谷歌 的 Veo3 视频创作平台：Flow 自今年五月正式推出以来，迅速成为生成式 AI 视频创作领域中最受欢迎的平台之一。 根据官方数据，短短数月内通过 Flow 所生成的视频数量已突破 5 亿支。 这不仅反映出生成式 AI 影音工具的普及速度，也显示创作者对「低门槛、高效率」创作方式的强烈需求。 然而随着使用规模扩大，Flow 团队也逐渐听见另一种声音：创作者不再只满足于「生成」，而是渴望更精准、更细致的控制能力。 特别是在角色一致性、画面构图、光影气氛与镜头语言等层面，专业与半专业创作者对可控度的要求正快速提高。 在这样的背景下，Flow 于近期陆续推出一系列全新的「精修与编辑」功能，试图让生成式创作不再只是一次性的随机产物，而是能够被反复调整、逐步逼近创作者脑中想像的作品。
在 Flow 的创作流程中，「影像」扮演着关键角色。 无论是作为视频中的角色、主体，或是整段剪辑的起点，影像质量与可控性都直接影响最终成果。 为了强化这一环节，Flow 推出了全新的 「Images」影像专用工作区，让用户能在同一环境中完成影像的生成、调整与精修，而不必在多个工具之间来回切换。
在这个影像工作区中，免费用户可使用由Imagen与Nano Banana所驱动的图像生成能力; 而订阅用户（AI Pro 以上）则能进一步使用最新推出的Nano Banana Pro。
Nano Banana Pro 被定位为「专业级图像模型」，其核心价值在于提供更进阶、可预期的控制选项，包括：
- 景深（Depth of Focus）
- 光线配置
- 色彩分级（Color Grading）
这些过去多半只存在于专业摄影与后期的调整项目，如今被直接整合进生成阶段，让创作者在「生成之前」就能对视觉风格做出更明确的配置。
不必重来：局部修改取代全面重生
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过去生成式影像工具的一大痛点，在于修改成本过高。 只要想调整角色服装、姿势或光线，往往就得重新生成整张图片，导致角色细节与风格难以维持一致。
Flow 通过Nano Banana Pro改写了这个流程。 创作者现在可以：
- 仅更换角色服装
- 微调姿势或镜头角度
- 改变光线氛围
而不需要重做整个场景。 这不仅提升效率，也让角色与画面风格的连贯性更容易被保留。 另一项关键能力在于参考影像混合。 用户可同时引用多张图片作为生成依据，并在保留关键细节的前提下，将不同元素整合为单一画面。 对于角色设计、概念艺术或品牌视觉一致性而言，这是一项极具价值的功能。 以下面的视频为例就是要让人物穿上指定运动鞋，最后要摆出特定动作。
用涂鸦直接「告诉 AI 你要什么」
文字提示（Prompt）一直是生成式 AI 的核心界面，但对许多视觉创作者而言，「把画面翻译成文字」本身就是一道门槛。
Flow 对此提出了另一种解法：涂鸦式提示（Prompt by Doodling）。
视觉直觉取代文字雕琢
在 Flow 中，用户可以直接在图像上进行绘画或标注，例如：
- 画出想新增的对象位置
- 标示希望改变的区域
- 以简单线条指示形状与方向
Flow 会理解这些涂鸦所代表的意图，并将其纳入最终生成结果中。
工作流程整合，降低工具切换成本
值得注意的是，这项功能是原生内置于 Flow，创作者不需再将图片导出到其他绘图或修图软体进行标注。 对重视效率的创作者来说，这代表整体工作流程的明显简化。
精准增减画面元素：视频对象插入与移除功能登场
在实际创作中，创作者常面临一种情况：整支视频几乎完美，却偏偏多了一个不需要的元素，或少了一个关键主体。 过去，这类问题往往意味着重新生成整段视频。 但 Flow 现在提供了更精细的解决方案。
用户只需在视频片段上单击铅笔图标，即可：
- 在视频中插入新的对象或角色
- 移除画面中不想要的元素
而其他画面内容则维持不变。 这种「局部调整」的能力，让生成视频第一次真正接近传统剪辑软件的编修弹性。
重新拍一次？ 用《Reshoot》调整镜头运动与视角
镜头语言是视频叙事的重要组成部分，但在生成式视频中，镜头角度或运动不如预期的情况并不少见。 为此，Flow 推出了全新的 Camera Adjustment（Reshoot） 功能。 通过 Reshoot，用户可以在既有视频基础上调整：
- 摄影机位置
- 环绕（Orbit）角度
- Dolly 前后推进的运动方式
这让创作者能在不重做内容的情况下，尝试不同视角所带来的画面效果。
从影像模型升级、涂鸦提示、对象级编辑，到镜头运动调整，Flow 近期释出的功能有一个共同指向：把创作主导权逐步还给创作者。 生成式 AI 正从「一次生成、听天由命」的阶段，走向「反复修正、逐步逼近理想结果」的新模式。 对专业内容创作者而言，这不只是功能更新，而是创作哲学的转变。 Flow 团队也表示，希望这些新能力能协助创作者打造更具动态性、也更符合原始想象的内容。 从目前的产品节奏来看，Flow显然正试图在生成效率与创作精准度之间，找到一条更成熟的平衡路线。
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