Benchmark de Criadores de Vídeo com IA para E-Commerce: Veo 3 vs Kling

A visualização de produtos desempenha um papel crucial no sucesso do e-commerce, mas criar vídeos de produtos de alta qualidade continua sendo um desafio significativo. Os avanços recentes na tecnologia de geração de vídeo com IA oferecem soluções promissoras.

Comparamos os 6 principais criadores de vídeo com IA usando 12 entradas de imagem e prompt para avaliar suas capacidades na geração de vídeos de demonstração de produtos:

Resultados do benchmark de criadores de vídeo com IA

Confira nossa metodologia e métricas de avaliação para ver como decidimos essas classificações.

Possíveis razões por trás das diferenças de desempenho

Diferenças na maturidade do modelo e escala de treinamento

• A maior taxa de sucesso do Veo 3 provavelmente sugere um modelo mais maduro, provavelmente treinado em datasets de vídeo-imagem-texto maiores e mais diversos.
• Ferramentas de menor desempenho (ex.: Pixverse v5, Sora 2) parecem menos capazes ao lidar com categorias de produtos variadas, indicando generalização limitada entre tipos de objetos, materiais e cenas.
• Modelos no nível intermediário (Wan 2.5, Kling 2.5, Hailuo 02 Pro) mostram pontos fortes parciais, implicando cobertura de treinamento mais restrita ou desigual.

Sensibilidade à complexidade e geometria do objeto

O desempenho varia fortemente por tipo de produto:

• Itens simples, rígidos e de objeto único (ex.: canecas, plantas, lanternas) são tratados de forma mais confiável entre os modelos.
• Objetos complexos com geometria irregular, materiais reflexivos ou estruturas articuladas (ex.: botas, bolsas, cosméticos) podem causar distorções e falhas.

Isso sugere diferenças na forma como os modelos aprendem e preservam a estrutura 3D, proporções e propriedades de superfície durante a geração de vídeo.

Limitações de seguimento de prompts e alinhamento semântico

Todas as ferramentas mostram degradação quando os prompts se tornam mais detalhados ou envolvem múltiplas ações, objetos ou restrições estilísticas.

• Taxas de sucesso mais altas se correlacionam com modelos que traduzem melhor a intenção textual em movimento visual e mudanças de cena.

Por exemplo, a falha do Pixverse em gerar saída para um prompt neutro de "cadeira" destaca deficiências na interpretação de prompts ou filtragem de moderação, afetando a confiabilidade em vez de apenas a qualidade visual.

Desafios de integridade do produto e fidelidade à marca

Modelos com pontuação mais baixa frequentemente alteram:

• Proporções e escala do produto
• Texturas, materiais e cores
• Detalhes visuais que definem a marca

A vantagem do Veo 3 parece estar ligada a uma melhor consistência temporal, mantendo a identidade do produto entre os frames, o que impacta diretamente as pontuações em integridade do produto e precisão física.

Essas diferenças provavelmente refletem o quão fortemente os modelos são otimizados para realismo visual genérico versus precisão centrada no produto, o que é crítico em contextos de e-commerce.

Consistência de cena e realismo físico

Os modelos diferem em sua capacidade de manter:

• Iluminação e sombras coerentes
• Interações plausíveis entre objeto e ambiente
• Movimento de câmera estável

Ferramentas com pontuações mais baixas frequentemente violam a física do mundo real (ex.: movimento de mão não natural, objetos flutuantes, reflexos inconsistentes), indicando representações internas mais fracas de restrições físicas.

Efeitos do design da avaliação

O benchmark enfatiza a conformidade com o prompt, precisão física e integridade do produto, o que favorece modelos que priorizam o realismo estruturado em vez da variação artística.

O número limitado de prompts (12) e a dependência de imagens de stock podem amplificar o impacto de:

• Sensibilidade ao prompt
• Casos de falha única
• Fraquezas específicas de categoria

Como resultado, as diferenças entre modelos se tornam mais pronunciadas, especialmente para cenários complexos com múltiplos objetos.

Exemplos de criadores de vídeo com IA

Os exemplos a seguir mostram cada prompt junto com seu vídeo de saída correspondente:

1. Os sapatos vermelhos de salto alto e a bolsa preta na foto, mostrados em close-up enquanto a câmera faz um movimento lento da esquerda para a direita, reflexos de luz deslizando pelos saltos brilhantes enquanto a corrente da bolsa emite um brilho metálico sutil, terminando com um foco suave no arranjo completo.

2. A pequena planta verde no vaso branco na foto, colocada contra um fundo branco limpo, enquanto uma mão entra suavemente pelo lado direito, levanta o vaso com suavidade e o carrega para fora do quadro.

3. A mochila na foto, apoiada em uma superfície de pedra com árvores ao fundo, enquanto a câmera faz um zoom lento enquanto uma mão se aproxima do lado, pega a mochila pela alça superior e a carrega para fora do quadro.

4. Os quatro batons na foto em pé com estojos prateados e pretos brilhantes, colocados em uma cena subaquática surreal onde bolhas flutuam para cima e raios de luz cintilantes se filtram pela água, enquanto a câmera circula lentamente ao redor para destacar cada tonalidade.

5. O frasco de perfume na foto em pé sobre uma superfície escura, enquanto uma mão entra suavemente, o pega e pressiona o spray para liberar uma névoa fina que captura a luz em câmera lenta contra o fundo.

6. A caneca de café de esmalte branco na foto sobre uma mesa de madeira, enquanto uma mão entra por cima e inclina uma chaleira para derramar um fluxo suave de café quente na caneca; o vapor se enrola para cima e suaves ondulações se formam na superfície enquanto a câmera mantém um close-up.

7. A bolsa de ombro de couro na foto exibida em um fundo liso, enquanto começa a girar suavemente em um giro completo de 360 graus, mostrando todos os ângulos e detalhes das alças, fivelas e costuras enquanto a câmera permanece centralizada.

8. O vaso rosa com flores coloridas na foto, colocado contra um fundo preto, começa a girar lentamente enquanto pétalas e folhas se desprendem suavemente em câmera lenta e flutuam para cima como se estivessem desafiando a gravidade, iluminadas por suaves feixes de luz brilhante, enquanto o próprio vaso permanece sólido e brilhante na base.

9. As botas de salto alto marrom-escuras na foto, mostradas sendo usadas com as pernas inferiores e pés visíveis, caminhando graciosamente sobre uma superfície branca lisa; a câmera segue os passos em close-up, capturando o brilho do couro e o ritmo confiante da caminhada.

10. A simples cadeira de madeira na foto, agora colocada dentro de uma cozinha moderna e iluminada em frente a uma mesa de jantar, enquanto a câmera muda suavemente os ângulos de um lado para o outro e ligeiramente acima, destacando a cadeira em seu novo ambiente com a luz natural do dia entrando.

11. O batom e o blush na foto se transformam em uma exibição de beleza mágica, enquanto o batom gira lentamente para cima sozinho e deixa um rastro brilhante de luz rosa no ar, enquanto o estojo de blush se abre e libera uma nuvem suave de pó rosa cintilante que gira suavemente ao redor de ambos os produtos antes de se assentar novamente.

12. A lanterna na foto está em um ambiente externo escuro enquanto a vela dentro é acesa: o pavio pega, a chama floresce suavemente e um brilho dourado quente se espalha pelo vidro com cintilação suave e realces em forma de estrela, enquanto a câmera faz um lento movimento de aproximação para enfatizar a luz contra o fundo noturno desfocado.

Quais são os problemas com os geradores de vídeo com IA?

Os modelos de geração de vídeo com IA mostram progresso na síntese visual, mas as ferramentas atuais não estão prontas para produzir vídeos de produtos que atendam aos padrões de e-commerce. A avaliação comparativa de seis modelos revela várias limitações técnicas e funcionais recorrentes.

1. Representação imprecisa das características do produto

A maioria dos geradores de vídeo com IA falha em representar atributos-chave do produto, como tamanho, cor, material e textura da superfície.

• Os modelos frequentemente distorcem geometrias rígidas (ex.: cadeiras, botas) ou representam incorretamente materiais reflexivos e texturizados como couro ou metal.
• Características específicas da marca, como logotipos ou detalhes de embalagem, são reproduzidas de forma inconsistente.
• Os vídeos resultantes podem parecer visualmente plausíveis, mas não são representações confiáveis do produto real.

No e-commerce, essas imprecisões correm o risco de enganar potenciais compradores e corroer a confiança no conteúdo.

2. Compreensão limitada do contexto e identidade da marca

Os sistemas carecem de consciência contextual de como um produto deve aparecer dentro de um cenário de marketing ou catálogo.

• Mesmo quando o prompt indica claramente intenção comercial, as saídas tendem a se assemelhar a animações genéricas ou renderizações artísticas em vez de demonstrações de produtos.
• Variações na iluminação, perspectiva e composição do fundo reduzem a consistência profissional necessária para uso promocional.

Isso indica que a maioria dos modelos ainda não está fine-tuned para as demandas visuais e semânticas específicas da geração de conteúdo de marca.

3. Desalinhamento entre prompts e saídas

Um problema comum em todas as ferramentas testadas é a falha parcial em seguir as instruções do prompt.

• Os modelos têm desempenho aceitável em prompts simples de objeto único ("caneca", "planta"), mas mostram erros ou omissões em prompts complexos com múltiplos objetos ou descritivos ("batom e blush", "4 batons").
• Algumas ferramentas, como o Pixverse, falham em gerar saídas para prompts neutros devido a sistemas de filtragem de conteúdo restritivos ou não confiáveis.

Esses resultados demonstram que alguns dos atuais geradores de vídeo com IA interpretam entradas de texto superficialmente e não conseguem traduzir de forma confiável a intenção descritiva em forma visual.

4. Desempenho e confiabilidade inconsistentes

O desempenho varia significativamente entre prompts e modelos.

• Mesmo o sistema de melhor desempenho, Veo 3, mantém consistência dentro de um subconjunto de tipos de prompt.
• Outros, como Sora 2 e Hailuo 02 Pro, flutuam em qualidade entre cenas com iluminação ou complexidade de objeto diferentes.
• Falhas causadas por filtros de moderação ou erros de geração reduzem ainda mais a confiabilidade para fluxos de trabalho de produção.

A confiabilidade inconsistente torna essas ferramentas inadequadas para uso comercial onde a reprodutibilidade da saída é essencial.

Recomendações para melhorar a qualidade do vídeo com IA

Para melhorar os vídeos gerados por IA para e-commerce, é necessária adaptação técnica em vez de simples iteração de prompts.

• Melhorar a qualidade do prompt: Incluir descrições estruturadas dos atributos do produto, materiais, iluminação e contexto de uso pretendido.
• Fine-tune em dados de domínio: Usar catálogos de produtos e visuais de marca para treinar ou condicionar os modelos nos padrões específicos da marca.
• Integrar sistemas baseados em recuperação: Empregar geração aumentada por recuperação contextual ou agêntica (RAG) para fornecer informações relevantes de produto e marca durante a geração.

Essas medidas podem ajudar a preencher a lacuna entre a síntese de vídeo genérica e a representação precisa e consciente do contexto do produto.

Ferramentas de geração de vídeo com IA

*As ferramentas fornecem um sistema de créditos, e os créditos gastos dependem de muitos fatores, como a resolução, a duração do vídeo e o modelo usado na criação.

Para calcular o preço do PixVerse: Preço ≈ (duração ÷ 5 s) × (créditos para qualidade de 5 s) × $0.01. Por exemplo, vídeo de 10 segundos em 720p: (10 ÷ 5) × 60 × $0.01 = $1.20.

Veo

O Veo oferece ferramentas para análise automatizada de vídeo, busca visual, detecção de objetos e compreensão de cena.

• Veo 3 tem o desempenho mais forte em todos os critérios de avaliação. Ele mantém consistentemente a estrutura precisa do produto, ambientes críveis e execução de câmera estável. Sua precisão física é especialmente forte em física do mundo real e interações de objetos, fazendo com que os produtos gerados pareçam integrados à cena. Da perspectiva de integridade do produto, o Veo 3 também tem bom desempenho em iluminação, sombras, renderização de materiais, proporções e detalhes específicos da marca. É o modelo mais equilibrado em termos de realismo físico e fidelidade ao produto.

Wan IA

A série Wan2.6 introduz novas capacidades que expandem a capacidade dos usuários de gerar e personalizar conteúdo de IA, particularmente narrativas em vídeo:

• Wan 2.5 Preview mostra resultados fortes em cenários de produtos estruturados. Tem bom desempenho em aparência do produto, proporções, textura, cor e renderização de materiais, especialmente quando a cena tem um foco claro no objeto e composição direta. Sua aderência à câmera e ao ambiente é confiável. No entanto, é menos consistente em cenários envolvendo interações complexas de objetos, geometria difícil ou múltiplos elementos de produto na mesma cena.
• Wan 2.6 tem desempenho confiável em cenas de produtos estruturados e é forte em aparência do produto, escala e renderização de materiais quando a cena é direta. No entanto, mostra fraquezas mais claras em cenas visualmente mais complexas ou irregulares. Esses problemas aparecem principalmente na precisão física, incluindo física do mundo real, interações de objetos e interpretação de câmera/ambiente, bem como áreas de integridade do produto, como precisão de iluminação e identidade detalhada do produto.

Kling IA

Kling VIDEO 3.0, as últimas atualizações do Kling IA, introduz geração de vídeo nativo mais longo, controle narrativo mais forte e integração audiovisual:

• Kling v3 também é um forte desempenho, particularmente em integridade do produto. Ele preserva a aparência do produto, proporções, escala, textura, cor e qualidade do material em muitas saídas. Seu desempenho é mais forte em cenas de produtos mais simples ou mais estruturadas, onde a forma do produto, detalhes da superfície e identidade da marca são mais fáceis de manter. No entanto, torna-se menos consistente quando as cenas exigem geometria de objeto mais complexa, formas irregulares ou interações de produto com nuances.
• Kling 2.5 Turbo Pro tem bom desempenho em cenas de produtos mais simples e estruturadas. Mostra forte precisão física e integridade do produto quando a forma do produto é clara e o ambiente é controlado. Sua renderização de textura, cor e material é frequentemente confiável, e preserva bem as proporções do produto. No entanto, tem mais dificuldades com cosméticos complexos, formas semelhantes a calçados e cenas que exigem interações precisas de objetos ou detalhes refinados do produto.

Hailuo IA

O Hailuo IA é projetado para artistas e criadores transformarem imagens estáticas em vídeos animados.

• Hailuo 2.3 oferece desempenho sólido de nível intermediário. Ele segue os requisitos de câmera e ambiente razoavelmente bem e pode produzir resultados convincentes quando a estrutura do produto é clara. No entanto, sua integridade do produto é menos consistente para objetos de marca detalhados ou arranjos de produtos visualmente complexos. Os principais pontos fracos aparecem na aparência do produto, detalhes específicos da marca, proporções e precisão do material.
• Hailuo-02 mostra desempenho irregular entre os critérios. Ele tem melhor desempenho quando a forma do produto e o ambiente são mais simples e fáceis de preservar. Pode produzir iluminação e renderização de materiais aceitáveis em cenas controladas. No entanto, tem dificuldades com precisão física e integridade do produto em saídas mais complexas. Os principais pontos fracos são proporções do produto, aparência do produto, interações de objetos e consistência de detalhes específicos da marca.

OpenAI Sora

O Sora 2 é o modelo de IA multimodal da OpenAI projetado para tarefas de compreensão visual e raciocínio de alto desempenho. As principais capacidades incluem:

• Sora 2 tem desempenho variável. Pode ter desempenho forte em cenas mais simples e estruturadas, onde a forma do produto e os requisitos de câmera são mais fáceis de manter. No entanto, sua qualidade cai visivelmente quando a cena se torna mais complexa ou exige geometria de objeto precisa, física realista ou múltiplos elementos de produto interagindo. A integridade do produto também varia, com inconsistências nas proporções, iluminação e detalhes finos da aparência do produto.

Em março de 2026, a OpenAI decidiu encerrar o Sora, apesar da popularidade da ferramenta e do grande apoio, incluindo uma parceria planejada de $1B com a Disney para usar seus personagens.¹

Outras razões incluíram:

• Altos custos de computação: A geração de vídeo consumia grandes quantidades de chips de IA escassos.
• Falta de rentabilidade: O produto supostamente perdia cerca de $1 milhão por dia.
• Fraca retenção de usuários: O interesse inicial diminuiu rapidamente, e o uso caiu significativamente.

PixVerse

O PixVerse IA é uma plataforma de geração de vídeo com IA que cria vídeos curtos a partir de prompts de texto ou imagens estáticas, adequada para criação de conteúdo de mídia social. Inclui recursos como geração automática de áudio, sincronização labial e movimentos de câmera cinematográficos.

• Pixverse v5 tem o desempenho mais fraco no geral. Ele enfrenta dificuldades em várias dimensões de precisão física, incluindo estrutura do produto, aderência à câmera, física do mundo real e interações de objetos. Também mostra integridade do produto mais fraca, especialmente em proporções do produto, detalhes específicos da marca, textura, cor e renderização de materiais. Os problemas são mais visíveis em cenas envolvendo identidade de produto complexa, materiais detalhados ou formas de objeto difíceis.
• O Pixverse v5 também falhou em processar um prompt devido a uma sinalização do verificador de conteúdo, enquanto as outras ferramentas geraram o vídeo com sucesso. Isso sugere uma limitação adicional de confiabilidade relacionada à filtragem de prompts ou moderação de conteúdo.

Metodologia do benchmark de criadores de vídeo com IA

Produtos utilizados

• Kling v3
• Wan 2.6
• Hailuo 2.3

Nota: Testamos esses produtos em junho de 2026.

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

Nota: Os produtos acima foram testados em outubro de 2025.

Classificação das imagens de teste e objetivos

Nosso estudo utilizou três categorias distintas de imagens de produtos, cada uma projetada para testar as capacidades específicas das ferramentas de geração de vídeo com IA:

Produtos com fundo branco

Propósito: Avaliar capacidades duplas

1. Manipulação básica: Movimento e rotação do produto em um ambiente neutro
2. Adaptação ambiental: Integração de produtos em novos contextos

Foco do teste: Capacidade da IA de manter a integridade do produto enquanto adiciona ou altera ambientes.

Imagens de produtos contextuais

Propósito: Avaliar capacidades de animação ambiental

1. Precisão na conversão de cena para vídeo
2. Manutenção da iluminação e atmosfera existentes
3. Adição de elementos dinâmicos a um ambiente estabelecido

Foco do teste: Capacidade da IA de dar vida a fotos estáticas de produtos em ambiente.

Cenas com múltiplos produtos

Propósito: Testar relações e interações complexas entre produtos

1. Interações físicas entre produtos
2. Manutenção consistente de escala
3. Dinâmica de movimento em grupo
4. Efeitos de iluminação coletiva

Foco do teste: Capacidade da IA de lidar com múltiplos produtos mantendo a integridade individual e interações naturais.

Esta abordagem de três categorias nos permite avaliar a renderização individual de produtos e a criação de ambientes, bem como a capacidade da IA de gerenciar cenários complexos com múltiplos produtos, fornecendo uma avaliação mais completa das aplicações reais de e-commerce.

Nossas métricas de avaliação são:

Conformidade com o prompt: (3 pontos)

• Consistência entre os requisitos do prompt e a saída gerada para o produto
• Consistência entre os requisitos do prompt e a saída gerada para o ambiente
• Consistência entre os requisitos do prompt e a saída gerada para a câmera e filmagem.

Precisão física: (3 pontos)

• Aderência à física do mundo real
• Precisão das interações de objetos (contato com superfície, movimento)
• Comportamento de iluminação e sombras

Integridade do produto: (4 pontos)

• Consistência na aparência do produto ao longo da geração do vídeo
• Preservação de características e detalhes específicos do produto/marca
• Manutenção das proporções e escala do produto
• Precisão na renderização de textura, cor e material

Cada vídeo gerado é avaliado em 10 pontos com base nessas métricas.

Dataset: Usamos imagens de stock do pexels.²

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Perguntas frequentes

Leitura adicional

Descubra mais sobre capacidades, casos de uso e ferramentas de IA generativa:

• Aplicações de IA Generativa com Exemplos da Vida Real

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 24 Junho 2026}
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Links de referência

1.

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

BBC News

2.

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Sıla Ermut

Analista do Setor

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Sıla Ermut é analista do setor na AIMultiple com foco em marketing por email e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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Şevval Alper

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Şevval é analista da AIMultiple, especializada em ferramentas de codificação de IA, agentes de IA e tecnologias quânticas.

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