头中反复写「同一张桌、同样光线」，等于提供 Sora 2 明确的视觉锚点以维持连续性。没有这些锚点时，模型会将每一秒视为独立场景，产生明显的跳接。
Veo 3.1 的图生视频工作流如何改变你的流程？
Veo 3.1 支持首帧与尾帧工作流，让你上传两张参考图，由模型生成两者之间的转场过渡。这是 2026 年任何文字生成视频模型中最强的控制机制，也是 Veo 3.1 之所以成为品牌团队首选的原因，因为他们需要结果精准符合品牌规范。
工作流分三步。第一步，用你信任的工具生成或拍摄开场帧，例如 Midjourney v8 或实体相机。第二步，以同样方式准备结尾帧。第三步，写一句话描述两帧之间发生的动作。
实际应用范例：为一张静态产品主视觉加上动态。把既有的品牌照片作为首帧，在 Midjourney 生成同一产品另一角度的微变体作为尾帧，并以这段提示交给 Veo 3.1：「围绕产品的平滑环绕镜头，全程维持一致的棚拍光线。」
输出是一段 4 至 6 秒的视频，为静态图片加上动态而不会让模型发明新的产品细节。对于电商、社群广告和品牌叙事而言，这是目前最接近「安全可控」的 AI 视频工作流。
AI 视频提示最常见的错误有哪些？
三类错误造成 2026 年大多数令人失望的 AI 视频成果：写提示时没有镜头指示、在过短的视频中塞太多动作，以及完全省略音效层。每一个错误都能在几秒钟内辨认并修正。
第一类错误，是把 AI 视频提示当作文字生成图片提示来写。图片提示描写静止瞬间，视频提示必须描写动态。如果你的提示里找不到「跟拍」、「横摇」、「推镜」、「定格」这类词汇，摄影机运动就完全交给模型决定了。
第二类错误是动作过载。一段 5 秒视频可以好好呈现一个连续动作，但无法清楚呈现三个连续动作。把长想法拆成多个短片段，再剪辑接合。Sora 2 的「一镜到底」确实强大，但这一镜仍需放进时间预算之内。
第三类错误是生成视频时关闭音效，事后又抱怨成果单薄。Sora 2 与 Veo 3.1 都原生支持同步音效，但前提是你在提示中写出音效线索。哪怕只是一句「环境咖啡店人声混合轻柔木吉他」，也能彻底改变最终视频的质感。
立即试用：下一段 AI 视频的三轮工作流
2026 年生产出最佳 AI 视频成果的创作者，都采用一套三轮生成工作流，总成本比直接跑一次高品质生成更低，最终结果却更好。第一轮以快速模式测试概念，第二轮挑出胜出变体，第三轮以细节打磨。这周就在实际项目上试一次。
第一轮：概念测试（快速模式）。写一段 SAEC 结构的提示。在所选模型的最便宜档位生成三个变体。目的是确认模型能否处理你的概念。如果三个全部不可用，问题在于提示的具体度不够，而非花更多钱。
第二轮：变体挑选（标准画质）。选出第一轮最佳成果，用同一段提示在标准画质下再生成四个变体。挑出动态最强、光线最佳、主体一致性最好的一段，存为参考片。
第三轮：精细打磨（Pro 画质）。根据参考片里模型呈现得最好的细节调整提示，加入它擅长渲染的摄影术语、环境描写与音效线索。在最高画质生成一个最终版本，然后收工。
懂AI的冷，更懂你的难 — UD 同行28年，让科技成为有温度的陪伴。最强的 AI 视频创作者不是用最贵提示的人，而是拥有最可重复工作流的人。
准备好突破视频之外的 AI 能力？
电影级 AI 视频只是其中一项技能。你的团队应该流畅操作的技术还有几十项。先做 UD 的 AI IQ 测试，量度你在提示工程、工作流设计与工具选择上的真实水平。然后我们手把手带你完成每一步，逐项补上真正影响成果的能力缺口。
