Benchmark dei creatori di video IA per l'e-commerce: Veo 3 vs Kling

La visualizzazione del prodotto gioca un ruolo cruciale nel successo dell'e-commerce, ma la creazione di video di prodotti di alta qualità rimane una sfida significativa. I recenti progressi nella tecnologia di generazione video tramite intelligenza artificiale offrono soluzioni promettenti.

Abbiamo confrontato i primi 6 creatori di video IA utilizzando 12 input di immagini e prompt per valutare le loro capacità nella generazione di video dimostrativi dei prodotti:

Risultati del benchmark dei creatori di video IA

Consulta la nostra metodologia e metriche di valutazione per vedere come abbiamo deciso queste valutazioni.

Possibili ragioni alla base delle differenze di prestazione

Differenze nella maturità del modello e nella scala di addestramento

• Il tasso di successo più elevato di Veo 3 suggerisce probabilmente un modello più maturo, probabilmente addestrato su dataset video-immagine-testo più ampi e diversificati.
• Gli strumenti con prestazioni inferiori (ad es. Pixverse v5, Sora 2) appaiono meno capaci nella gestione di categorie di prodotto variate, indicando una limitata generalizzazione tra tipi di oggetti, materiali e scene.
• I modelli nella fascia intermedia (Wan 2.5, Kling 2.5, Hailuo 02 Pro) mostrano punti di forza parziali, implicando una copertura di addestramento più ridotta o disomogenea.

Sensibilità alla complessità e alla geometria degli oggetti

Le prestazioni variano fortemente in base al tipo di prodotto:

• Gli oggetti semplici, rigidi e singoli (ad es. tazze, piante, lanterne) sono gestiti in modo più affidabile tra i modelli.
• Gli oggetti complessi con geometria irregolare, materiali riflettenti o strutture articolate (ad es. stivali, borse, cosmetici) possono causare distorsioni e fallimenti.

Ciò suggerisce differenze nel modo in cui i modelli apprendono e preservano la struttura 3D, le proporzioni e le proprietà superficiali durante la generazione video.

Limitazioni nel seguire i prompt e nell'allineamento semantico

Tutti gli strumenti mostrano un degrado quando i prompt diventano più dettagliati o coinvolgono più azioni, oggetti o vincoli stilistici.

• Tassi di successo più elevati sono correlati a modelli che traducono meglio l'intento testuale in movimento visivo e cambi di scena.

Ad esempio, l'incapacità di Pixverse di generare un output per un prompt neutro "sedia" evidenzia carenze nell'interpretazione dei prompt o nel filtraggio della moderazione, influendo sull'affidabilità piuttosto che sulla sola qualità visiva.

Sfide nell'integrità del prodotto e nella fedeltà al marchio

I modelli con punteggi inferiori alterano frequentemente:

• Proporzioni e scala del prodotto
• Texture, materiali e colori
• Dettagli visivi che definiscono il marchio

Il vantaggio di Veo 3 sembra legato a una migliore coerenza temporale, mantenendo l'identità del prodotto attraverso i fotogrammi, il che influisce direttamente sui punteggi di integrità del prodotto e accuratezza fisica.

Queste differenze riflettono probabilmente quanto fortemente i modelli siano ottimizzati per il realismo visivo generico rispetto all'accuratezza incentrata sul prodotto, che è cruciale nei contesti di e-commerce.

Coerenza della scena e realismo fisico

I modelli differiscono nella loro capacità di mantenere:

• Illuminazione e ombre coerenti
• Interazioni plausibili oggetto-ambiente
• Movimento stabile della telecamera

Gli strumenti con punteggi inferiori spesso violano la fisica del mondo reale (ad es. movimento innaturale della mano, oggetti fluttuanti, riflessi inconsistenti), indicando rappresentazioni interne più deboli dei vincoli fisici.

Effetti del disegno della valutazione

Il benchmark enfatizza la conformità del prompt, l'accuratezza fisica e l'integrità del prodotto, il che favorisce i modelli che privilegiano il realismo strutturato rispetto alla variazione artistica.

Il numero limitato di prompt (12) e la dipendenza da immagini stock potrebbero amplificare l'impatto di:

• Sensibilità al prompt
• Singoli casi di fallimento
• Debolezze specifiche per categoria

Di conseguenza, le differenze tra i modelli diventano più pronunciate, specialmente per scenari complessi e multi-oggetto.

Esempi dai creatori di video IA

I seguenti esempi mostrano ciascun prompt insieme al video di output corrispondente:

1. Le scarpe con tacco rosso e la borsa nera nella foto, mostrate in primo piano mentre la telecamera esegue una lenta panoramica da sinistra a destra, i riflessi di luce che scivolano sui tacchi lucidi mentre la catena della borsa emana un sottile bagliore metallico, terminando con una morbida messa a fuoco sull'intera composizione.

2. La piccola pianta verde nel vaso bianco nella foto, posizionata su uno sfondo bianco pulito, mentre una mano entra delicatamente da destra, solleva il vaso senza intoppi e lo porta fuori dall'inquadratura.

3. Lo zaino nella foto, appoggiato su una superficie di pietra con alberi sullo sfondo, mentre la telecamera zooma lentamente e una mano arriva da un lato, afferra lo zaino per la maniglia superiore e lo porta fuori dall'inquadratura.

4. I quattro rossetti nella foto in posizione verticale con astucci argentati e neri lucidi, ambientati in una scena subacquea surreale dove bolle salgono e raggi di luce scintillanti filtrano attraverso l'acqua, mentre la telecamera ruota lentamente intorno per evidenziare ogni tonalità.

5. La bottiglia di profumo nella foto in piedi su una superficie scura, mentre una mano entra con delicatezza, la prende e preme lo spray per rilasciare una nebbiolina fine che cattura la luce al rallentatore sullo sfondo.

6. La tazza da caffè in smalto bianco nella foto su un tavolo di legno, mentre una mano entra dall'alto e inclina un bollitore per versare un flusso regolare di caffè caldo nella tazza; il vapore si attorciglia verso l'alto e si formano delicate increspature sulla superficie mentre la telecamera mantiene un primo piano.

7. La borsa a tracolla in pelle nella foto esposta su uno sfondo semplice, mentre inizia a ruotare dolcemente in una rotazione completa a 360 gradi, mostrando tutte le angolazioni e i dettagli delle cinghie, delle fibbie e delle cuciture mentre la telecamera rimane centrata.

8. Il vaso rosa con fiori colorati nella foto, su uno sfondo nero, inizia a ruotare lentamente mentre petali e foglie si staccano delicatamente al rallentatore e fluttuano verso l'alto come sfidando la gravità, illuminati da morbidi fasci di luce, mentre il vaso stesso rimane solido e luminoso alla base.

9. Gli stivali con tacco alto marrone scuro nella foto, mostrati mentre vengono indossati con le gambe inferiori e i piedi visibili, che camminano con grazia su una superficie bianca liscia; la telecamera segue i passi in primo piano, catturando la lucentezza della pelle e il ritmo sicuro della camminata.

10. La semplice sedia di legno nella foto, ora collocata all'interno di una luminosa cucina moderna di fronte a un tavolo da pranzo, mentre la telecamera cambia dolcemente angolazione da un lato all'altro e leggermente dall'alto, mettendo in risalto la sedia nel suo nuovo ambiente con la luce naturale del giorno che entra.

11. Il rossetto e il fard nella foto si trasformano in una magica vetrina di bellezza, mentre il rossetto si avvita lentamente verso l'alto da solo e lascia una scia luminosa di luce rosa nell'aria, mentre il portacipria si apre e rilascia una morbida nuvola di polvere rosa scintillante che ondeggia delicatamente intorno a entrambi i prodotti prima di depositarsi di nuovo.

12. La lanterna nella foto si trova in un ambiente esterno buio mentre la candela all'interno viene accesa: lo stoppino prende fuoco, la fiamma sboccia delicatamente e un caldo bagliore dorato si diffonde attraverso il vetro con un leggero tremolio e riflessi a forma di stella, mentre la telecamera esegue una lenta carrellata in avanti per enfatizzare la luce contro lo sfondo notturno sfocato.

Quali sono i problemi dei generatori di video IA?

I modelli di generazione video IA mostrano progressi nella sintesi visiva, ma gli strumenti attuali non sono pronti per produrre video di prodotto che soddisfino gli standard dell'e-commerce. La valutazione comparativa di sei modelli rivela diverse limitazioni tecniche e funzionali ricorrenti.

1. Rappresentazione imprecisa delle caratteristiche del prodotto

La maggior parte dei generatori di video IA non riesce a rappresentare attributi chiave del prodotto come dimensioni, colore, materiale e texture superficiale.

• I modelli spesso distorcono geometrie rigide (ad es. sedie, stivali) o rappresentano in modo errato materiali riflettenti e testurizzati come pelle o metallo.
• Le caratteristiche specifiche del marchio, come loghi o dettagli del packaging, sono riprodotte in modo incoerente.
• I video risultanti possono sembrare visivamente plausibili, ma non sono rappresentazioni affidabili del prodotto reale.

Nell'e-commerce, queste inesattezze rischiano di fuorviare i potenziali acquirenti e di erodere la fiducia nei contenuti.

2. Comprensione limitata del contesto e dell'identità del marchio

I sistemi mancano di consapevolezza contestuale su come un prodotto dovrebbe apparire in uno scenario di marketing o catalogo.

• Anche quando il prompt indica chiaramente un intento commerciale, gli output tendono ad assomigliare ad animazioni generiche o rendering artistici piuttosto che a dimostrazioni di prodotto.
• Le variazioni di illuminazione, prospettiva e composizione dello sfondo riducono la coerenza professionale richiesta per l'uso promozionale.

Ciò indica che la maggior parte dei modelli non è ancora fine-tuned per le specifiche esigenze visive e semantiche della generazione di contenuti di marca.

3. Disallineamento tra prompt e output

Un problema comune a tutti gli strumenti testati è il mancato rispetto parziale delle istruzioni del prompt.

• I modelli funzionano in modo accettabile su prompt semplici con un solo oggetto ("tazza", "pianta"), ma mostrano errori o omissioni in prompt complessi con più oggetti o descrittivi ("rossetto e fard", "4 rossetti").
• Alcuni strumenti, come Pixverse, non riescono a generare output per prompt neutri a causa di sistemi di filtraggio dei contenuti restrittivi o inaffidabili.

Questi risultati dimostrano che alcuni degli attuali generatori di video IA interpretano gli input testuali in modo superficiale e non riescono a tradurre in modo affidabile l'intento descrittivo in forma visiva.

4. Prestazioni e affidabilità incoerenti

Le prestazioni variano significativamente tra prompt e modelli.

• Anche il sistema con le migliori prestazioni, Veo 3, mantiene la coerenza solo in un sottoinsieme di tipi di prompt.
• Altri, come Sora 2 e Hailuo 02 Pro, mostrano fluttuazioni di qualità tra scene con illuminazione o complessità degli oggetti diverse.
• I fallimenti causati da filtri di moderazione o errori di generazione riducono ulteriormente l'affidabilità per i flussi di lavoro di produzione.

L'affidabilità incoerente rende questi strumenti inadatti all'uso commerciale dove la riproducibilità dell'output è essenziale.

Raccomandazioni per migliorare la qualità dei video IA

Per migliorare i video generati dall'IA per l'e-commerce, è necessario un adattamento tecnico piuttosto che una semplice iterazione dei prompt.

• Migliorare la qualità dei prompt: Includere descrizioni strutturate degli attributi del prodotto, dei materiali, dell'illuminazione e del contesto d'uso previsto.
• Effettuare il fine-tuning su dati di dominio: Utilizzare cataloghi di prodotti e immagini del marchio per addestrare o condizionare i modelli su standard di marca specifici.
• Integrare sistemi basati sul recupero: Utilizzare la generazione aumentata da recupero contestuale o agentic (RAG) per fornire informazioni rilevanti sul prodotto e sul marchio durante la generazione.

Queste misure possono aiutare a colmare il divario tra la sintesi video generica e una rappresentazione accurata e consapevole del contesto del prodotto.

Strumenti di generazione video IA

*Gli strumenti offrono un sistema a crediti e i crediti spesi dipendono da molti fattori, come la risoluzione, la durata del video e il modello utilizzato per la creazione.

Per calcolare il prezzo di PixVerse: Prezzo ≈ (durata ÷ 5 s) × (crediti per qualità 5 s) × $0.01. Ad esempio, video 10-secondi 720p: (10 ÷ 5) × 60 × $0.01 = $1.20.

Veo

Veo offre strumenti per l'analisi video automatizzata, la ricerca visiva, il rilevamento di oggetti e la comprensione della scena.

• Veo 3 offre le prestazioni più elevate in tutti i criteri di valutazione. Mantiene costantemente una struttura accurata del prodotto, ambienti credibili e un'esecuzione stabile della telecamera. La sua accuratezza fisica è particolarmente forte nella fisica del mondo reale e nelle interazioni con gli oggetti, facendo sì che i prodotti generati sembrino ben integrati nella scena. Dal punto di vista dell'integrità del prodotto, Veo 3 si comporta bene anche per illuminazione, ombre, resa dei materiali, proporzioni e dettagli specifici del marchio. È il modello più equilibrato in termini di realismo fisico e fedeltà al prodotto.

Wan IA

La serie Wan2.6 introduce nuove funzionalità che ampliano la capacità degli utenti di generare e personalizzare contenuti IA, in particolare narrazioni video:

• Wan 2.5 Preview mostra buoni risultati in scenari di prodotto strutturati. Offre buone prestazioni per aspetto, proporzioni, texture, colore e resa dei materiali del prodotto, specialmente quando la scena ha un chiaro focus sull'oggetto e una composizione semplice. L'aderenza alla telecamera e all'ambiente è affidabile. Tuttavia, è meno coerente in scenari che coinvolgono interazioni complesse con gli oggetti, geometrie difficili o più elementi di prodotto nella stessa scena.
• Wan 2.6 offre prestazioni affidabili su scene di prodotto strutturate ed è forte nell'aspetto del prodotto, nella scala e nella resa dei materiali quando la scena è semplice. Tuttavia, mostra debolezze più evidenti in scene visivamente più complesse o irregolari. Questi problemi appaiono principalmente nell'accuratezza fisica, inclusa la fisica del mondo reale, le interazioni con gli oggetti e l'interpretazione della telecamera/dell'ambiente, così come in aree di integrità del prodotto come l'accuratezza dell'illuminazione e l'identità dettagliata del prodotto.

Kling IA

Kling VIDEO 3.0, gli ultimi aggiornamenti di Kling IA, introduce una generazione video nativa più lunga, un controllo narrativo più forte e l'integrazione audio-visiva:

• Kling v3 è anche un forte performer, in particolare nell'integrità del prodotto. Preserva l'aspetto del prodotto, le proporzioni, la scala, la texture, il colore e la qualità dei materiali in molti output. Le sue prestazioni sono migliori in scene di prodotto più semplici o strutturate, dove la forma del prodotto, i dettagli della superficie e l'identità del marchio sono più facili da mantenere. Tuttavia, diventa meno coerente quando le scene richiedono geometrie di oggetti più complesse, forme irregolari o interazioni sfumate con il prodotto.
• Kling 2.5 Turbo Pro offre buone prestazioni in scene di prodotto più semplici e strutturate. Mostra una forte accuratezza fisica e integrità del prodotto quando la forma del prodotto è chiara e l'ambiente è controllato. La resa di texture, colore e materiali è spesso affidabile e preserva bene le proporzioni del prodotto. Tuttavia, fatica maggiormente con cosmetici complessi, forme simili a calzature e scene che richiedono interazioni precise con gli oggetti o dettagli fini del prodotto.

Hailuo IA

Hailuo IA è progettato per artisti e creatori per trasformare immagini statiche in video animati.

• Hailuo 2.3 offre solide prestazioni di medio livello. Soddisfa ragionevolmente bene i requisiti di telecamera e ambiente e può produrre risultati convincenti quando la struttura del prodotto è chiara. Tuttavia, la sua integrità del prodotto è meno coerente per oggetti di marca dettagliati o disposizioni di prodotto visivamente complesse. I principali punti deboli appaiono nell'aspetto del prodotto, nei dettagli specifici del marchio, nelle proporzioni e nell'accuratezza dei materiali.
• Hailuo-02 mostra prestazioni discontinue nei vari criteri. Funziona meglio quando la forma del prodotto e l'ambiente sono più semplici e facili da preservare. Può produrre un'illuminazione e una resa dei materiali accettabili in scene controllate. Tuttavia, fatica con l'accuratezza fisica e l'integrità del prodotto in output più complessi. I principali punti deboli sono le proporzioni del prodotto, l'aspetto del prodotto, le interazioni con gli oggetti e la coerenza dei dettagli specifici del marchio.

OpenAI Sora

Sora 2 è il modello IA multimodale di OpenAI progettato per compiti di comprensione visiva e ragionamento ad alte prestazioni. Le capacità principali includono:

• Sora 2 ha prestazioni variabili. Può funzionare bene su scene più semplici e strutturate dove la forma del prodotto e i requisiti della telecamera sono più facili da mantenere. Tuttavia, la sua qualità diminuisce notevolmente quando la scena diventa più complessa o richiede una geometria precisa degli oggetti, una fisica realistica o più elementi di prodotto interagenti. Anche l'integrità del prodotto varia, con incongruenze nelle proporzioni, nell'illuminazione e nei dettagli fini dell'aspetto del prodotto.

A partire da marzo 2026, OpenAI ha deciso di chiudere Sora, nonostante la popolarità dello strumento e il grande sostegno, inclusa una partnership pianificata da $1B con Disney per utilizzare i suoi personaggi.¹

Altri motivi includevano:

• Costi di calcolo elevati: La generazione di video consumava grandi quantità di chip IA scarsi.
• Mancanza di redditività: Il prodotto ha perso circa 1 milione di dollari al giorno.
• Debole fidelizzazione degli utenti: L'interesse iniziale è scemato rapidamente e l'utilizzo è diminuito significativamente.

PixVerse

PixVerse IA è una piattaforma di generazione video IA che crea brevi video a partire da prompt testuali o immagini statiche, adatta alla creazione di contenuti per i social media. Include funzionalità come la generazione audio automatica, la sincronizzazione labiale e movimenti cinematografici della telecamera.

• Pixverse v5 è il peggiore in assoluto. Mostra difficoltà in diverse dimensioni dell'accuratezza fisica, tra cui la struttura del prodotto, l'aderenza alla telecamera, la fisica del mondo reale e le interazioni con gli oggetti. Mostra anche una minore integrità del prodotto, specialmente nelle proporzioni del prodotto, nei dettagli specifici del marchio, nella texture, nel colore e nella resa dei materiali. I problemi sono più visibili in scene che coinvolgono un'identità di prodotto complessa, materiali dettagliati o forme di oggetti difficili.
• Pixverse v5 non è inoltre riuscito a elaborare un prompt a causa di un segnalatore del controllo dei contenuti, mentre gli altri strumenti hanno generato correttamente il video. Ciò suggerisce un'ulteriore limitazione dell'affidabilità legata al filtraggio dei prompt o alla moderazione dei contenuti.

Metodologia del benchmark dei creatori di video IA

Prodotti utilizzati

• Kling v3
• Wan 2.6
• Hailuo 2.3

Nota: Abbiamo testato questi prodotti a giugno 2026.

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

Nota: I prodotti sopra sono stati testati a ottobre 2025.

Classificazione delle immagini di test e obiettivi

Il nostro studio ha utilizzato tre categorie distinte di immagini di prodotto, ciascuna progettata per testare le capacità specifiche degli strumenti di generazione video IA:

Prodotti su sfondo bianco

Scopo: Valutare due capacità

1. Manipolazione di base: movimento e rotazione del prodotto in un ambiente neutro
2. Adattamento ambientale: integrazione dei prodotti in nuovi contesti

Obiettivo del test: La capacità dell'IA di mantenere l'integrità del prodotto aggiungendo o cambiando ambienti.

Immagini di prodotto contestuali

Scopo: Valutare le capacità di animazione ambientale

1. Accuratezza della conversione da scena a video
2. Mantenimento dell'illuminazione e dell'atmosfera esistenti
3. Aggiunta di elementi dinamici a un ambiente già definito

Obiettivo del test: La capacità dell'IA di dare vita a scatti di prodotto ambientali statici.

Scene con più prodotti

Scopo: Testare le relazioni e le interazioni complesse tra prodotti

1. Interazioni fisiche tra prodotti
2. Mantenimento coerente della scala
3. Dinamiche di movimento di gruppo
4. Effetti di illuminazione collettiva

Obiettivo del test: La capacità dell'IA di gestire più prodotti mantenendo l'integrità individuale e interazioni naturali.

Questo approccio a tre categorie ci consente di valutare il rendering dei singoli prodotti e la creazione di ambienti, nonché la capacità dell'IA di gestire scenari complessi con più prodotti, fornendo una valutazione più completa delle applicazioni reali nell'e-commerce.

Le nostre metriche di valutazione sono:

Conformità del prompt: (3 punti)

• Coerenza tra i requisiti del prompt e l'output generato per il prodotto
• Coerenza tra i requisiti del prompt e l'output generato per l'ambiente
• Coerenza tra i requisiti del prompt e l'output generato per la telecamera e le riprese.

Accuratezza fisica: (3 punti)

• Aderenza alla fisica del mondo reale
• Accuratezza delle interazioni con gli oggetti (contatto con la superficie, movimento)
• Comportamento di illuminazione e ombre

Integrità del prodotto: (4 punti)

• Coerenza dell'aspetto del prodotto durante la generazione del video
• Conservazione delle caratteristiche e dei dettagli specifici del prodotto/marchio
• Mantenimento delle proporzioni e della scala del prodotto
• Accuratezza della resa di texture, colore e materiali

Ogni video generato viene valutato su 10 in base a queste metriche.

Dataset: Abbiamo utilizzato immagini stock da pexels.²

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}

Collegamenti di riferimento

1.

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

BBC News

2.

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Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede una Laurea Magistrale in Psicologia Sociale e una Laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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Şevval Alper

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Şevval è un analista di settore di AIMultiple specializzato in strumenti di programmazione per l'IA, agenti di IA e tecnologie quantistiche.

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