Selain itu, VEO menerapkan progresif training, yakni strategi pelatihan yang dimulai dari video berdurasi sangat pendek dengan resolusi rendah, lalu secara bertahap meningkatkan durasi dan kualitas video. Pendekatan ini mirip seperti melatih seorang atlet—dimulai dari dasar, lalu naik ke level profesional. Tujuannya adalah agar “otak” AI tidak kewalahan menghadapi kompleksitas sejak awal, melainkan mampu membangun pemahaman secara bertahap.
Model ini juga mengintegrasikan algoritma cross-modal consistency checking, yaitu metode untuk memastikan keselarasan antara teks masukan dengan hasil video di berbagai level representasi. Hal ini menjaga agar interpretasi visual tetap konsisten dengan instruksi yang diberikan.
Salah satu inovasi kunci lainnya adalah dynamic camera path planning. Alih-alih hanya mengikuti perintah kamera yang statis, VEO mampu memprediksi dan mengatur jalur kamera virtual secara adaptif berdasarkan isi adegan. Hasilnya, pergerakan kamera terasa lebih natural dan sinematik.
Baca Juga:10 HP RAM 8 GB per 256 GB Terbaik Harga 1 Jutaan di 2025Cara Membuat Kopi yang Benar agar 10 Kali Lebih Nikmat: Resep Kopi Hitam dan Es Kopi Susu
Dari sisi algoritma pelatihan, VEO memadukan contrastive learning dan reinforcement learning. Contrastive learning meningkatkan kemampuan model dalam membedakan konteks dan elemen visual yang berbeda, sementara reinforcement learning memberikan umpan balik berbasis reward atas kualitas narasi visual dan kohesi antar adegan yang dihasilkan.
Tak hanya itu, VEO juga memanfaatkan self-supervised learning, yang memungkinkan model belajar dari jutaan video tanpa label secara efisien. Dengan pendekatan ini, VEO dapat memperkaya pemahamannya tentang struktur visual dunia tanpa tergantung pada data anotasi manual.
Itulah gambaran umum tentang bagaimana Google VEO 3 membangun video melalui proses kompleks yang menggabungkan teknologi mutakhir dari berbagai disiplin kecerdasan buatan.