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Nel 2025 i generatori di video basati sull'intelligenza artificiale hanno fatto un grande balzo in avanti. Ciò che in primavera era ancora caratterizzato da scatti, transizioni mosse e logica incoerente, oggi ha lasciato il posto a una tecnologia decisamente più matura. I principali modelli video di Google o OpenAI ora non solo generano movimenti fisicamente corretti, ma producono anche audio e immagini contemporaneamente e in sincronia. Questo ci ha avvicinato notevolmente ai cosiddetti «General World Models».
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I generatori di video basati sull'IA rappresentano la prossima generazione della generazione di immagini e combinano immagini con movimento, fisica e, sempre più spesso, anche audio. I sistemi moderni come Sora 2 di OpenAI o Veo 3.1 di Google mirano a una comprensione fisica del mondo e ne riproducono le leggi.Ciò fa sì che i video generati possano sembrare molto realistici.
Dal punto di vista tecnico, questi modelli combinano modelli Transformer e di diffusione, integrandoli con la componente spazio-temporale: il Transformer elabora il tuo prompt originale in una sceneggiatura tecnicamente realizzabile, che il modello di diffusione successivamente implementa fotogramma per fotogramma. Affinché queste immagini possano essere unite in modo logico e armonioso, l’IA necessita di una comprensione fisica di base. La ottiene tramite i cosiddetti patch spazio-temporali.
L’IA sviluppa la comprensione di tali patch spazio-temporali scomponendo miliardi di video nelle loro unità più piccole e analizzando singoli fotogrammi, aree di colore e valori dei pixel. In questo modo apprende le leggi fisiche del nostro mondo. E alla fine è in grado di calcolarle autonomamente.
Nelle prime versioni, i generatori video basati sull'IA producevano solo immagini mute; il suono doveva essere aggiunto separatamente in un secondo momento. La situazione è cambiata radicalmente nel 2025: modelli leader come Veo 3.1, Sora 2 o Kling 3.0 generano oggi suono e immagine contemporaneamente e in sincronia, a partire dallo stesso modello. Dialoghi, effetti sonori e rumori ambientali vengono creati in un unico passaggio insieme alla composizione delle immagini. Ciò rappresenta un enorme salto di qualità nella generazione di video tramite IA.
I primi sistemi come AnimateDiff mettevano in sequenza singoli fotogrammi, ma senza una comprensione di base della fisica. I risultati spesso sembravano un po' psichedelici. AnimateDiff è ancora disponibile come progetto open source, ma oggi è considerato più che altro un punto di partenza storico della tecnologia.
Vuoi generare un video da solo? Qui trovi i modelli più popolari del momento e le loro caratteristiche:
| Modello | Fornitore | Lunghezza clip | Caratteristiche speciali |
| Veo 3.1(apre una nuova finestra) | Google DeepMind | 8 secondi (fino a 4K) | Audio nativo (dialoghi, effetti sonori, atmosfera), integrazione con Gemini, Flow e Vertex AI, filigrana con SynthID |
| Sora 2(apre una nuova finestra) | OpenAI | 10-15 s (1080p) | Audio e dialoghi sincronizzati, editor di storyboard, integrazione con ChatGPT*, filigrana con C2PA |
| Runway Gen-4.5(apre una nuova finestra) | Runway | 10 s | Leader nei benchmark, elevata qualità cinematografica, personaggi coerenti, esportazione in 4K |
| Kling 3.0(apre una nuova finestra) | Kuaishou | 15s (1080p) | Generazione simultanea di audio e video, trasferimento preciso dei movimenti dai video di riferimento |
| Luma Ray3(apre una nuova finestra) | Luma AI | fino a 20s (1080p/4K HDR) | Primo modello video «Reasoning», esportazione HDR nativa, integrazione con Adobe Firefly |
| Pika 2.5(apre una nuova finestra) | Pika | 3-15 s (1080p) | Generazione rapida, effetti creativi Pika per effetti di scena e transizioni |
| WAN 2.6(apre una nuova finestra) | Wan AI, Alibaba | fino a 15 s (1080p) | Open source, storytelling multi-shot, cinese e inglese |
| Midjourney Video V1(apre una nuova finestra) | Midjourney | 5-21 s | Solo da immagine a video, look stilizzato inconfondibile, integrazione perfetta in Midjourney |
* Sora 2 attualmente disponibile solo nell'app mobile; la versione desktop funziona ancora su Sora 1.
Data la forte domanda, anche il mercato dei generatori di video sta vivendo una rapida evoluzione. Già oggi esistono numerosi IA video e ogni giorno se ne aggiungono di nuovi.
Ma chi ha l'imbarazzo della scelta, ha anche l'imbarazzo della scelta, giusto? Ecco perché ti consigliamo di informarti sulle caratteristiche specifiche e sui campi di applicazione tipici dei diversi modelli (puoi anche chiedere consiglio a chatbot basati sull'intelligenza artificiale come ChatGPT o Perplexity) e poi scegliere quello più adatto alle tue esigenze.
Il video Generation Arena Leaderboard(apre una nuova finestra) fornisce un confronto continuo delle prestazioni.
Quando generi dei video, procedi in modo simile alla creazione di immagini. Tuttavia, ci sono alcune cose aggiuntive da tenere a mente per ottenere i video che desideri.
Partiamo dall'inizio: da dove inizi? Ci sono diverse possibilità: il testo è solitamente considerato il mezzo di input per i generatori di video. Tuttavia, alcune IA video funzionano anche con le immagini.
I video generati possono avere diversi scopi:
Se utilizzi generatori video come OpenAI Sora o Runway Gen-4, descrivi la scena desiderata in dettaglio. Informa l'IA su:
Suggerimento: puoi anche ricorrere a un'intelligenza artificiale testuale e incaricarla di ottimizzare il tuo prompt per la realizzazione del video.
Immagina il tuo video come una serie di mini-scene collegate da transizioni. Affinché l'IA sappia esattamente cosa ti aspetti da lei, crea uno storyboard con chiare indicazioni di regia per ogni mini-scena e transizione. La funzione storyboard di Sora 2 ti aiuta in questa suddivisione delle scene. Anche Google, con Flow in Veo 3, offre uno scenebuilder che aiuta nell’editing, nell’espansione e nelle transizioni tra le scene.
Suggerimento: descrivi solo un movimento per ogni scena. L'IA seguirà meglio le tue indicazioni se non specifichi troppi cambiamenti contemporaneamente. Se nella scena succedono molte cose, chiediti: posso suddividere ulteriormente la scena? In questo modo renderai il lavoro dell'IA più facile e otterrai risultati migliori.
Un esempio? Riprendiamo il nostro esempio delle mele:
Scena 1: atmosfera estiva
Scena 2: ripresa lungo l'albero
Scena 3: La mela si stacca
A seconda del modello, sono disponibili diversi formati (ad esempio 9:16 o 16:9). Poiché la modifica successiva del video può ridurne la qualità, è meglio decidere fin dall'inizio quale formato finale si desidera ottenere. E lasciare che sia l'IA a generarlo direttamente.
La generazione di video tramite IA non è una scienza esatta, ma un processo creativo. E i processi creativi raramente procedono in modo lineare. Quindi, se occorrono due o tre tentativi per ogni scena prima che il video soddisfi le tue aspettative, sii paziente con l'IA e con te stesso.
Suggerimento: piccole modifiche al prompt possono talvolta avere grandi effetti. Ecco un altro esempio:
Se sei sostanzialmente soddisfatto del video generato, puoi ancora modificarlo per rifinirlo. A tal fine hai a disposizione numerosi strumenti. Uno di questi è, ad esempio, Recut(apre una nuova finestra): questo strumento ti aiuta a rimuovere automaticamente le pause e i momenti di silenzio, consentendoti così di ottenere il meglio dai tuoi clip.
Per una post-produzione mirata dei contenuti (transizioni, sottotitoli, unione di più clip) sono adatti strumenti di editing video come CapCut(apre una nuova finestra), Adobe Premiere(apre una nuova finestra) o Da Vinci Resolve(apre una nuova finestra).
Impari in modo visivo o desideri approfondire le tue conoscenze? Allora ti consigliamo i tutorial sull'intelligenza artificiale di Futurepedia(apre una nuova finestra).
Anche se non hai creato tu stesso un video, nel momento in cui lo condividi diventi parte integrante della catena di diffusione. Sii sempre consapevole di questa responsabilità.
L'autore Dan Taylor Watt ha confrontato numerosi generatori di video basati sull'intelligenza artificiale nel suo blog, utilizzando sempre lo stesso prompt per testare le capacità dei diversi sistemi. Ecco una panoramica dei cinque generatori più diffusi.
Generatore video: Runway Gen 4.5.
Generatore video: Pika 2.2.
Generatore video: Kling v3.
Generatore video: Ray 3.14.
Generatore video: Sora 2.
Generatore video: Wan 2.6.
Generatore video: Midjourney v1.
Generatore video: Veo 3.
A woman pushing a buggy across a zebra crossing whilst talking on her phone and walking her whippet
(Una donna che spinge un passeggino su un passaggio pedonale mentre parla al telefono e porta a spasso il suo whippet)
I modelli più recenti raggiungono una qualità superiore grazie alla comprensione dei principi fisici. Sia le immagini che i video in stile fotorealistico possono quindi apparire incredibilmente reali. Ciò comporta opportunità e rischi.
Riflessioni etiche e sociali sono presenti anche nella nostra guida digitale sull'IA generativa delle immagini.
I deepfake video sono video manipolati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. In questo modo vengono falsificate dichiarazioni o utilizzati in modo improprio dati personali per sovrapporre un volto a un altro. Sono colpiti soprattutto personaggi famosi, molti dei quali hanno dati digitali disponibili su Internet che consentono di generare immagini del loro volto.
Che cos'è esattamente un deepfake? Datenschutzgesetze.eu definisce i deepfake come segue:
[Il termine] «deepfake» [indica] un contenuto visivo, audio o video generato o manipolato tramite IA che assomiglia a persone, oggetti, luoghi, strutture o eventi reali e che potrebbe essere erroneamente considerato autentico o veritiero da una persona.
I deepfake si distinguono per l'uso dell'intelligenza artificiale a fini di manipolazione. I shallowfake si differenziano concettualmente dai deepfake. Comprendono falsificazioni realizzate con classici programmi di editing e elaborazione delle immagini.
Data l'attuale qualità dei modelli video basati sull'intelligenza artificiale, anche per un occhio esperto è ormai quasi impossibile riconoscere i deepfake con certezza al 100%. I modelli producono video con audio sincronizzato, movimenti fluidi e volti dall'aspetto incredibilmente realistico. I classici indizi rivelatori, come i movimenti asincroni delle labbra o le mani innaturali, non sono più affidabili da tempo. A ciò si aggiunge il fatto che, con il consumo veloce di video nei feed dei social media, rimane ben poco tempo per un'analisi critica. Bisognerebbe prenderselo attivamente.
Pertanto vale quanto segue: più i modelli video migliorano, meno «errori» tecnici rimangono come caratteristiche di riconoscimento. Il ragionamento contestuale diventa così la capacità più importante nell’affrontare i deepfake.
Le caratteristiche tecniche non sono una garanzia per il riconoscimento dei deepfake. Tuttavia, se vuoi esaminare un video in modo critico, le caratteristiche tecniche possono comunque fornirti indicazioni preziose. Guarda il video in questione in modalità a schermo intero e presta attenzione a:
La luce cade in modo uniforme e dalla stessa direzione su viso, collo e sfondo? I riflessi nel vetro sono realistici e corretti? Le ombre incoerenti sono uno degli indizi più affidabili, poiché molti modelli falliscono ancora su questo punto.
Capelli, tessuti, liquidi, fumo o folle sullo sfondo: tali interazioni fisiche complesse rimangono ancora un punto debole di molti modelli. Presta particolare attenzione ai contorni dei capelli e alle transizioni tra la persona e l'ambiente circostante. Più cose accadono nell'immagine e più ci sono movimenti, più è probabile che compaiano artefatti.
Angolazioni della telecamera illogiche, salti improvvisi dell'immagine o cambiamenti nell'illuminazione e nella qualità dell'immagine possono indicare una manipolazione successiva.
Alcuni generatori di video basati sull'intelligenza artificiale incorporano ormai metadati C2PA nei loro video. Google utilizza SynthID. Queste filigrane invisibili possono identificare l'origine di un video e facilitare la verifica. Il metodo si sta lentamente affermando, ma non è ancora in uso su larga scala.
E anche in questo caso non c'è sicurezza assoluta: nelle registrazioni dello schermo tali metadati non vengono acquisiti.
Deepware Scanner(apre una nuova finestra) o Deepfake-o-meter(apre una nuova finestra) sono due esempi. Possono fornirti indicazioni utili, ma non garantiscono un risultato affidabile, poiché non sempre riescono a stare al passo con gli sviluppi dell'IA.
Soprattutto quando un video sembra visivamente autentico, l'arma più efficace per riconoscere i deepfake non è il tuo occhio, ma il tuo buon senso.
Chiediti il contesto e colloca il video:
È stato condiviso da un account verificato, da un media serio o da una fonte sconosciuta? Non è il numero di like o di condivisioni a determinare la credibilità, ma la fonte.
Una persona sta dicendo qualcosa di tipico o atipico per lei? Se un video suscita emozioni forti o sciocca, raramente è una coincidenza: i deepfake mirano spesso a provocare reazioni intense.
I media affidabili riportano lo stesso evento? Se no, è meglio essere scettici.
Regola: se non sei sicuro che un video sia vero, è meglio non condividerlo. È una tua responsabilità.
Mettiti alla prova con il quiz sui deepfake della SRF: quanto sei bravo a riconoscere i deepfake?(apre una nuova finestra)
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