AI影片生成模型：2026完整指南

你好，我是 Dora。我習慣同時開著五個模型供應商的分頁，大多數週我會用到其中三個。了解各種 AI 視頻生成模型的功能差異——以及輸出結果為何不同——已經比深入鑽研某一個模型更有實際價值。這是我希望一年前就能擁有的地圖。

這不是一份排行榜。「最佳」模型會因場景、季度、預算而改變。這是一個用於路由決策的實用分類框架，加上對哪些東西穩定、哪些還在變動的誠實判斷。

2026 年 AI 視頻生成模型全景

這個領域發展有多快

兩年前，AI 視頻意味著五秒鐘的片段加上融化的手指。到 2026 年初，頂尖的視頻生成 AI 模型已能產出 8 到 20 秒的原生解析度片段，並配備同步音頻、合理的物理效果，以及跨鏡頭的一致人物。門檻已大幅提升。

六個月前還是頂尖水準的模型，現在可能已是平價選項。定價等級在變動。能力描述在行銷頁面與實際表現之間存在落差。任何關於特定模型的說法——包括本文——都有到期日。

今日模型的四種分類方式

「最佳」排名把太多維度壓縮在一起了。我實際用來路由的四個維度：

架構 — 底層是什麼，能預測在壓力下的行為。
能力 — 文字轉視頻、圖片轉視頻、編輯、動作控制。
獲取方式 — 封閉 API、開放權重、受限存取。
適配度 — 品質、延遲、商業條款、擴展成本。

架構制約能力。獲取方式制約適配度。分開考慮才能讓取捨清晰可見。

依架構分類

2026 年大多數生產級的視頻生成架構共享同一骨幹：擴散轉換器（DiT）。Peebles 與 Xie 在 2023 年發表的論文 Scalable Diffusion Models with Transformers，將潛在擴散中的 U-Net 骨幹替換為在圖塊上運作的轉換器。這是當今幾乎所有嚴肅視頻模型的架構祖先。

基於 DiT 的擴散轉換器

2026 年視頻擴散模型中的主流類別。視頻被編碼為時空潛在網格，切割成圖塊，由轉換器進行去噪。OpenAI 的視頻生成模型世界模擬器正是如此描述 Sora：一個在視頻和圖像潛在碼的時空圖塊上訓練的擴散轉換器。

Sora 2、Veo 3、Kling、Hailuo、Seedance、WAN、Hunyuan Video、Mochi、CogVideoX、LTX-Video——全部基於 DiT。它們共享相同的失敗模式：長程時間連貫性是普遍弱點，二次方的注意力成本使得長時長生成在這一類別中代價高昂。

自回歸視頻模型

一個較小的分支。不是一次性對整個片段去噪，而是根據前面的內容逐幀或逐塊生成。Pyramid Flow 使用金字塔流匹配進行最長 10 秒的自回歸生成。延伸成本更低，理論上長形式連貫性更好。代價是：誤差累積、每個片段的推理速度更慢。自回歸模型尚未在生產中取代 DiT——它們出現在研究中，以及作為附加在 DiT 模型上的延伸功能。

級聯式與潛在視頻擴散

大多數現代模型在潛在空間中進行擴散——原始視頻在計算上代價極高。因果 3D VAE 壓縮視頻，DiT 在壓縮表示上運作，解碼器重建幀。HunyuanVideo 1.5 技術報告對此有清楚描述：一個 83 億參數的 DiT，搭配在空間上壓縮 16 倍、時間上壓縮 4 倍的 3D 因果 VAE，以及用於放大的獨立超解析度網路。

級聯式方法——先生成低解析度，再放大——將「把動作做對」與「讓畫面清晰」解耦。大多數生產模型在內部就是這樣運作的。

動作條件化與 ControlNet 風格的方式

姿態條件化、深度圖、動作筆刷、參考視頻——這些是條件化擴展，而非獨立架構。Kling 的動作筆刷是面向消費者的代表例子。ComfyUI 工作流程為開放權重模型暴露了同樣的模式。

架構預測行為。能力是你付費購買的東西。

文字轉視頻模型

每個主要模型的預設模式。輸入提示詞，輸出片段。簡單場景幾乎在所有地方都能運作。多主體互動、對話、複雜攝影機運動才能區分強弱。

圖片轉視頻模型

參考圖片加提示詞變成片段。在實際生產工作中使用最多的模式——它對輸出有足夠的約束，使結果可預測。Hailuo 02、Seedance 和 Kling 在這方面常被引用為佼佼者。截至 2026 年中，Artificial Analysis 的圖片轉視頻排行榜將 Seedance 和 Hailuo 列於頂端；排名每月都在變動。

視頻轉視頻與編輯模型

輸入一個片段，改變其風格、替換主體、重新設計場景。比前兩種模式成熟度低。Runway 的編輯工具運行時間最長。開放權重生態系統（配合 WAN 和 Hunyuan 的 ComfyUI）擁有越來越多的視頻轉視頻工作流程。可靠性參差不齊。除風格化外，仍屬實驗性質。

動作控制與一致性模型

跨鏡頭的人物一致性。動作筆刷。攝影機路徑控制。參考驅動的動作遷移。越來越多地被整合進主要模型中。Veo 3.1 新增了參考圖片。Seedance 2.0 新增了「通用參考」。一致性正在成為標配。

依獲取方式分類

這個維度對整合成本影響最大。

封閉源碼商業 API

Google DeepMind 的 Veo 3.x。OpenAI 的 Sora 2。快手的 Kling。MiniMax 的 Hailuo。字節跳動的 Seedance。Runway Gen-4.x。僅限 API，按生成次數或按秒計費。

Veo 透過 Google 的 Vertex AI 或 Gemini API 運行；Vertex AI Veo 文件是目前模型、參數和地區可用性的權威參考。Sora 2 透過 OpenAI 的 API 提供。Kling、Hailuo 和 Seedance 透過各自供應商的 API 和聚合平台運行。

取捨：頂端品質最高，無需自行維護基礎設施，但你無法控制模型，定價可能改變。對於需要發布產品功能的團隊來說，封閉 API 是起點。

開源與可自主託管模型

阿里巴巴的 WAN、騰訊的 HunyuanVideo、智譜的 CogVideoX、Genmo 的 Mochi、Lightricks 的 LTX-Video、HPC-AI Tech 的 Open-Sora、Pyramid Flow。權重在 Hugging Face 上，只要有足夠的 VRAM 即可在本地運行。WAN 的權重在官方 Wan-AI Hugging Face 儲存庫；Wan 2.2 引入了混合專家擴散骨幹，後續版本針對速度進行了調優。

開放權重模型在原始品質上落後封閉前沿 6 到 12 個月。它們在靈活性上領先：微調、LoRA 適配器、ComfyUI 整合、本地部署、無按次計費。如果你的工作量大或有數據敏感性約束，這個分支就很重要。

受限或僅供研究的模型

有些模型被宣佈、演示，然後只向封閉合作夥伴發布。有些在發布時存在地區限制。將任何尚未普遍可用的東西視為路線圖信號，而非可用工具。

主要模型參考表

以下是撰寫時值得了解的 2026 年最佳視頻生成模型快照。版本和等級會變動——使用前請核實。

模型	來源	架構	獲取方式	突出特點
Veo 3 / 3.1	Google DeepMind	潛在 DiT，音視頻聯合	API（Vertex AI、Gemini）	原生音頻，最高 4K，場景延伸
Sora 2	OpenAI	時空圖塊擴散轉換器	API + Sora 應用	物理效果、更長片段、音頻
Kling 2.6 / 3.0	快手	DiT 系列	API	動作品質、人物表現
Hailuo 02 / 2.3	MiniMax	擴散轉換器	API	圖片轉視頻真實感、導演控制
Seedance 1.5 / 2.0	字節跳動	DiT，多鏡頭	API	多鏡頭一致性、快速迭代
WAN 2.5 / 2.6	阿里巴巴	DiT，MoE 骨幹	開放權重 + API	開源品質、多語言
HunyuanVideo / 1.5	騰訊	DiT + 3D 因果 VAE	開放權重	強大的開源基準、面部保真度
LTX-Video 2	Lightricks	DiT，深度壓縮 VAE	開放權重 + API	消費級 GPU 實時生成
Mochi 1	Genmo	AsymmDiT，100 億參數	開放權重	文字對齊、動作
Open-Sora 2.0	HPC-AI Tech	MM-DiT	開放權重	可復現的 Sora 風格架構
CogVideoX	智譜 / THUDM	DiT + LoRA 生態	開放權重	圖片轉視頻、LoRA 適配器
Pyramid Flow	開放研究	帶金字塔流匹配的 DiT	開放權重	自回歸延伸、更長片段
Runway Gen-4	Runway	專有	API	編輯成熟度、創意工具

每一行都值得單獨寫一篇文章。

如何為你的產品選擇模型

這是一個決策框架，而非推薦。推薦很快就會過時。

品質與延遲的取捨

頂級封閉模型——高級方案的 Veo 3.1、Sora 2、Kling 3.0——產出最佳單個片段，耗時也最長。快速變體（Wan 快速方案、Seedance Fast、LTX-Video、Hailuo Standard）以品質換取 30 秒以內的生成。對於批量生產，速度的複利效應顯著。對於一個片段就要交付的精品內容，品質優先。先決定哪個軸更重要。

商業使用注意事項

封閉 API 通常在供應商條款下允許商業使用——請核實，因為條款會變化。開放權重模型的每個模型授權各不相同。有些是 Apache 2.0。有些是社群授權，對再發布或收入門檻有限制。部署前請閱讀模型說明卡。

生產團隊的多模型策略

我觀察到的大多數團隊不會只選一個模型。他們進行路由。產品圖片的圖片轉視頻用一個模型；對話密集的敘事用另一個；高量社群內容用快速方案；精品鏡頭用高級方案。整合成本是摩擦稅。聚合平台的存在就是為了降低它——用單一 API 跨接多個模型。這是否值得，取決於你原本需要接入多少個。

2026 年可能的變化

已在發生：原生音頻在頂級封閉模型中成為標配。解析度從 1080p 向 4K 攀升。片段長度在不需要單獨拼接的情況下逐漸接近 20 秒。單次調用的多鏡頭生成開始出現。開放權重模型在動作上縮小差距，音頻方面尚未追上。

有可能但未經證實：真正能挑戰 DiT 的長形式自回歸競爭者。能與生成品質匹敵的編輯模型。具有與 Veo 相當原生音頻的開放權重模型。短片段的端側推理。不會在路線圖上押注這些會在 2026 年落地，但也不會押注它們不會。

我會關注的是：定價。過去一年，頂級 API 的每秒成本大幅下降。如果這個趨勢持續，封閉與開源的成本計算就會改變。

常見問題

基於 DiT 的模型與自回歸視頻模型有何不同？

基於 DiT 的模型透過迭代擴散步驟並行對整個片段去噪。自回歸模型根據前面的內容順序生成幀或塊。DiT 在 2026 年的生產中佔主導地位——每個訓練投入的品質更好，更容易擴展。自回歸方法在理論上對長視頻有優勢，但尚未取代 DiT。

如何針對我的工作量比較視頻擴散模型？

挑選三到五個代表實際生產需求的場景——而非示範提示詞。在相同設定下，用相同提示詞在候選模型間生成。比較動作合理性、人物一致性、提示詞遵從度、渲染時間、每個可用片段的成本。單一提示詞的比較會產生誤導。

哪些 AI 視頻生成模型支援商業使用？

大多數封閉 API（Veo、Sora、Kling、Hailuo、Seedance、Runway）在當前條款下允許商業使用。開放權重模型各有不同：有些採用寬鬆授權，有些採用社群授權並附帶限制。部署前請閱讀模型說明卡。

生產環境應選擇開源還是閉源視頻模型？

預設選擇封閉式，以獲得最高品質輸出、最快整合速度、可預測的維護。當你需要微調、本地部署、高量成本控制或數據敏感性保證時，轉向開源。許多團隊兩者並用——精品內容用封閉式，批量生產用開源。

結語

2026 年的 AI 視頻生成模型全景不是兩三個贏家之間的競爭。它是一個技術棧：一個共同的架構家族（DiT）、一個能力譜系、三條獲取路徑（封閉 API、開放權重、受限存取）。有用的問題不再是「哪個模型最好」，而是「哪個模型適合這個場景、這個預算、這個整合約束、這一週」。先建立你的分類框架，再選擇模型。每季重新選擇一次。

我的地圖到此結束。自己跑跑模型吧。

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