Gemini Omni Flash 可用相片同影片生成新片,香港用家值得為 Flow credits 付款?
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Gemini Omni Flash 可用相片同影片生成新片,香港用家值得為 Flow credits 付款?

圖片:via The Verge — https://www.theverge.com/tech/936507/gemini-omni-hands-on-deepfake-ai-video
TechLab 編輯部(譯)·

Omni 似影片版 Nano Banana,但成本、深偽同私隱風險唔細

Gemini Omni Flash 可用相片同影片生成新片,香港用家值得為 Flow credits 付款?

圖:The Verge.原文連結

AI 影片工具而家最值得睇嘅,唔係它可唔可以由一句文字生成一段靚片,而係它可唔可以接住你手上已有嘅相、影片、品牌素材同角色設定,逐步改到近似你想要嘅版本。Google 新推出嘅 Gemini Omni Flash,正正係向呢個方向行。官方說法係「create anything from any input」,第一步先由影片做起;實際放入 Gemini app 同 Google Flow 之後,玩法就變成:你可以上載相片或影片,再用文字叫它改場景、改動作、換角度、加聲音,甚至用多張參考圖去控制角色、物件同風格。

The Verge 今次 hands-on 有參考價值,因為它唔係單純播 Google demo,而係用一隻小朋友公仔同作者自己嘅自拍片去試。結果一方面幾嚇人:用一段普通自拍片,就可以生成似乎坐飛機、食意粉、站在巴黎鐵塔前嘅短片,旁人未必一眼分到真假。另一方面,Omni Flash 亦唔係穩定到可以直接當成可交付作品:公仔跳傘時會突然轉向,蜜糖樽會由玻璃樽變成唧樽再變形,叫它移除鹿角,結果有時反而喺其他鏡頭加返鹿角。這不是完整 benchmark,但足以顯示目前 AI 影片嘅實際狀態:門檻急跌,可靠度未跟上。

Omni 新在唔只係文字生片

Google DeepMind 將 Gemini Omni 形容為影片版 Nano Banana,重點係多模態同多輪修改。以前好多 AI 影片工具偏向一次性生成:輸入一句 prompt,等一段片,唔滿意就再抽一次。Omni Flash 嘗試將流程變成對話式剪片:上一輪生成嘅結果可以繼續被修改,參考圖、參考影片同文字指令可以一齊入場,模型要盡量保留角色一致性同場景邏輯。Google 官方亦話 Omni 加入更多世界知識,嘗試令動作、物理同敘事更合理;但呢啲始終係官方能力描述,唔等於每次出片都可以穩定做到。

同 Veo 嘅分別,可以咁理解:Veo 仍然係 Google 專門做高質素影片生成嘅模型線,Flow 就係創作工作台;Omni Flash 則更似一個把 Gemini 推理能力、生成媒體模型同編輯指令包埋一齊嘅新入口。Google Flow 官方更新提到,Omni Flash 可以喺 Flow 入面混合真實靈感同生成內容,再用對話方式迭代,並改善角色一致性。Gemini Apps 支援頁亦列明,Omni 可做 video-to-video edit、多輪編輯、比例控制同 template;生成時可上載一段影片同最多五張相。換句話講,它嘅賣點唔係「一鍵大片」,而係令短片創作由拍攝前期、分鏡、草稿,到部分素材生成都更快試到方向。

Flow credits 係實用問題,唔係細字條款

AI 影片最大成本通常唔係第一段片,而係來回修改。The Verge 作者提到,生成影片按長度同素材由 15 至 40 credits 不等,一次編輯要 40 credits;她用 1,000 credits 嘅 Pro plan 試咗約 20 段片同幾次修改後,只剩 145 credits。呢個例子唔應該直接當成香港每條片成本,因為 The Verge 用嘅係美國訂閱情境;但它揭示一件事:如果你有清晰 storyboard,又要改細節、改角色、改鏡頭,credit 消耗會比想像快得多。

截至 2026 年 5 月 23 日查看 Google One 香港英文頁,香港頁面列出 Google AI Plus、Pro、Ultra 5x、Ultra 20x 四級,Gemini 影片生成 model access 都係 Omni Flash;Google Flow Credits 分別顯示 200/mo、1,000/mo、10,000/mo、25,000/mo,儲存空間分別係 200GB、5TB、20TB、30TB。公開頁面嘅月費欄位只顯示「/mo」,未能核實港幣月費,所以港版價錢仍要寫 [待確認],實際付款要以 Google One 登入後結帳頁為準。官方 Help 亦寫明,AI credits 會按功能同模型而有不同用量;如果工具失敗,剩餘 credits 理論上唔會受影響,但可能要等一段時間先反映返。

對香港創作者同中小企,價值係快試而唔係取代拍攝

香港做 YouTube Shorts、IG Reels、TikTok、小紅書同店舖廣告,最貴未必係器材,而係時間:搵場地、約人、試燈、補拍、剪多個版本。Omni Flash 呢類工具最實際嘅用法,係先用現有 product photo、店面片段或人物素材,快速做出幾個方向:手機配件可以試一段使用情境,咖啡店可以做季節飲品嘅氣氛片,教育中心可以做課程概念動畫,B2B 公司可以先生成展會前導短片。呢啲用途唔一定要完全寫實,反而著重節奏、畫面感同是否足夠拿去內部討論。

但如果要出街投放,就要分得清楚「概念片」、「生成素材」同「事實陳述」。AI 可以幫你做一段新手機跌落地仍然完好嘅片,但如果產品冇真實測試支持,就唔應該當防摔證明;AI 可以生成似旺角街景嘅背景,但唔代表某店舖真係喺嗰度;AI 可以將真人放到飛機艙或巴黎街頭,亦唔代表當事人去過。香港品牌用呢類工具,最穩陣係用喺 moodboard、storyboard、social cutdown、背景延伸同抽象演示;涉及性能、價格、港行供貨、醫療、金融、教育承諾,就要回到真人拍攝、文件證據同審稿流程。

最大風險係它已經夠「似真」

The Verge hands-on 最值得警惕嘅位,唔係公仔旅行片,而係作者自拍片被改成食意粉同坐飛機之後,熟人都未必即時分辨到哪部分係 AI。香港本來已經有深偽詐騙案例。政府在 2024 年 6 月回覆立法會時提到,警方在 2024 年 1 月接獲一宗利用深偽技術製作預錄視像會議嘅案件,受害公司最終轉帳約港幣 2 億元;同年 5 月亦有跨國貿易公司職員收到 WhatsApp 訊息,再參與近 30 分鐘視像會議,被假冒上司指示轉走近港幣 400 萬元。呢啲案例早過 Omni Flash,而新工具令製作成本再低,風險只會更貼近一般公司同家庭群組。

所以香港用家唔應該將 SynthID 當成萬能防線。Google 表示 Omni 生成或編輯內容會有不可見 SynthID 數碼水印同 C2PA Content Credentials,Gemini 亦可協助檢查 Google AI 內容;DeepMind 另有 SynthID Detector,暫時主要與傳媒同專業人士測試。問題係,水印只覆蓋指定 Google AI 工具嘅輸出,唔代表所有平台都會即時顯示,亦唔代表每個轉傳版本都容易被普通人驗到。真實世界嘅詐騙通常發生喺 WhatsApp、即時訊息、假客服同假上司壓力之下,辨識機制未必趕得切幫你停手。

更實際嘅防線係流程。公司要將大額付款、改銀行戶口、交出客戶資料、登入遠端工具呢啲高風險指令,改成必須經第二渠道確認,例如已知電話回撥、內部工單、雙人批核同固定暗語。家人同朋友群組亦可以預先講好驗證方式,遇到「我而家唔方便講電話,但即刻要你轉錢」呢類訊息,就先停一停。警方建議可要求對方即場做指定動作、用對話內容測試真偽、改用電話核實,亦可用 Scameter/Scameter+ 或致電 18222 查詢;呢啲聽落老土,但比事後追款實際得多。

  • 創作上:Omni Flash 適合做短片草稿、風格探索、社交平台素材變體同內部提案。
  • 成本上:先寫清楚 storyboard 同可接受失敗次數,再用 credits;唔好用無限抽卡心態試片。
  • 法規同私隱上:只上載有權使用嘅相、影片同聲音,真人肖像要有明確同意。
  • 防騙上:任何涉及付款、密碼、客戶資料或投資建議嘅影片同視像通話,都要用第二渠道核實。

點睇

Gemini Omni Flash 令 AI 影片由「一句 prompt 變片」走向「用現有素材做可修改嘅影片工作流」,呢個方向對香港細團隊確實有用,尤其係內容密度高、預算緊、要快速測試多個版本嘅社交平台場景。不過它未成熟到可以放心交付所有商業片,更唔應該被當成證據或真人出現嘅替代品。短期最理性嘅做法係把 Omni 放喺前期創作同低風險素材生產,而唔係把品牌聲譽、客戶私隱同付款流程交畀一個仍然會變樽、加鹿角、改錯人嘅模型。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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