Benchmark des créateurs de vidéos IA pour le commerce électronique : Veo 3 contre Sora 2

La visualisation des produits joue un rôle crucial dans le succès du e-commerce , mais la création de vidéos de produits de haute qualité demeure un défi de taille. Les récentes avancées en matière de génération vidéo par intelligence artificielle offrent des solutions prometteuses.

Nous avons comparé les 6 meilleurs créateurs de vidéos IA en utilisant 12 entrées d'images et de messages pour évaluer leurs capacités à générer des vidéos de démonstration de produits :

résultats de référence du créateur vidéo IA

Figure 1 : Succès des outils dans la création de vidéos suivant les instructions et les images d'entrée.

Consultez notre méthodologie et nos critères d'évaluation pour voir comment nous avons déterminé ces notes.

Veo 3 est le modèle le plus performant, obtenant les meilleurs scores totaux et moyens. Il offre des résultats constants et de haute qualité dans presque tous les domaines d'évaluation et garantit un réalisme saisissant, une précision d'éclairage optimale et une restitution fidèle des détails de la marque.

Wan 2.5 et Kling 2.5 forment le deuxième niveau de performance.

• Wan 2.5 fonctionne de manière fiable pour la plupart des requêtes, mais présente des faiblesses avec les requêtes concernant la chaise et les bottes, ce qui indique des difficultés avec la géométrie rigide et les textures des chaussures.
• Kling 2.5 fonctionne très bien sur des scènes simples à objet unique telles que « tasse », « plante » et « lanterne », mais affiche une précision moindre sur des articles cosmétiques complexes et des formes irrégulières telles que « bottes » et « rouge à lèvres et blush ».

Le Hailuo 02 Pro offre des performances moyennes. Il se comporte bien avec des requêtes simples de type catalogue telles que « plante », « sac marron » et « 4 rouges à lèvres », mais est moins constant en ce qui concerne la fidélité à la marque et les objets complexes comme « sacs » et « chaussures ».

Sora 2 présente des performances variables. Il obtient d'excellents résultats sur des requêtes structurées comme « tasse » et « sac en papier brun », mais de piètres résultats sur d'autres comme « bottes » et « 4 rouges à lèvres ». Le modèle semble sensible à la complexité de la scène et aux variations d'éclairage.

Pixverse v5 obtient le plus mauvais résultat global. Ses performances sont médiocres sur plusieurs requêtes concernant les chaussures, les sacs et les cosmétiques, ce qui suggère une faible maîtrise des proportions et de l'identité des produits.

• Pixverse n'a pas pu générer de sortie pour l'invite de chaise : « Le contenu n'a pas pu être traité car il contenait des éléments signalés par un vérificateur de contenu : 'content_policy_violation' ».
• Les autres modèles ont correctement traité l'invite relative à la chaise et généré la vidéo. Cela indique un problème de fiabilité et une limitation possible du système de filtrage des invites ou de modération de contenu de Pixverse.

Raisons potentielles des différences de performance

Différences de maturité du modèle et d'échelle d'entraînement

• Le taux de réussite plus élevé de Veo 3 suggère probablement un modèle plus mature, probablement entraîné sur des ensembles de données vidéo-image-texte plus grands et plus diversifiés.
• Les outils moins performants (par exemple, Pixverse v5, Sora 2) semblent moins capables de gérer des catégories de produits variées, ce qui indique une généralisation limitée à travers les types d'objets, les matériaux et les scènes.
• Les modèles de niveau intermédiaire (Wan 2.5, Kling 2.5, Hailuo 02 Pro) présentent des atouts partiels, ce qui implique une couverture d'entraînement plus étroite ou plus inégale.

Sensibilité à la complexité et à la géométrie des objets

Les performances varient fortement selon le type de produit :

• Les objets simples, rigides et constitués d'un seul type d'objet (par exemple, des tasses, des plantes, des lanternes) sont gérés de manière plus fiable dans tous les modèles.
• Les objets complexes présentant une géométrie irrégulière, des matériaux réfléchissants ou des structures articulées (par exemple, des bottes, des sacs, des produits cosmétiques) peuvent provoquer des distorsions et des défaillances.

Cela suggère des différences dans la manière dont les modèles apprennent et préservent la structure 3D, les proportions et les propriétés de surface lors de la génération vidéo.

Limitations liées au suivi des invites et à l'alignement sémantique

Tous les outils présentent une dégradation à mesure que les invites deviennent plus détaillées ou impliquent plusieurs actions, objets ou contraintes stylistiques.

• Des taux de réussite plus élevés sont corrélés aux modèles qui traduisent mieux l'intention textuelle en mouvements visuels et en changements de scène.

Par exemple, l'incapacité de Pixverse à générer un résultat pour une invite neutre « chaise » met en évidence des lacunes dans l'interprétation des invites ou le filtrage de modération, affectant la fiabilité plutôt que la seule qualité visuelle.

Défis liés à l'intégrité des produits et à la fidélité de la marque

Les modèles ayant obtenu des scores plus faibles modifient fréquemment :

• Proportions et échelle du produit
• Textures, matières et couleurs
• Détails visuels définissant la marque

L'avantage de Veo 3 semble lié à une meilleure cohérence temporelle, maintenant l'identité du produit d'une image à l'autre, ce qui a un impact direct sur les scores d'intégrité du produit et de précision physique.

Ces différences reflètent probablement le degré d'optimisation des modèles pour un réalisme visuel générique par rapport à une précision axée sur le produit, ce qui est crucial dans le contexte du commerce électronique.

Cohérence des scènes et réalisme physique

Les modèles diffèrent par leur capacité à maintenir :

• Coherent éclairage et ombres
• Interactions plausibles entre l'objet et l'environnement
• Mouvement de caméra stable

Les outils ayant des scores plus faibles violent souvent les lois de la physique réelle (par exemple, mouvements de main non naturels, objets flottants, réflexions incohérentes), ce qui indique des représentations internes plus faibles des contraintes physiques.

effets de la conception de l'évaluation

Ce référentiel met l'accent sur la conformité rapide, la précision physique et l'intégrité du produit, ce qui favorise les modèles qui privilégient un réalisme structuré à la variation artistique.

Le nombre limité d'invites (12) et le recours à des images libres de droits peuvent amplifier l'impact de :

• Sensibilité rapide
• cas de défaillance unique
• faiblesses propres à la catégorie

De ce fait, les différences entre les modèles deviennent plus marquées, notamment dans les scénarios complexes à objets multiples.

Exemples de créateurs de vidéos IA

Les exemples suivants illustrent chaque invite ainsi que sa vidéo de sortie correspondante :

1. Les chaussures à talons hauts rouges et le sac à main noir sur la photo, montrés en gros plan alors que la caméra effectue un lent panoramique de gauche à droite, les reflets de lumière glissant sur les talons brillants tandis que la chaîne du sac à main donne un subtil éclat métallique, se terminant par une mise au point douce sur l'ensemble.

2. La petite plante verte dans le vase blanc sur la photo, placée sur un fond blanc pur, lorsqu'une main entre doucement par la droite, soulève le vase en douceur et l'emporte hors du cadre.

3. Le sac à dos sur la photo, posé sur une surface en pierre avec des arbres en arrière-plan, tandis que la caméra effectue un lent zoom avant, une main surgit du côté, saisit le sac à dos par sa poignée supérieure et l'emporte hors du cadre.

4. Les quatre rouges à lèvres sur la photo, dressés verticalement avec leurs étuis argentés et noirs brillants, sont placés dans une scène sous-marine surréaliste où des bulles dérivent vers la surface et des rayons de lumière scintillants filtrent à travers l'eau, tandis que la caméra tourne lentement autour pour mettre en valeur chaque teinte.

5. Le flacon de parfum sur la photo, posé sur une surface sombre, lorsqu'une main entre doucement, le saisit et appuie sur le vaporisateur pour libérer une fine brume qui capte la lumière au ralenti sur le fond.

6. La tasse à café en émail blanc sur la photo posée sur une table en bois, tandis qu'une main entre par le haut et incline une bouilloire pour verser un filet régulier de café chaud dans la tasse ; la vapeur s'élève et de douces ondulations se forment à la surface tandis que la caméra maintient un gros plan.

7. Le sac à bandoulière en cuir sur la photo, présenté sur un fond uni, commence à pivoter en douceur sur 360 degrés, montrant tous les angles et les détails des sangles, des boucles et des coutures, tandis que la caméra reste centrée.

8. Le vase rose aux fleurs colorées sur la photo, placé sur un fond noir, commence à tourner lentement tandis que les pétales et les feuilles se détachent doucement au ralenti et flottent vers le haut comme s'ils défiaient la gravité, illuminés par de doux faisceaux de lumière, tandis que le vase lui-même reste solide et brillant à la base.

9. Les bottes à talons hauts marron foncé sur la photo, portées de telle sorte que seuls le bas des jambes et les pieds sont visibles, marchant gracieusement sur une surface blanche lisse ; la caméra suit les pas en gros plan, capturant le brillant du cuir et le rythme assuré de la marche.

10. La simple chaise en bois de la photo, maintenant placée dans une cuisine moderne et lumineuse devant une table à manger, tandis que la caméra change doucement d'angles de côté et légèrement au-dessus, mettant en valeur la chaise dans son nouvel environnement avec la lumière naturelle qui entre.

11. Le rouge à lèvres et le blush de la photo se transforment en une vitrine de beauté magique, tandis que le rouge à lèvres se tord lentement vers le haut tout seul et laisse une traînée lumineuse de lumière rose dans l'air, tandis que le boîtier du blush s'ouvre et libère un doux nuage de poudre rose scintillante qui tourbillonne doucement autour des deux produits avant de se déposer à nouveau.

12. La lanterne sur la photo est placée dans un décor extérieur sombre tandis que la bougie à l'intérieur est allumée : la mèche s'enflamme, la flamme s'épanouit doucement et une lueur dorée chaude se répand à travers le verre avec un doux scintillement et des reflets en forme d'étoile, tandis que l'appareil photo effectue un lent zoom avant pour mettre en valeur la lumière sur le fond nocturne flou.

Quels sont les problèmes liés aux générateurs vidéo basés sur l'IA ?

Les modèles de génération vidéo par IA progressent en matière de synthèse visuelle, mais les outils actuels ne permettent pas encore de produire des vidéos de produits conformes aux normes du e-commerce. L'évaluation comparative de six modèles révèle plusieurs limitations techniques et fonctionnelles récurrentes.

1. Représentation inexacte des caractéristiques du produit

La plupart des générateurs vidéo basés sur l'IA ne parviennent pas à représenter les attributs clés du produit tels que la taille, la couleur, le matériau et la texture de surface.

• Les maquettes déforment souvent les géométries rigides (par exemple, les chaises, les bottes) ou représentent mal les matériaux réfléchissants et texturés comme le cuir ou le métal.
• Les éléments spécifiques à la marque, tels que les logos ou les détails d'emballage, sont reproduits de manière incohérente.
• Les vidéos qui en résultent peuvent paraître visuellement plausibles, mais ne constituent pas des représentations fiables du produit réel.

Dans le commerce électronique, ces inexactitudes risquent d'induire en erreur les acheteurs potentiels et d'éroder la confiance dans le contenu.

2. Compréhension limitée du contexte et de l'identité de marque

Ces systèmes manquent de compréhension du contexte, notamment de la manière dont un produit doit apparaître dans un scénario marketing ou de catalogue.

• Même lorsque le message indique clairement une intention commerciale, les résultats ressemblent davantage à des animations génériques ou à des rendus artistiques qu'à des démonstrations de produits.
• Les variations d'éclairage, de perspective et de composition de l'arrière-plan réduisent la cohérence professionnelle requise pour une utilisation promotionnelle.

Cela indique que la plupart des modèles ne sont pas encore suffisamment adaptés aux exigences visuelles et sémantiques spécifiques de la génération de contenu de marque.

3. Incohérence entre les invites et les sorties

Un problème commun à tous les outils testés est l'incapacité partielle à suivre les instructions.

• Les modèles fonctionnent de manière acceptable sur des invites simples à un seul objet (« tasse », « plante ») mais présentent des erreurs ou des omissions dans des invites complexes à plusieurs objets ou descriptives (« rouge à lèvres et blush », « 4 rouges à lèvres »).
• Certains outils, comme Pixverse, ne parviennent pas à générer de résultats pour les requêtes neutres en raison de systèmes de filtrage de contenu restrictifs ou peu fiables.

Ces résultats démontrent que certains des générateurs vidéo IA actuels interprètent superficiellement les entrées textuelles et ne peuvent pas traduire de manière fiable l'intention descriptive en forme visuelle.

4. Performances et fiabilité inconstantes

Les performances varient considérablement selon les invites et les modèles.

• Même le système le plus performant, Veo 3, ne maintient la cohérence que pour un sous-ensemble de types d'invites.
• D'autres, comme la Sora 2 et la Hailuo 02 Pro, présentent une qualité fluctuante selon les scènes, avec des différences d'éclairage ou de complexité des objets.
• Les défaillances dues aux filtres de modération ou aux erreurs de génération réduisent encore davantage la fiabilité des flux de production.

Leur fiabilité inconstante rend ces outils inadaptés à un usage commercial où la reproductibilité des résultats est essentielle.

Recommandations

Pour améliorer les vidéos générées par l'IA pour le commerce électronique, une adaptation technique est nécessaire plutôt qu'une simple itération rapide.

• Améliorer la qualité des réponses rapides : Inclure des descriptions structurées des attributs du produit, des matériaux, de l’éclairage et du contexte d’utilisation prévu.
• Affinez les modèles à l'aide de données spécifiques au domaine : utilisez les catalogues de produits et les éléments visuels de la marque pour entraîner ou conditionner les modèles selon des normes de marque spécifiques.
• Intégrer des systèmes basés sur la récupération : utiliser la génération augmentée par récupération contextuelle ou agentique (RAG) pour fournir des informations pertinentes sur les produits et les marques lors de la génération.

Ces mesures peuvent contribuer à combler le fossé entre la synthèse vidéo générique et une représentation précise et contextuelle du produit.

outils de génération vidéo IA

*Les outils proposent un système de crédits, et les crédits dépensés dépendent de nombreux facteurs, comme la résolution, la durée de la vidéo et le modèle utilisé pour sa création.

Pour calculer le prix de PixVerse : Prix ≈ (durée ÷ 5 s) × (crédits pour 5 s de qualité) × 0,01 $. Par exemple, vidéo 720p de 10 secondes : (10 ÷ 5) × 60 × 0,01 $ = 1,20 $ .

Veo

Veo propose des outils pour l'analyse vidéo automatisée, la recherche visuelle, la détection d'objets et la compréhension de scènes.

Veo 3.1 est la dernière version du modèle de génération vidéo de Google, et la récente mise à jour Ingredients to Video apporte plusieurs améliorations axées sur l'expressivité, le contrôle créatif et une sortie de meilleure qualité lors de la génération de vidéos à partir d'images de référence :

• Amélioration de l'expressivité vidéo : les vidéos générées à partir d'images d'ingrédients présentent désormais des mouvements plus fluides et une narration plus riche. Les contenus sont ainsi plus dynamiques et attrayants, même avec des instructions simples.
• Meilleure cohérence des personnages : le modèle conserve l’identité visuelle des personnages d’une scène à l’autre, de sorte que les personnes ou les objets restent identiques tout au long d’une séquence.
• Cohérence des scènes et des objets : les décors, les arrière-plans et les objets peuvent être conservés d’un clip vidéo à l’autre, permettant ainsi des récits plus cohérents.
• Prise en charge native de la vidéo verticale (9:16) : Veo 3.1 produit désormais des vidéos verticales optimisées pour les plateformes mobiles et de format court telles que YouTube Shorts sans recadrage du format paysage.
• Mise à l'échelle en 1080p et 4K : les utilisateurs peuvent générer des vidéos aux résolutions 1080p et 4K, adaptées aux flux de travail professionnels et de diffusion.

Wan AI

La série Wan2.6 introduit de nouvelles fonctionnalités qui élargissent la capacité des utilisateurs à générer et à personnaliser du contenu IA, notamment des récits vidéo :

• Génération de vidéos de référence : Permet aux utilisateurs de télécharger une courte vidéo de référence montrant l’apparence et la voix d’un sujet, puis de générer de nouvelles scènes mettant en scène ce même personnage. Ceci préserve l’identité visuelle et les caractéristiques sonores, garantissant ainsi une présence cohérente des personnes, des animaux ou des objets dans les contenus vidéo générés.
• Narration multimodale et vidéo multi-plans : à travers ses modèles vidéo ( texte-vidéo et image-vidéo), Wan2.6 introduit une narration multi-plans intelligente, permettant aux créateurs de construire des récits plus expressifs avec une continuité visuelle à travers plusieurs scènes.
• Durée vidéo étendue : les modèles prennent en charge des sorties vidéo allant jusqu’à 15 secondes, offrant aux créateurs une plus grande flexibilité pour le rythme narratif et cinématographique.
• Synchronisation audiovisuelle améliorée : La série améliore l’alignement des images avec le rythme naturel des dialogues, les effets sonores et la génération audio-vidéo.
• Compréhension avancée des consignes multimodales : les modèles ont amélioré la compréhension des longues consignes textuelles en chinois et en anglais, contribuant ainsi à la génération d’un contenu visuellement expressif qui reflète mieux les nuances des entrées et l’intention artistique.

Kling IA

Kling VIDEO 3.0, la dernière mise à jour de Kling AI, introduit une génération vidéo native plus longue, un contrôle narratif plus fort et une intégration audiovisuelle :

• Le modèle 3.0 prend en charge la génération de vidéos de 15 secondes avec un contrôle flexible de la durée entre 3 et 15 secondes, dépassant ainsi la limite précédente de 10 secondes de Kling. Ceci permet des scènes plus complètes et une progression narrative plus fluide au sein d'une même génération.
• Il introduit également le montage multi-plans via un système de « réalisateur IA » , permettant jusqu'à six coupes par vidéo. Les utilisateurs peuvent définir des plans de storyboard personnalisés, tandis que le modèle planifie automatiquement les prises de vue et applique des transitions professionnelles, telles que des champs-contrechamps pour les scènes de dialogue.
• Avec la variante Omni , Kling assure une synchronisation audio-visuelle native, générant dialogues, musique et effets sonores directement en même temps que la vidéo en une seule passe, améliorant ainsi la cohérence entre les images et l'audio.
• Le système Elements 3.0 améliore la cohérence des sujets en préservant l'identité des personnages tout au long du processus de conversion image-vidéo, grâce à l'utilisation de captures de référence visuelles et audio. Ceci permet de maintenir des traits de caractère constants d'une scène à l'autre et d'un plan à l'autre.

Hailuo IA

Hailuo AI est conçu pour permettre aux artistes et aux créateurs de transformer des images statiques en vidéos animées.

Sa dernière version, Hailuo 2.3, prend en charge la conversion de texte en vidéo et d'images en vidéo. Ce modèle améliore la stabilité du style artistique pour les animes et autres visuels stylisés, affine les mouvements corporels et de danse complexes, offre des détails faciaux et des micro-expressions plus réalistes, et accroît la fiabilité dans les contextes commerciaux et de commerce électronique grâce à une meilleure gestion des mouvements des produits.

À l'inverse, Hailuo 2.3-Fast prend uniquement en charge la conversion d'images en vidéo et est optimisé pour une génération plus rapide à moindre coût, ce qui le rend plus adapté aux itérations et aux tests rapides. Globalement, Hailuo 2.3 vise la création de vidéos expressives de haute qualité, tandis que Hailuo 2.3-Fast privilégie la vitesse et l'efficacité.

OpenAI Sora

Sora 2 est le modèle d'IA multimodal de OpenAI conçu pour les tâches de compréhension et de raisonnement visuels hautes performances. Ses principales fonctionnalités sont les suivantes :

• Raisonnement visuel amélioré : Sora 2 peut comprendre et interpréter des images détaillées et complexes, notamment des diagrammes, des infographies, des plans architecturaux, des figures scientifiques et des captures d’écran UX/UI.
• Compréhension multimodale : le modèle traite simultanément le texte et les images, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur les éléments visuels dans leur contexte, par exemple, expliquer une fonction à partir d’un schéma, identifier les erreurs dans un organigramme ou résumer le contenu de diapositives.
• Réponses structurées : Sora 2 peut produire des résultats organisés, notamment des tableaux, des instructions étape par étape et des comparaisons qui aident les utilisateurs à exploiter plus efficacement les informations visuelles.

En mars 2026, OpenAI a décidé de fermer Sora, malgré la popularité de l'outil et un soutien important, y compris un partenariat prévu de 1 milliard de dollars avec Disney pour utiliser ses personnages. ¹

Selon le WSJ, ² L'une des principales raisons de la décision de OpenAI est que l'entreprise privilégie actuellement les outils d'IA pratiques et générateurs de revenus plutôt que les produits grand public expérimentaux.

Parmi les autres raisons, on peut citer :

• Coûts de calcul élevés : la génération vidéo a consommé de grandes quantités de puces d’IA, une ressource rare.
• Manque de rentabilité : Le produit aurait engendré des pertes d'environ 1 million de dollars par jour.
• Faible fidélisation des utilisateurs : l’intérêt initial s’est rapidement estompé et l’utilisation a considérablement diminué.

PixVerse

PixVerse AI est une plateforme de génération vidéo par intelligence artificielle qui crée de courtes vidéos à partir de textes ou d'images fixes, idéales pour la création de contenu pour les réseaux sociaux. Elle propose des fonctionnalités telles que la génération audio automatique, la synchronisation labiale et des mouvements de caméra cinématographiques.

D’après nos résultats d’analyse comparative, malgré ses capacités, PixVerse V5 présente des limitations dans la gestion des scènes complexes, l’obtention d’une précision artistique et l’offre d’une sortie haute résolution dans son forfait gratuit.

PixVerse V5.6 est la dernière version du modèle de génération vidéo par IA, qui met l'accent sur le réalisme, le contrôle créatif et une qualité de sortie immersive :

• Qualité visuelle cinématographique : le modèle produit des visuels de qualité studio avec un éclairage, des textures et une fidélité visuelle globale améliorés, donnant aux scènes générées l’apparence de séquences filmées par des professionnels.
• Audio et voix authentiques : la version 5.6 améliore la génération audio pour offrir une parole naturelle dans plusieurs langues.
• Mouvements plus fluides : le contrôle des mouvements a été perfectionné afin de réduire les déformations et les distorsions visuelles, ce qui se traduit par des mouvements plus fluides et réalistes pour les personnages et les objets.
• Réalisme physique amélioré : le modèle démontre une meilleure compréhension des comportements physiques, comme la façon dont les tissus tombent ou dont les liquides s’écoulent, ce qui donne des scènes plus crédibles et immersives.

Méthodologie

Produits utilisés

• Veo 3
• Aperçu de Wan 2.5
• Kling 2.5 Turbo Pro
• Hailuo 02 Pro
• Sora 2
• Pixverse v5

Remarque : Tous les produits sont testés en octobre 2025.

Test de classification d'images et objectifs

Notre étude a utilisé trois catégories distinctes d'images de produits, chacune conçue pour tester les capacités spécifiques des outils de génération vidéo par IA :

Produits sur fond blanc

Objectif : Évaluer les doubles capacités

1. Manipulation de base : déplacement et rotation du produit dans un environnement neutre
2. Adaptation environnementale : Intégration des produits dans de nouveaux contextes

Objectif du test : capacité de l’IA à maintenir l’intégrité du produit lors de l’ajout ou de la modification d’environnements.

Images de produits contextuelles

Objectif : Évaluer les capacités d'animation environnementale

1. Précision de la conversion scène-vidéo
2. Entretien de l'éclairage et de l'ambiance existants
3. Ajouter des éléments dynamiques à un cadre établi

Objectif du test : capacité de l’IA à donner vie à des photos de produits statiques dans leur environnement.

Scènes multi-produits

Objectif : Tester les relations et interactions complexes entre produits

1. Interactions physiques entre produits
2. Entretien régulier de la balance
3. dynamique des mouvements de groupe
4. Effets d'éclairage collectifs

Objectif du test : capacité de l’IA à gérer plusieurs produits tout en préservant leur intégrité individuelle et leurs interactions naturelles.

Cette approche en trois catégories nous permet d'évaluer non seulement le rendu individuel des produits et la création d'environnements, mais aussi la capacité de l'IA à gérer des scénarios complexes multi-produits, offrant ainsi une évaluation plus complète des applications de commerce électronique du monde réel.

Nos critères d'évaluation sont les suivants :

Respect rapide des consignes : (3 points)

• Cohérence entre les exigences initiales et les résultats obtenus pour le produit
• Cohérence entre les exigences immédiates et les résultats générés pour l'environnement
• Cohérence entre les exigences de prise de vue et les résultats générés pour la caméra et la prise de vue.

Précision physique : (3 points)

• Respect des lois de la physique du monde réel
• Précision des interactions entre objets (contact de surface, mouvement)
• Comportement de l'éclairage et des ombres

Intégrité du produit : (4 points)

• Cohérence de l'apparence du produit tout au long de la génération vidéo
• Préservation des caractéristiques et détails spécifiques au produit/à la marque
• Maintien des proportions et de l'échelle du produit
• Précision du rendu des textures, des couleurs et des matériaux

Chaque vidéo générée est notée sur 10 selon ces critères.

Jeu de données : Nous avons utilisé des images libres de droits provenant de Pexels. ³

FAQ

Pour en savoir plus

Découvrez-en plus sur les capacités, les cas d'utilisation et les outils de l'IA générative :

• Applications de l'IA générative avec des exemples concrets
• Outils d'IA générative par popularité et catégorie

Liens de référence

1.

Sora: OpenAI closes AI video app and cancels $1bn Disney deal

BBC News

2.

Exclusive | The Sudden Fall of OpenAI’s Most Hyped Product Since ChatGPT - WSJ

3.

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Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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Recherche effectuée par

Şevval Alper

Chercheur en IA

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Şevval est analyste chez AIMultiple, spécialisé dans les outils de codage IA, les agents IA et les technologies quantiques.

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