Veo 3.1, l’intelligenza artificiale di Google ora gira in 4K e punta sui video verticali

Data di pubblicazione: 16/01/2026 alle 11:06

(Adnkronos) – Google ha annunciato il rilascio di Veo 3.1, un aggiornamento del proprio modello di intelligenza artificiale generativa per il video che punta a risolvere uno dei problemi storici del settore: la coerenza visiva. Il cuore dell’evoluzione risiede nel potenziamento dello strumento “Ingredients to Video”, che permette ora al sistema di interpretare con maggiore precisione fino a tre immagini di riferimento contemporaneamente. Questo approccio consente di definire separatamente il soggetto, lo sfondo e le texture, garantendo che i personaggi mantengano le stesse sembianze attraverso diverse inquadrature e che gli ambienti restino riconoscibili durante lo sviluppo di una narrazione complessa. 

Una delle novità più rilevanti riguarda l’allineamento con le attuali tendenze del consumo multimediale, grazie all’introduzione del supporto nativo per il formato verticale 9:16. Se in precedenza questa opzione era limitata ai prompt testuali, ora è estesa anche alle generazioni basate su riferimenti visivi, eliminando la necessità di interventi manuali di ritaglio in fase di post-produzione. Tale funzionalità trova una collocazione naturale all’interno dell’ecosistema di Mountain View, con il debutto degli strumenti di Veo nell’app Gemini e la loro integrazione diretta in YouTube Shorts e YouTube Create, semplificando il flusso di lavoro per i creator che puntano alle piattaforme mobile. 

Sul fronte della qualità tecnica, Veo 3.1 compie un passo avanti significativo nella risoluzione dei contenuti finali. Sebbene il processo di generazione mantenga ancora i 720p come base di partenza, il nuovo sistema di upscaling consente ora di esportare clip in 4K, superando il precedente limite dei 1080p. Google ha inoltre affinato la resa della risoluzione Full HD per offrire immagini più nitide e pulite, cercando di colmare il divario con le promesse di alta fedeltà fatte durante le prime presentazioni del modello. Nonostante non si tratti ancora di una generazione nativa in altissima definizione, l’implementazione di questi algoritmi di miglioramento visivo rappresenta un progresso concreto verso standard qualitativi più vicini alle esigenze dei professionisti dell’immagine. 

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