Google Veo 3.1 bringt native Hochformat-Video-Generierung in Gemini

Google hat offiziell Veo 3.1 vorgestellt, die neueste Iteration seines generativen KI-Video-Modells (Generative AI), die nun direkt in Gemini integriert ist. Dieses Update markiert eine bedeutende Wendung hin zu einem mobilorientierten (mobile-first) Ansatz für die Inhaltserstellung und ermöglicht speziell die Generierung von social-tauglichen 9:16 Hochformatvideos ohne die Notwendigkeit nachträglicher Zuschnitte.

Für Digitalmarketer, Social-Media-Manager und Content-Ersteller signalisiert diese Entwicklung einen schlankeren Workflow für Plattformen wie TikTok, Instagram Reels und YouTube Shorts. Indem Nutzer direkt Aufforderungen (Prompts) für vertikale Formate stellen können, positioniert Google Gemini als ein umfassendes Werkzeug für die Creator‑Economy und stellt damit Konkurrenten in Frage, die weiterhin hauptsächlich auf querformatzentrierte Generierung setzen.

Der Wandel zur mobilorientierten (mobile-first) Generierung

Das hervorstechende Merkmal von Veo 3.1 ist seine Fähigkeit, Inhalte nativ im Hochformat zu verstehen und zu erzeugen. Vorherige Iterationen von Text‑zu‑Video-Modellen — und tatsächlich viele konkurrierende Modelle auf dem Markt — generierten häufig Videos im Quadratformat (1:1) oder Querformat (16:9). Um diese Clips auf mobilen Plattformen zu nutzen, mussten Creators das Filmmaterial traditionell zuschneiden.

Dieser „erst zuschneiden“-Ansatz brachte mehrere technische Einschränkungen mit sich:

• Auflösungsverlust: Das Hineinzoomen, um einen vertikalen Ausschnitt aus einem Querformatvideo zu schneiden, reduziert die Pixelanzahl des Endergebnisses erheblich.
• Kompositionsfehler: KI‑Modelle, die auf Querformat‑Kino‑Daten trainiert wurden, zentrieren Motive oft so, dass beim vertikalen Zuschneiden unvorteilhafte Bildausschnitte entstehen (z. B. abgeschnittene Motive oder Verlust von Kontext).
• Workflow‑Reibung: Der zusätzliche Schritt des Editierens und Neurahmens verlangsamt die Pipeline vom Konzept bis zum Upload.

Die Aussage von Google zum Update betont, dass Veo 3.1 „optimierte Komposition durch Generierung von vollformatigen Hochformatvideos“ liefert. Das deutet darauf hin, dass die zugrunde liegenden Trainingsdaten oder der Inferenzprozess des Modells darauf getrimmt wurden, vertikale Bildaufbau‑Konventionen zu erkennen, wie etwa angemessenen Raumbedarf über dem Kopf und vertikale Führungs- bzw. Linienführungen, die für mobile Engagements entscheidend sind.

Vergleichende Analyse: native Hochformat-Generierung vs. Zuschneiden im Querformat

Die Branche bewegt sich schnell von der Anpassung desktop‑zeitalterlicher Videoformate hin zur Generierung mobil‑nativer Inhalte. Die folgende Tabelle skizziert die operativen Unterschiede zwischen dem traditionellen Workflow und der nativen Generierung von Veo 3.1.

Tabelle 1: Vergleich von Methoden zur KI‑Video‑Generierung

Marktbeherrschung und LMArena‑Rankings

Die Veröffentlichung von Veo 3.1 erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Google aggressiv seine Dominanz im Bereich generativer Videos ausbaut. Berichten zufolge, die sich auf LMArena stützen — ein weit zitierter Benchmark für Large Multimodal Models — belegen verschiedene Versionen von Google Veo derzeit Spitzenplätze auf der Text‑zu‑Video‑Leaderboard.

Dieses Ranking ist für Unternehmens‑ und Profi‑Nutzer bedeutsam. Während viele experimentelle Modelle existieren, deuten hohe Platzierungen auf Leaderboards auf eine Konsistenz bei Prompt‑Treue, zeitlicher Kohärenz (Glatte Motion) und visueller Qualität hin, die kreative Profis benötigen. Durch die Integration dieses leistungsstarken Modells in Gemini demokratisiert Google effektiv den Zugang zu hochwertiger Videosynthese und verlagert sie vom Entwickler‑API‑ oder Closed‑Beta‑Status hin zu einem produktnahen Angebot für Verbraucher.

Die Debatte um „Slop“ und Inhaltsübersättigung

Obwohl die technologische Fähigkeit von Veo 3.1 beeindruckend ist, haben Branchenbeobachter berechtigte Bedenken hinsichtlich der Übersättigung algorithmisch erzeugter Inhalte geäußert — oft abwertend als „AI slop“ bezeichnet. Die Leichtigkeit, mit der Gemini‑Nutzer nun unendliche Streams von Hochformatvideos erzeugen können, trägt zu Befürchtungen über ein homogenisiertes Internet bei, in dem menschlich erstellte Inhalte um Sichtbarkeit gegen maschinell erzeugte Engagement‑Köder kämpfen.

Plattformen wie Meta haben bereits mit diesem Konzept experimentiert; die Einführung von Vibes, einer komplett dem Scrollen durch KI‑Videos gewidmeten Oberfläche, unterstreicht die Branchenrichtung. Kritiker argumentieren, dass Werkzeuge wie Veo 3.1, so mächtig sie auch sind, effektiv als Motoren für dieses „endlose Slop“ dienen und dadurch die Nutzererfahrung auf sozialen Plattformen durch eine Flut von wenig aufwändigen synthetischen Inhalten verschlechtern könnten.

Jedoch ist aus Sicht von Creati.ai das Tool an sich neutral; seine Auswirkungen hängen von der Intention der Ersteller ab. Für professionelle Designer und Geschichtenerzähler bietet Veo 3.1 eine Möglichkeit, hochwertige B‑Roll (B‑roll) , dynamische Hintergründe und Storyboard‑Konzepte mit beispielloser Geschwindigkeit zu erzeugen. Die Herausforderung für die Kreativbranche wird darin bestehen, diese Werkzeuge einzusetzen, um den narrativen Wert zu steigern, statt lediglich Feeds zu füllen.

Integration in das Gemini‑Ökosystem

Die Integration von Veo 3.1 in Gemini deutet auf eine tiefere Konvergenz von Googles AI‑Modalitäten hin. Nutzer können wahrscheinlich Geminis starke Sprachfähigkeiten nutzen, um Videokonzepte zu brainstormen, Skripte zu schreiben und dann unmittelbar die begleitenden visuellen Assets innerhalb derselben Oberfläche zu generieren.

Wesentliche Vorteile dieser Ökosystem‑Integration umfassen:

1. Kontextbewusstsein: Nutzer können Video‑Prompts mittels natürlicher Sprachunterhaltung mit Gemini verfeinern und so iterativ am visuellen Stil arbeiten, bevor sie generieren.
2. Multimodale Workflows: Ein Workflow könnte theoretisch das Hochladen eines Produktbildes beinhalten und die Aufforderung an Gemini, dieses „in einem vertikalen Video für Instagram zu animieren“, wobei Veo 3.1 die Bewegungs‑ und Kontextverständnis des hochgeladenen Bildes nutzt.
3. Zugänglichkeit: Indem Google Veo 3.1 in Gemini einbettet, entfällt die Notwendigkeit spezialisierter Videosoftware, was generative High‑End‑Videos für Kleinunternehmer und unabhängige Vermarkter zugänglich macht.

Technische Implikationen für die Zukunft

Wenn wir auf den Rest des Jahres 2026 blicken, dient die Standardisierung der Hochformat‑Generierung als Vorbote für fortgeschrittenere Funktionen. Wir erwarten, dass künftige Updates sich möglicherweise auf folgende Punkte konzentrieren:

• Variable Bildraten: Spezifische Optimierung für die 30 fps‑ oder 60 fps‑Standards, die von verschiedenen sozialen Plattformen bevorzugt werden.
• Audio‑Synchronisation: Engere Integration zwischen Videogenerierung und KI‑generierten Soundeffekten oder Voiceovers, die bereits in Googles Forschungspipeline vorhanden sind.
• Brand‑Kit‑Integration: Ermöglichen, dass Unternehmen Stilguides hochladen, damit generierte Hochformat‑Videos bestimmten Farbpaletten und typografischen Regeln folgen.

Fazit

Google Veo 3.1 repräsentiert eine Reifung der generativen Videotechnologie. Indem der Fokus über die Neuheit des „einfach ein Video erstellen“ hinaus auf die spezifischen Auslieferungsformate des modernen Internets (insbesondere 9:16 Hochformatvideos) verlagert wird, verwandelt Google generative KI in ein praktisches Werkzeug. Während die Debatte über Inhaltsübersättigung relevant bleibt, ist der Nutzen für professionelle Creator unbestreitbar: Veo 3.1 reduziert die Reibung zwischen einer kreativen Idee und ihrer Umsetzung auf den größten Videoplattformen der Welt.