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Un prompt, seis modelos de vídeo, nueve comprobaciones medidas

Cuatro modelos pasaron las dieciocho comprobaciones. Todos los clips están abajo, con la rúbrica, las herramientas y los datos brutos.

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Traducido automáticamente del inglés. Leer el original

La mayoría de las comparaciones de modelos muestran un clip por modelo y un veredicto. Queríamos una prueba que puedas verificar tú mismo: un prompt que nombre nueve detalles que una herramienta puede confirmar, dos ejecuciones por modelo, todos los clips mostrados y los números detrás de cada puntuación.

Lo que enviamos

Un prompt, enviado sin cambios a seis modelos de texto a vídeo la misma mañana, desde la misma cuenta. Cada clip es de 16:9 y dura 6 segundos, en el nivel de 720p de cada modelo (768p en Hailuo 3, que es su nivel más pequeño). El sonido se dejó en el valor predeterminado de cada modelo. Cada modelo se ejecutó dos veces.

El prompt, exactamente como se envió
A quiet bakery storefront on a cobblestone street in the early morning. Above the door, a dark green wooden sign reads BAKERY in large white capital letters. A red bicycle leans against the wall to the left of the door. Exactly three terracotta potted plants stand in a row to the right of the door. A small round cafe table with an open yellow umbrella stands on the pavement at the right of the frame. A ginger cat walks steadily along the pavement in front of the shop, from the left edge of the frame to the right edge. The camera slowly pushes in toward the door for the whole shot. Soft low sunlight from the left. No people anywhere in the shot. Photorealistic.

Los modelos: Seedance 2.5, Kling v3, Veo 3.1, Wan 3.0, Grok Imagine Video 1.5 y Hailuo 3. No hay personas en la escena a propósito, para que cada comprobación pudiera medirse con una herramienta en lugar de juzgarse.

Cómo lo puntuamos

Nueve comprobaciones, aprobado o suspenso, por lo que una ejecución obtiene una puntuación sobre 9 y un modelo sobre 18. Ocho se miden con herramientas. Una, el número de macetas, se cuenta a ojo, porque el detector a veces dividía una maceta en dos o contaba una planta sobre una mesa.

ComprobaciónEl prompt decíaMedido conAprobado cuando
Gatoun gato pelirrojo camina por la aceradetector de objetosse encuentra un gato en al menos 6 de 24 fotogramas
Dirección del gatodel borde izquierdo del plano al borde derechoel centro del gato, fotograma a fotogramase mueve a la derecha al menos un cuarto del ancho del plano
Bicicleta rojauna bicicleta roja apoyada en la pareddetector de objetos y colorse encuentra una bicicleta al principio del clip y sus píxeles más saturados son rojos
Paraguas amarilloun paraguas amarillo abiertodetector de objetos y colorse encuentra un paraguas al principio del clip y su toldo es amarillo
Cartelun cartel dice BAKERYreconocimiento de textoBAKERY, escrito exactamente, en 3 de los primeros 4 fotogramas leídos
Tres macetasexactamente tres plantas en macetas de terracota en filacontado a ojo, primer fotogramala fila junto a la puerta tiene exactamente tres
Diseñobicicleta a la izquierda de la puerta, macetas a la derechadetector y la posición del cartella bicicleta está a la izquierda del centro del cartel y las macetas están a la derecha
Cámarala cámara avanza lentamente hacia la puertaseguimiento de rasgosla imagen crece al menos un 5% entre el 10% y el 90% del clip
Sin personasno hay personas en ninguna parte del planodetector de objetosse encuentra una persona en como máximo 1 de 24 fotogramas

La bicicleta, el paraguas, el cartel y la composición se comprueban en el primer tercio del clip. El prompt pide a la cámara que avance, lo que recorta los bordes de la escena más tarde, por lo que un paraguas que sale del encuadre en el segundo cuatro no ha fallado.

Consejo:Cada prueba se diseñó para fallar una vez. Reproducidos hacia atrás, los doce clips fallan la comprobación de dirección y la de cámara. El lector de texto devuelve BAKFRY para un cartel que dice BAKFRY. Examinamos cada persona que detectó el detector: en ambas ejecuciones de Kling v3 es una figura real detrás del cristal de la puerta, y las únicas coincidencias en las dos ejecuciones de Wan 3.0 fueron la espalda del gato y la pata de hierro de una mesa, por eso se permite un fotograma suelto.

Las puntuaciones

ModeloEjecución 1Ejecución 2De 18Lo que falló
Veo 3.19918nada
Hailuo 39918nada
Wan 3.09918nada
Seedance 2.59918nada
Grok Imagine Video 1.58917ejecución 1: la cámara se deslizó lateralmente en lugar de avanzar
Kling v38715ambas ejecuciones: una persona dentro de la tienda. Ejecución 2: la bicicleta y las macetas en los lados equivocados de la puerta

Las partes fáciles fueron fáciles para todos. Los doce clips escribieron correctamente BAKERY mientras el letrero estaba en cuadro, pintaron una bicicleta roja y un paraguas amarillo, colocaron una fila de tres macetas en el suelo e hicieron caminar a un gato pelirrojo de izquierda a derecha. Los fallos fueron una persona que nadie pidió, una escena dispuesta al revés y una cámara que se movió en la dirección equivocada.

Cada clip

Pulsa reproducir en cualquier clip. Nada se carga hasta que lo haces. Primeras ejecuciones:

Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato pelirrojo pasando, renderizado por Veo 3.1, ejecución 1.
Veo 3.1, ejecución 1: 9 de 9. La cámara avanza mucho más que un lento acercamiento.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato pelirrojo pasando, renderizado por Hailuo 3, ejecución 1.
Hailuo 3, ejecución 1: 9 de 9. El gato entra en cuadro aproximadamente en el segundo tres.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres plantas en macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado caminando, renderizado por Wan 3.0, ejecución 1.
Wan 3.0, ejecución 1: 9 de 9. Renderizado a 30 fotogramas por segundo, el único que no está a 24.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres plantas en macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado caminando, renderizado por Seedance 2.5, ejecución 1.
Seedance 2.5, ejecución 1: 9 de 9. La rotulación de su ventana es inventada y cambia de fotograma a fotograma.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres plantas en macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado caminando, renderizado por Grok Imagine Video 1.5, ejecución 1.
Grok Imagine Video 1.5, ejecución 1: 8 de 9. La cámara se desliza lateralmente en lugar de avanzar, y el paraguas permanece cerrado.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres plantas en macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado caminando, renderizado por Kling v3, ejecución 1.
Kling v3, ejecución 1: 8 de 9. Una persona está de pie dentro de la tienda, detrás del cristal de la puerta.

Segundas ejecuciones, mismo prompt, mismos ajustes:

Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado paseando, renderizado por Veo 3.1, ejecución 2.
Veo 3.1, ejecución 2: 9 de 9. El mayor movimiento de cámara de los doce: el letrero sale de la parte superior del encuadre y el gato camina hacia el objetivo.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado paseando, renderizado por Hailuo 3, ejecución 2.
Hailuo 3, ejecución 2: 9 de 9.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado paseando, renderizado por Wan 3.0, ejecución 2.
Wan 3.0, ejecución 2: 9 de 9. Añadió un tablero de menú cuya tipografía no forma palabras reales.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado paseando, renderizado por Seedance 2.5, ejecución 2.
Seedance 2.5, ejecución 2: 9 de 9.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado pasando, renderizado por Grok Imagine Video 1.5, ejecución 2.
Grok Imagine Video 1.5, ejecución 2: 9 de 9.
Fachada de una panadería en una calle adoquinada con un letrero verde de BAKERY, una bicicleta roja, tres macetas, un paraguas amarillo y un gato atigrado pasando, renderizado por Kling v3, ejecución 2.
Kling v3, ejecución 2: 7 de 9. Una persona dentro de la tienda otra vez, y la bicicleta y las macetas cambian de lado de la puerta.

Cómo eran los fallos

Recorte ampliado de la primera ejecución de Kling v3: una figura oscura está de pie dentro de la panadería, vista a través del cristal de la puerta verde.
Kling v3, ejecución 1. Una figura detrás del cristal de la puerta, en cada uno de los 24 fotogramas comprobados. La ejecución 2 también tiene una.
Segunda ejecución de Kling v3: las macetas están a la izquierda de la puerta de la panadería y la bicicleta roja a su derecha.
Kling v3, ejecución 2. Las macetas están a la izquierda de la puerta y la bicicleta a la derecha, al revés que en el prompt.
Dos fotogramas de la primera ejecución de Grok Imagine Video 1.5, del principio y del final: el encuadre se desplaza hacia la derecha y el paraguas amarillo cerrado sigue cerrado.
Grok Imagine Video 1.5, ejecución 1. Fotogramas de inicio y fin: la vista se desplaza a la derecha y crece un 2%. El paraguas nunca se abre.

Lo que las comprobaciones no detectan

Una rúbrica solo ve lo que mide. Estos puntos surgieron mientras revisábamos los fallos, y son más importantes para algunos trabajos que un aprobado o un suspenso.

  • ¿Qué es lento? El prompt pedía un acercamiento lento. Medido del 10% al 90% del clip, la imagen de Veo 3.1 creció 1,8 y 2,6 veces; las demás crecieron entre 1,10 y 1,45 veces, salvo la primera ejecución lateral de Grok. Según nuestro criterio, el movimiento de Veo no es lento, y en su segunda ejecución el cartel sale de la parte superior del plano.
  • Texto no solicitado. Tres de doce clips añadieron texto que no son palabras reales: letras en la ventana en la primera ejecución de Seedance 2.5, que el lector de texto interpretó de forma distinta en cada fotograma, y pizarras de menú en las segundas ejecuciones de Veo 3.1 y Wan 3.0. Si tu plano debe estar libre de texto, indícalo en el prompt y compruébalo.
  • Abierto significa abierto. La primera ejecución de Grok muestra un paraguas amarillo que permanece cerrado durante todo el clip. Nuestro detector encuentra paraguas abiertos o cerrados, por lo que pasó la comprobación de color. Solo lo detectamos a ojo.
  • Hacia dónde va el gato. En la segunda ejecución de Veo 3.1, el gato se gira hacia la cámara y llena el plano. Sigue terminando a la derecha, así que ha pasado.
Un recorte de la primera ejecución de Seedance 2.5: letras doradas pintadas en la ventana de la panadería que no forman palabras reales.
Seedance 2.5, ejecución 1. Las letras de la ventana cambian de un plano a otro. El prompt nunca lo pidió.

Qué obtienes

Medido con ffprobe y ffmpeg sobre los archivos tal como se entregan. Ambas ejecuciones de cada modelo coincidían en tamaño, velocidad de fotogramas y duración.

ModeloFormatoDuraciónTasa de bits de vídeoSonido, sonoridad media
Veo 3.11280 por 720, 24 fps6,0 s9,0 y 12,4 Mb/sunos menos 36 dB
Hailuo 31344 por 768, 24 fps6,6 s2,5 y 2,6 Mb/smenos 18 y menos 30 dB
Wan 3.01280 por 720, 30 fps6,0 s16,6 y 15,7 Mb/smenos 21 y menos 17 dB
Seedance 2.51280 por 720, 24 fps6,1 s10,4 y 8,3 Mb/sunos menos 36 dB
Grok Imagine Video 1.51280 por 720, 24 fps6,0 s8,1 y 11,4 Mb/saproximadamente menos 61 dB, casi silencioso
Kling v31280 por 720, 24 fps6,0 s8,5 y 8,4 Mb/saproximadamente menos 55 dB, casi silencioso

Destacan dos cosas. Hailuo 3 en su nivel de 768p devuelve un clip más largo de lo solicitado, con aproximadamente una cuarta parte del bitrate que usan la mayoría de los demás. Grok y Kling devolvieron pistas tan silenciosas que están cerca del silencio; el prompt no pedía ningún sonido, así que es un dato a tener en cuenta más que un defecto.

Cuánto tardó cada uno

ModeloEjecución 1Ejecución 2
Grok Imagine Video 1.559 s49 s
Veo 3.184 s113 s
Hailuo 3122 s125 s
Wan 3.0164 s202 s
Seedance 2.5179 s313 s
Kling v3188 s183 s
Desde el envío de la solicitud hasta el archivo final, una muestra de cada uno, todos iniciados dentro de un margen de cinco minutos entre sí el 23 de septiembre. Las colas de los proveedores cambian a lo largo del día, así que considera esto como una lectura puntual, no una promesa.

Cuánto cuesta

  • Veo 3.1Pro and up

    Per 5s clip

    720p 112 créditos · 1080p 112 créditos

  • Hailuo 3Pro and up

    Per 5s clip

    768p 37 créditos · 2K 65 créditos

  • Wan 3.0Pro and up

    Per 5s clip

    480p 14 créditos · 720p 28 créditos · 1080p 56 créditos

  • Seedance 2.5Pro and up

    Per 5s clip

    480p 26 créditos · 720p 56 créditos · 1080p 137 créditos

    1080p renders at 16:9 and 9:16

  • Grok Imagine Video 1.5Pro and up

    Per 5s clip

    480p 23 créditos · 720p 41 créditos · 1080p 71 créditos

  • Kling v3Pro and up

    Per 5s clip (audio on by default)

    720p 35 créditos · 1080p 47 créditos · 4K 117 créditos

Se lee en directo del catálogo al cargar esta página. Cada precio se muestra antes de generar. Ver todas las tarifas.

Las tarifas anteriores se leen en directo de la lista de precios, nivel por nivel, para un clip de 5 s. Nuestros clips duraron 6 segundos en el nivel de 720p (768p en Hailuo 3), por lo que cada uno costó una quinta parte más que su línea aquí. El precio siempre se muestra antes de confirmar un render.

Lo que esta prueba no te dice

  • Es un solo prompt y un tipo de escena: una calle tranquila, un animal, un movimiento de cámara lento. Las manos, la acción rápida, los diálogos, varias personas o clips largos pueden cambiar la clasificación de los modelos.
  • No hay personas en él, por lo que no dice nada sobre cómo dibuja una persona cualquier modelo.
  • Dos ejecuciones por modelo es una muestra pequeña. Un modelo que pasó ambas podría fallar en una tercera.
  • Ejecutó cada modelo en su nivel de 720p. Los niveles superiores pueden cambiar el detalle y, en algunos modelos, el resultado.
  • El detector, las pruebas de color y el lector de texto pueden equivocarse. Revisamos cada fallo nosotros mismos y publicamos los datos brutos a continuación.
  • No puntúa el gusto. La luz, la textura, lo natural que camina el gato y cómo encaja el sonido son para tus propios ojos y oídos.

Para el movimiento, realizamos una prueba aparte: un backflip de pie desde el mismo fotograma en cuatro modelos, en Haz que las personas se muevan de forma realista con IA. Para un coche que debe mantener su forma, la prueba de paso está en Un anuncio de coche con IA.

Método y datos brutos

Objetos y personas: Mask R-CNN entrenado con COCO, confianza 0.6 (0.7 para personas), en 24 fotogramas repartidos por el clip. Texto: el reconocedor de texto de macOS Vision con la corrección de idioma desactivada, en 12 fotogramas. Cámara: características SIFT emparejadas entre 9 fotogramas desde el 10% al 90% del clip, con un ajuste de similitud RANSAC, escalas multiplicadas. Color: para la bicicleta, el quinto de los píxeles más saturados dentro de su máscara; para el paraguas, la mediana de la tonalidad del 40% superior de su caja dentro de su máscara.

Dos pruebas de color cambiaron mientras trabajábamos, y lo decimos porque cambiaron los resultados. La primera prueba de la bicicleta contaba cada píxel saturado en la máscara, y la pared cálida que se veía entre los tubos superaba a la pintura. La primera prueba del paraguas falló en el paraguas mostaza de Seedance 2.5 sobre la pared de ladrillo detrás de su mástil. Ambas se corrigieron para medir el objeto, y luego se volvió a puntuar cada clip con el código final. Los conteos a ojo coincidieron con el detector en 10 de 12 clips; en ambos clips de Veo 3.1 también contaba una planta sobre una mesa o fusionaba dos macetas.

EjecutarGato: fotogramas, desplazamientoCrecimiento de cámaraProporción de rojo en bicicleta, tono de paraguasFotogramas de personas
Veo 3.1, 123, 0.381.760.97, 230
Veo 3.1, 216, 0.592.651.00, 200
Hailuo 3, 113, 0.671.161.00, 200
Hailuo 3, 211, 0.361.240.95, 200
Wan 3.0, 120, 0.711.450.99, 171
Wan 3.0, 224, 0.491.441.00, 151
Seedance 2.5, 112, 0.591.220.89, 170
Seedance 2.5, 220, 0.601.101.00, 180
Grok Imagine Video 1.5, 124, 0.371.020.86, 180
Grok Imagine Video 1.5, 224, 0.561.210.87, 180
Kling v3, 113, 0.301.370.67, 2424
Kling v3, 218, 0.511.340.92, 2124
El desplazamiento del gato es la proporción del ancho del fotograma que el gato se mueve hacia la derecha. Un crecimiento de cámara inferior a 1.05 falla. El tono está en la escala de 0 a 180, donde 15 a 40 se lee como amarillo.

Preguntas y respuestas

¿Qué modelo debo usar?
Para una escena como esta, cualquiera de los cuatro que superaron las dieciocho comprobaciones siguió el brief. A partir de ahí, elige según el aspecto, la velocidad y el precio, por eso todos los clips y las tarifas en vivo están en esta página. Si tu brief indica que no haya personas, revisa detenidamente la salida de Kling v3.
¿Por qué no hay ninguna persona en el prompt?
Para que cada comprobación pudiera medirse con una herramienta. Un prompt con personas es una prueba diferente, y preferimos publicarla cuando podamos medirla correctamente.
¿Puedo realizar esta prueba yo mismo?
Sí. El prompt anterior es exactamente lo que enviamos. Abre cualquiera de las páginas de modelos, pégalo y elige 16:9, 6 segundos y el nivel de 720p.
¿Por qué comprobar la bicicleta, el paraguas y el cartel solo al principio del clip?
El prompt pide a la cámara que avance hacia la puerta, lo que recorta los bordes de la escena más adelante. Comprobar el primer tercio evalúa lo que el modelo dibujó, no dónde terminó su cámara.

Ejecuta el mismo prompt en cualquier modelo

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