Google 的 Veo3 影片創作平台：Flow 自今年五月正式推出以來，迅速成為生成式 AI 影片創作領域中最受歡迎的平台之一。根據官方數據，短短數月內透過 Flow 所生成的影片數量已突破 5 億支。這不僅反映出生成式 AI 影音工具的普及速度，也顯示創作者對「低門檻、高效率」創作方式的強烈需求。然而隨著使用規模擴大，Flow 團隊也逐漸聽見另一種聲音：創作者不再只滿足於「生成」，而是渴望更精準、更細緻的控制能力。特別是在角色一致性、畫面構圖、光影氣氛與鏡頭語言等層面，專業與半專業創作者對可控度的要求正快速提高。在這樣的背景下，Flow 於近期陸續推出一系列全新的「精修與編輯」功能，試圖讓生成式創作不再只是一次性的隨機產物，而是能夠被反覆調整、逐步逼近創作者腦中想像的作品。
Nano Banana Pro 讓影像生成進入「專業調校」時代
在 Flow 的創作流程中，「影像」扮演著關鍵角色。無論是作為影片中的角色、主體，或是整段剪輯的起點，影像品質與可控性都直接影響最終成果。為了強化這一環節，Flow 推出了全新的 「Images」影像專用工作區，讓使用者能在同一環境中完成影像的生成、調整與精修，而不必在多個工具之間來回切換。
在這個影像工作區中，免費用戶可使用由 Imagen 與 Nano Banana 所驅動的影像生成能力；而訂閱用戶（AI Pro 以上）則能進一步使用最新推出的 Nano Banana Pro。
Nano Banana Pro 被定位為「專業級影像模型」，其核心價值在於提供更進階、可預期的控制選項，包括：
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景深（Depth of Focus）
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光線配置
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色彩分級（Color Grading）
這些過去多半只存在於專業攝影與後製軟體中的調整項目，如今被直接整合進生成階段，讓創作者在「生成之前」就能對視覺風格做出更明確的設定。
不必重來：局部修改取代全面重生
過去生成式影像工具的一大痛點，在於「修改成本過高」。只要想調整角色服裝、姿勢或光線，往往就得重新生成整張圖片，導致角色細節與風格難以維持一致。
Flow 透過 Nano Banana Pro 改寫了這個流程。創作者現在可以：
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僅更換角色服裝
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微調姿勢或鏡頭角度
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改變光線氛圍
而不需要重做整個場景。這不僅提升效率，也讓角色與畫面風格的連貫性更容易被保留。另一項關鍵能力在於「參考影像混合」。使用者可同時引用多張圖片作為生成依據，並在保留關鍵細節的前提下，將不同元素整合為單一畫面。對於角色設計、概念藝術或品牌視覺一致性而言，這是一項極具價值的功能。以下面的影片為例就是要讓人物穿上指定運動鞋，最後要擺出特定動作。
用塗鴉直接「告訴 AI 你要什麼」
文字提示（Prompt）一直是生成式 AI 的核心介面，但對許多視覺創作者而言，「把畫面翻譯成文字」本身就是一道門檻。
Flow 對此提出了另一種解法：塗鴉式提示（Prompt by Doodling）。
視覺直覺取代文字雕琢
在 Flow 中，使用者可以直接在影像上進行繪畫或標註，例如：
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畫出想新增的物件位置
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標示希望改變的區域
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以簡單線條指示形狀與方向
Flow 會理解這些塗鴉所代表的意圖，並將其納入最終生成結果中。
工作流程整合，降低工具切換成本
值得注意的是，這項功能是原生內建於 Flow，創作者不需再將圖片匯出到其他繪圖或修圖軟體進行標註。對重視效率的創作者來說，這代表整體工作流程的明顯簡化。
精準增減畫面元素：影片物件插入與移除功能登場
在實際創作中，創作者常面臨一種情況：整支影片幾乎完美，卻偏偏多了一個不需要的元素，或少了一個關鍵主體。過去，這類問題往往意味著重新生成整段影片。但 Flow 現在提供了更精細的解決方案。
使用者只需在影片片段上點選鉛筆圖示，即可：
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在影片中插入新的物件或角色
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移除畫面中不想要的元素
而其他畫面內容則維持不變。這種「局部調整」的能力，讓生成影片第一次真正接近傳統剪輯軟體的編修彈性。
重新拍一次？用「Reshoot」調整鏡頭運動與視角
鏡頭語言是影片敘事的重要組成部分，但在生成式影片中，鏡頭角度或運動不如預期的情況並不少見。為此，Flow 推出了全新的 Camera Adjustment（Reshoot） 功能。透過 Reshoot，使用者可以在既有影片基礎上調整：
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攝影機位置
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環繞（Orbit）角度
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Dolly 前後推進的運動方式
這讓創作者能在不重做內容的情況下，嘗試不同視角所帶來的畫面效果。
從影像模型升級、塗鴉提示、物件級編輯，到鏡頭運動調整，Flow 近期釋出的功能有一個共同指向：把創作主導權逐步還給創作者。生成式 AI 正從「一次生成、聽天由命」的階段，走向「反覆修正、逐步逼近理想結果」的新模式。對專業內容創作者而言，這不只是功能更新，而是創作哲學的轉變。Flow 團隊也表示，希望這些新能力能協助創作者打造更具動態性、也更符合原始想像的內容。從目前的產品節奏來看，Flow 顯然正試圖在生成效率與創作精準度之間，找到一條更成熟的平衡路線。