Veo 3 utilise des modèles de diffusion avancés combinés à une architecture de transformateur. Il traite les signaux textuels via des modèles de compréhension du langage, planifie les scènes spatialement et temporellement, puis génère 192 images en utilisant une réduction itérative du bruit avec des algorithmes de cohérence temporelle.

Veo 3 utilise un conditionnement multi-images où chaque nouvelle image est informée par plusieurs images précédentes, des mécanismes d'attention temporelle qui maintiennent l'identité de l'objet et une génération basée sur la physique qui garantit une dynamique de mouvement réaliste tout au long de la vidéo de 8 secondes.

Le modèle linguistique de Veo 3 a été formé sur des ensembles de données massifs de paires vidéo-texte, apprenant les corrélations entre les mots et les éléments visuels. Il comprend les termes cinématographiques, les styles artistiques et les émotions et peut analyser des descriptions complexes en plusieurs parties en représentations visuelles cohérentes.

La limite de 8 secondes représente l'équilibre optimal entre qualité, temps de traitement et ressources informatiques. Les vidéos plus longues nécessitent une puissance de traitement exponentiellement plus importante et risquent de réduire la cohérence temporelle. Google a choisi cette durée pour garantir des résultats fiables et de qualité.

Veo 3 combine plusieurs techniques avancées : diffusion en cascade pour une qualité supérieure, conditionnement temporel multi-images, génération basée sur la physique et compréhension avancée du langage. Cela se traduit par une cohérence temporelle supérieure, une précision rapide et une qualité vidéo globale par rapport aux concurrents.

Veo 3 nécessite des ressources informatiques importantes, notamment des puces d'IA spécialisées (TPU/GPU), de grandes quantités de mémoire pour traiter les images haute résolution et une infrastructure avancée pour gérer les processus complexes de diffusion et de modélisation temporelle en temps réel.