Kling、Veo、Wan 怎么选：AI 视频模型实战对比

我做的 HyperFrames 会把同一个 prompt 路由到最适合这个镜头的生成式视频模型。也就是说，我每天都在把同样的 prompt 丢给 Kling、Google Veo、Wan，然后并排看结果。关于"哪个模型最好"，我的实话是：没有最好的——看镜头。 下面是我实际的选法。

一句话版本

模型	最擅长	支持场景	单段时长	相对成本	什么时候用
Google Veo 3 / 3.1	照片级写实、原生音频、prompt 还原	文生视频、图生视频	4–8 秒	最高	镜头要真，或要带声音
Kling 2.1	流畅人物运动、更长镜头、性价比	文生视频、图生视频	5 或 10 秒	低–中	人物动作、跳舞、打斗、预算镜头
Wan Pro	快速图生视频、风格化运动	图生视频	4 秒	最低	把已有静帧快速动起来

Google Veo 3 / 3.1 —— 写实 + 音频

当 brief 是"这镜头得像真拍的"时，我就上 Veo。它的强项：

• 照片级写实和物理感。 反光、景深、光打在脸上的方式，三者里最可信。
• 原生音频。 Veo 3 能生成同步声音和环境音，这是另外两个原生做不到的。对口播镜头或氛围场景，这等于省掉一整道声音设计。
• prompt 还原度。 详细 prompt——指定运镜、指定动作——它执行得更字面。

代价是成本和时长。Veo 是单段最贵的，时长也更短（我接的变体是 4–8 秒）。文生视频的快速草稿我用 Veo 3 Fast，最终成片要扛得住质量时用 Veo 3.1（最高 1080p，8 秒）。

Kling 2.1 —— 人物运动主力

只要画面有人在动，我默认就是 Kling。走路、跳舞、手势、打斗编排——Kling 在人体上的时序一致性非常好，长镜头里主体也保持连贯。

• 最长 10 秒——是 Veo 的两倍，当一个连续动作需要空间舒展时很关键。
• 文生视频和图生视频都支持，可以从 prompt 起，也可以让一个关键帧动起来。
• 性价比强。 单段成本只是 Veo 的零头，要批量生成多个变体时它是正解。

Kling 偏弱的地方：硬照片级写实、精细文字/手部，比 Veo 更容易抖。风格化、有活力、以人为中心的内容，它通常是我第一选择。

Wan Pro —— 快速图生视频

在我接的阵容里 Wan Pro 只做图生视频，这正是它的位置：你已经有一张静帧——产品图、海报、生成的一帧——想又快又便宜地给它加运动。它单段成本最低，4 秒动画出得快。我用它做 B-roll、循环背景运动，以及那种"把这张图动起来就行、不需要 Veo 写实度"的活。

我实际怎么决定

1. 要不要像真的、要不要声音？ → Veo。
2. 有人在动，或者要预算内的更长连续镜头？ → Kling。
3. 只是要把已有图快速便宜地动起来？ → Wan Pro。

这个决策树正是 HyperFrames 存在的理由。不用三个登录、三个积分钱包、三套 prompt 方言——你描述镜头，在一个界面里选模型，用一套积分，失败生成自动退积分。上面这张对比表对我不是学术练习，是我每天在用的路由逻辑。

规格（时长、场景、分辨率）反映 HyperFrames 当前接入的模型变体，会随供应商发布新版本而变化。