关键发现
- 原生音频——和画面在同一轮中合成的声音——依然是少数派，而非常态。
- Veo、Sora 2、LTX-2、WAN 2.5、PixVerse v5、Grok 与最新的 Kling 档位在同轮音频方面领先。
- 许多视觉效果很强的模型按设计为静音——需在后期叠加旁白、音乐或音效。
- 对说话镜头与广告来说，原生音频 + 唇形同步比纯画质提升更能改变工作流。
原生音频 vs. 后加音频
人们口中的“带声音的人工智能视频”其实有两种完全不同的含义。更常见的是后加音频——先生成静音画面，再叠加旁白、配乐或音效。更少见、也更令人惊艳的是原生音频：模型在生成画面的同一轮里就合成声音，脚步声能踩在落脚点上，嘴型对齐台词，环境声与场景一致。
原生音频更难，在 2026 年依然是少数派。我们逐一核查了 Vivideo 上的每个模型，标明哪些能同轮产声，哪些则按设计为静音。
哪些模型做得到
少数前沿模型已能生成原生音频：Google 的 Veo 系列、OpenAI 的 Sora 2、Lightricks 的 LTX-2、阿里巴巴的 WAN 2.5、PixVerse v5、xAI 的 Grok 视频，以及最新版 Kling 档位。其余模型——哪怕在运动与写实上表现出色——仍输出静音，需要你在后期补音。
| 原生音频 | 设计上无声（后期添加音频） |
|---|---|
| Veo 3.1 / Veo 3.1 Fast | Hailuo（多数档位） |
| Sora 2 / Sora 2 Pro | Luma Ray 2 |
| LTX-2 / LTX-2 Pro | Pika, Vidu |
| WAN 2.5 · PixVerse v5 · Grok | Hunyuan, CogVideoX, Marey |
清单仅作参考，版本更新很快——Vivideo 会在各模型卡片上维护实时能力标识。
这对你的创作流程有何意义
对纯 B-roll 来说，原生音频并不关键——你反正要配乐。真正改写流程的是对话与广告：能在一轮里同时生成人声并匹配嘴型的模型，会把“生成 → 配音 → 对口型”的多步流程折叠成一次渲染。对说话镜头、UGC 与广告创作者而言，这种流程收益往往胜过小幅画质提升。
在 Vivideo 的实操准则：需要开口说话的片子，优先选原生音频模型；只求画面好看，则按视觉选型，再在编辑器里加声音。
Mevlüt Hançerkıran
Vivideo 联合创始人