所有 AI 影片模型都在同一個工作台：OmniArt 陣容

2026 年做 AI 影片，最難的不是挑模型，而是在模型之間切換。Sora 2 在一份訂閱後面，Veo 3 在另一份後面，Kling 和 V6 又各自一份，每條流程最後都以一排分頁墳場收場。OmniArt 把這些收攏進同一個工作台：一份餘額、一套提示詞語法、值得用的每一個 AI 影片模型並排放著，按鏡頭挑，而不是按訂閱挑。

這篇是 OmniArt 影片陣容的實戰導覽——每個模型強在哪、整合工作台在上面多加了什麼，以及它為創作者、行銷人和要大量出片的團隊解開了哪些製作流程。

為什麼「所有模型在同一個工作台」重要

AI 影片這塊分裂的速度，比任何團隊的預算跟得上的速度都快。一支電影感廣告可能想用 V6 配 BACH 攝影指導模型做運鏡控制、用 Sora 2 的一顆長單鏡當定場、用原生 4K 的 Veo 3 做電視播出剪短版，再用 HappyHorse 1.0 做多語言的社群變體。五個分頁、五組登入、五池點數，中間還要手動匯出匯入來回搬。

OmniArt 的價值不在於再造一個模型，而在於拆掉既有模型之間的接縫。同一份需求、同一批參考圖、同一組角色鎖定——按一下就能用陣容裡的任何模型重跑一次。

OmniArt 影片陣容

這份陣容是策展過的，不是全收——工作台裡的每個模型，都是因為在某件創作者真的會做的事上做得最好才留下來。截至 2026 年 5 月 13 日的名單：

Sora 2——長單鏡片段

論單一片段的原始時長，Sora 2 還是贏家。它一次生成就能產出長達 20 秒的連貫動態，省掉用延長模式接片時管理接縫的額外功夫。當需求是一顆不中斷的群戲鏡頭、一次長後拉，或一顆電影感的定場鏡時，找它。

• **最適合：**長單鏡的電影感鏡頭、群戲場景
• **取捨：**內容審核較嚴、迭代一輪比較慢

Veo 3——原生 4K 加空間音訊

Veo 3 提供 60fps 的原生 4K，以及這個領域裡最乾淨的空間音訊。它對圖片的貼合度高，而且對提示詞裡動作動詞（"drift"、"glide"、"snap"）的詮釋帶著電影感的克制。當交付目標是電視播出或大螢幕時，就找這個模型。

• **最適合：**電視播出、電視廣告、院線等級的輸出
• **取捨：**每次生成上限 8 秒，成本級距較高

Kling 3.0——量產的性價比與多語言對嘴

在這個規模上，Kling 3.0 依然是性價比之選：原生 4K、多語言對嘴，還有替分鏡序列準備的 Multi-Shot AI Director 模式。它每一秒成片的成本仍低於西方領先者，當需求是「出 40 個在地化變體」時，這件事很要緊。

• **最適合：**大量社群檔期、多語言內容、電商
• **取捨：**遇到高度風格化的需求，風格連貫性會浮動

V6 + BACH——攝影指導的選擇

V6 搭配 BACH 攝影指導模型，是陣容裡做參數化運鏡控制的首選：焦段、景深、鏡頭像差和推軌速度都是明確的旋鈕，不是含糊的預設。BACH 的多鏡頭骨架讓你接出一段 30 秒的序列，角色一致、光線在剪接點之間連續。

• **最適合：**品牌敘事、微電影、複雜運鏡
• **取捨：**每秒成本高於快速模式的替代方案

Happy Horse 1.0——快速推論加原生音訊

HappyHorse 1.0 把統一的文字—圖片—影片—音訊 Transformer 塞進一條八步蒸餾流程。結果是一個在 H100 上大約 38 秒就能交出 1080p 片段、而且帶原生共生音訊的模型——比同儕快三到六倍，感知畫質卻沒有讓步。單一組權重就能做六種語言的多語言對嘴。

• **最適合：**快速迭代、ASMR 等級的社群內容、多語言廣告
• **取捨：**每段片子上限 15 秒，沒有原生多鏡頭模式

Seedance 2.0——多參考素材的主力

Seedance 2.0 在同一句提示詞裡最多吃九張參考圖、三段參考影片和三個音訊檔，而且全都能用 @image1 / @video1 語法點名。這讓它成為跨多鏡頭時間軸維持角色一致最乾淨的路線，也是最好像導演一樣下指令的模型。

• **最適合：**多鏡頭故事、角色鎖定的檔期、影片內修改
• **取捨：**內容審核積極，提示詞語法門檻較高

Runway Gen-4.5——影格級的動態控制

在細緻的動態指揮上，Runway Gen-4.5 靠 Motion Brush 和逐格軌跡工具保持領先。當某隻手臂要沿著某條特定弧線擺動，或某顆粒子要跟著一條手繪路徑走，Runway 依然是最乾淨的流程。

• **最適合：**視覺特效、動態設計、精準操偶
• **取捨：**學習曲線較陡，自然對白較弱

Hailuo（MiniMax）——物理與產品動態

當物理表現要緊時，Hailuo 是速度之選：布料模擬、次級動態、頭髮和流體行為都能低延遲生成，而且不太需要修。當需求是「讓這個產品主體轉起來，讓灰塵接住光」，創作者找的就是這個模型。

• **最適合：**產品動態、物理演示、快速原型
• **取捨：**支援的畫面比例較窄，對白較弱

Grok Imagine——社群優先加原生音訊

Grok Imagine 處理 1 到 15 秒、最高 720p 的片段，還有一個好用的 Reference Mode，可以吃 1 到 7 張定錨圖片而不鎖死第一影格。它含原生音訊，平台也提供 Restyle、Modify 和 Extend 模式做非破壞性迭代。做 TikTok 和 Reels 時，480p 的每秒成本很有競爭力。

• **最適合：**社群優先的創作者、草圖變動畫、快速換風格
• **取捨：**720p 天花板；Modify 模式會把高解析輸入自動縮到 854×480

按工作挑模型

陣容的意義不是要封一個總冠軍，而是讓你在需求進來時知道該伸手拉哪根桿。

整合工作台多加了什麼

把模型聚在一起只是入場券。工作台真正的價值，在於補上每個模型單獨都缺的那一層。

一套跨模型的提示詞語法

每個模型都有自己偏好的提示詞方言——Veo 想要動詞在前的攝影術語，Kling 吃明確的運鏡預設，Seedance 用 @image1 這種參考素材標記。OmniArt 的提示詞層會把同一份創意需求翻成各個模型期待的方言，所以迭代一輪變成「同一份需求在兩個模型上各試一次」，而不是「替每個模型重寫一次提示詞」。

共用的參考素材庫

在 AI 影片裡，角色鎖定是最貴的一件事。OmniArt 把參考圖、產品照、場景板和音訊檔放在同一個素材庫裡，陣容裡的每個模型都能取用。同一個角色定錨，鎖得住 Seedance 2.0，也鎖得住 V6 和 Kling 3.0——不必重傳，模型之間也不會版本漂移。

並排比較

工作台讓你把同一份需求平行丟給兩三個模型，然後把結果並排比。這把選模型從一場好幾週的訂閱豪賭，變成一顆鏡頭一次的決定。

跨模態的交接

影片不會單獨存在。OmniArt 的圖片、音訊和音樂工作台就在影片陣容旁邊，所以用 GPT Image 2 生成主視覺定格、用 V6 讓它動起來、再到音樂工作台配樂，整段都不用離開這個分頁。

這份陣容解開的製作流程

電商產品影片

做一支 30 秒的產品廣告，定場鏡用 Sora 2 生成，產品揭示交給 Hailuo（要物理）或 V6（要攝影感），賣點插入鏡用 HappyHorse 1.0 求快，檔期上電視時再用 Veo 3 做播出剪短版。每一顆鏡頭都用同一張產品參考圖，標誌和包裝就穩得住。

多語言社群檔期

先用 Kling 3.0 生成一次主片，帶原始語言的對嘴，再替各個市場重算在地化變體——Kling 用單一組權重就能處理六種主要語言。有些市場需要快速交件的變體，就平行跑 HappyHorse 1.0，一分鐘內迭代一輪。

品牌短片

在 Seedance 2.0 裡用 @image1 角色鎖定把鏡頭表搭起來，電影感的運鏡交給 V6 + BACH，影格級的視覺特效則用 Runway Gen-4.5。共用的參考素材庫讓主角在三套引擎裡都認得出來。

即時與互動內容

互動娛樂、遊戲預覽動畫和即時串流這類場景，陣容裡可以直接投產的選項是 R1 的連續生成模式。搭配 HappyHorse 1.0 做預先算好的插入循環段。

觀察名單上有什麼

有幾個模型目前在觀察名單上，還沒進到現役陣容。DeepSeek 的多模態 V4 路線圖清楚，但還沒進工作台；FLUX.2 的影片手足仍在預覽階段。這篇文章最初發表之後，Gemini Omni Flash 已經從觀察名單進入 OmniArt 的現役影片陣容，支援標準的文字與圖片引導生成。Google 那套會保留對話工作階段的編輯控制項，目前仍只存在於它自己的 API 介面上，沒有以 OmniArt 控制項的形式開放。

進入這個工作台的門檻不是新奇，而是：有了這個模型，一個真實創作者的需求能不能更快拿到更好的結果。

在 OmniArt 上開始

要最快感受到差別，就拿一份真實需求丟給兩個模型並排跑。挑一支 15 秒的產品廣告或一顆 10 秒的電影感鏡頭，把參考素材庫建一次，然後讓工作台把這份需求交給陣容裡鏡頭語法對得上的那幾個模型重跑。

想了解同一個工作台裡用的圖生影片精選名單，可以看2026 圖生影片模型總覽。想專門了解 BACH 的多鏡頭流程，可以看 BACH 攝影指導指南。