Gemini Omni Flash + Nano Banana 2 Lite：更智慧的 AI 圖像轉影片工作流程

Google 最近發布了許多令人印象深刻的 AI 模型，但其最新 Gemini 更新中最有趣的部分可能並非單一模型。

而是工作流程。

Google 現在明確向創作者展示如何將 Nano Banana 2 Lite 與 Gemini Omni Flash 搭配使用：先生成或優化圖片，然後將該圖片輸入 Omni 並將其轉換為影片。

換句話說：

先搞定第一幀，再讓它動起來。

這聽起來似乎顯而易見，但它解決了 AI 影片製作中最大的問題之一：要求單一模型同時構思角色、構圖、環境、動作、攝影機運鏡以及最終鏡頭。

Google 將 Nano Banana 2 Lite 描述為其速度最快且最具成本效益的 Nano Banana 圖像模型，而 Gemini Omni Flash 則專為影片生成和對話式編輯而設計，支援結合文字、圖片和影片輸入。Google 特別建議將這兩個模型串接起來，以實現端到端的媒體工作流程。

而且由於 Movmix 上提供這兩種工作流程，您可以遵循相同的思路，無需不斷下載檔案或在不相干的工具之間來回切換。

首先，Google 到底發布了什麼？

這次更新包含兩個部分。

Nano Banana 2 Lite 專為快速圖片生成和編輯而打造。Google 表示，它可以在約四秒內產生 1K 解析度的文生圖結果，並針對高吞吐量、低延遲的工作流程進行了優化。

如果您從零開始，可以使用 Nano Banana 2 Lite 文生圖 來建立第一幀。

已經有照片或產品圖片了嗎？使用 Nano Banana 2 Lite 圖生圖 來更改場景、風格或構圖，無需從頭重建一切。

接下來是 Gemini Omni Flash。

Google 將 Omni Flash 定位為多模態影片生成和編輯模型。它支援對話式編輯、多模態參考、現實世界知識，以及文字、圖形和動作之間的同步。

但對日常創作者來說，最有用的部分更為簡單：

您可以提供已經喜歡的圖片，並將影片提示詞專注於接下來應該發生的事情。

真正的轉變：停止要求影片模型包辦一切

許多品質不佳的 AI 影片，問題往往始於糟糕的首幀畫面。

也許臉部細節有些微錯誤。

也許產品的角度不對。

也許房間的樣子與你想像的完全不同。

接著，我們撰寫更長的影片提示詞，指望影片模型在生成動畫的同時，能奇蹟般地修正所有問題。

這要求未免太高了。

更好的首幀轉影片工作流程會將任務分開處理。

圖像模型負責回答：

這個場景應該是什麼樣子？

影片模型負責回答：

接下來會發生什麼事？

一旦你採用這種思維方式，撰寫提示詞就會變得容易許多。

與其花費一半的影片提示詞篇幅，去描述已經清晰可見的瓶子、模特兒、房間或服裝，不如將這些字數用在描繪動作、時機點與鏡頭行為上。

這正是為什麼 Google 決定將 Nano Banana 2 Lite 與 Gemini Omni Flash 串接起來，其重要性遠勝過另一張基準測試圖表。

如何在 Movmix 上重現工作流程

讓我們以一個簡單的產品廣告為例。

您希望將一張護膚品圖片轉換成簡短的宣傳影片。

步驟 1：使用 Nano Banana 2 Lite 建立第一幀畫面

從圖片開始著手。

例如：

提示詞	圖片
高級護膚品瓶身置於光滑的石質平台上，旁邊有新鮮的綠葉，柔和的晨光，細微的水珠，乾淨自然的背景，優雅的產品攝影風格，16:9 比例，無文字，無標誌。

生成

在這個階段，完全不需要考慮動態效果。

檢視結果並自問：瓶身形狀正確嗎？構圖良好嗎？我喜歡這樣的光線嗎？背景足夠乾淨嗎？

如果答案是否定的，請立即修正圖片。

這比在生成影片後才發現問題要容易得多。

步驟 2：使用 Gemini Omni 將圖片轉為影片

當首幀畫面符合要求後，將其上傳至 Gemini Omni 圖片轉影片工具。

現在，提示詞可以更加專注於：

注意到缺少了什麼嗎？

我們無需再次描述瓶子的外觀。

圖片已經完成了這項工作。

影片提示詞主要控制：

動作 → 鏡頭 → 一致性 → 結尾

這是一種更清晰的分工方式。

步驟 3：優化動作，而非重新製作整個專案

假設第一段影片看起來不錯，但你不喜歡鏡頭的移動方式。

不要重新生成圖片。

只需修改：

鏡頭緩慢推進

改為類似：

鏡頭圍繞產品緩慢順時針環繞

或者，你可能希望完全鎖定構圖：

保持攝影機固定。只有樹葉和水滴在移動。

這聽起來很簡單，但它會改變你的工作方式。

與其在出錯時重新開始整個專案，不如直接修復實際出現問題的階段。

如果生成的影片片段已經很接近成品，只需進行視覺調整，你可以继续使用 Gemini Omni AI 影片編輯器，而不必重新生成所有内容。

Google 已明確展示此工作流程的適用場景

Google 製作了多個示範案例，專門展示 Nano Banana 2 Lite 與 Gemini Omni 如何協同運作。

其中一個是 Anywhere。你上傳一張自拍或照片，Nano Banana 2 Lite 將人物移至不同場景，當你選擇一張圖片後，Gemini Omni 會將其動畫化為影片。

工作流程基本上是：

照片 → 新場景 → 動畫片段

這是一種非常實用的 AI 生成圖像動畫化 方法，因為創意決策是在動畫製作開始前完成的。

另一個示範案例是 Space Lift。Nano Banana 2 Lite 首先重新設計上傳的房間，然後 Gemini Omni 將選定的室內設計概念轉化為電影級的動態展示。

與其要求影片模型在移動攝影機的同時重新設計房間，不如先決定房間應該變成什麼樣子。

然後再將其動畫化。

Google 的第三個範例可能是最具商業價值的：Omni Product Studio 使用 Gemini Omni 將 Nano Banana 2 Lite 產生的靜態產品圖像轉換為電子商務影片。

這本質上是一個 AI 產品影片工作流程：

生成產品圖像 → 確認產品圖像 → 將產品圖像動畫化 → 優化影片

對於行銷人員和網路商店來說，這比每次都盲目生成完全不同的產品拍攝畫面要有用得多。

它不僅僅是基本的圖生視頻

Omni 的有趣之處在於，這個工作流程不必停留在單張靜態圖片上。

如果您的專案依賴額外的視覺參考或動作引導，Movmix 還提供 Gemini Omni 參考轉視頻 工作流程。

這為不同類型的創作打開了大門：

一個素材可以用來告訴模型主體的外觀，而另一個則有助於傳達鏡頭應如何移動。

這正是多模態視頻開始變得比傳統「上傳一張圖片並祈禱好結果」的圖生視頻更有用的地方。

Gemini Omni Flash 仍有其限制

這仍然是一個新模型，Google 也明確指出了當前的限制。

Gemini Omni Flash 目前生成 10 秒長的視頻。Google 也表示，Gemini API 尚不支持上傳音頻參考和場景擴展。API 架構可能接受長達三秒的視頻參考，但模型尚未能正確處理它們，且在場景切換或較大平移運動期間，角色一致性仍可能減弱。

所以這還不是：

「上傳任何內容，製作一部完美的兩分鐘電影，然後回家。」

目前，最強大的用例更加專注於：

構建一個強有力的首幀，賦予其清晰的動作，生成短片段，然後進行精修。

老實說，這已經很有用了。

為何這比推出新的 AI 模型更重要

這裡最大的變化，並非 Google 又推出了另一個圖像或影片模型。

而是兩者之間的界線正在逐漸消失。

圖像生成已成為影片生成的一部分。

影片剪輯也融入了生成過程之中。

參考素材成為提示詞的一部分。

創作者不再需要尋找一個能完美處理所有任務的萬能模型，而是可以針對同一個構想的不同階段，使用不同的工具。

就實際工作流程而言，這種方式更為合理。

需要全新的圖像？從 Nano Banana 2 Lite 文字轉圖像 開始。

如果已經有值得保留的圖像，那就進一步優化它。

當第一幀準備就緒後，將其輸入 Gemini Omni，並指示場景後續的發展。

Google 的新工作流程可以簡化為一句話：

先創造出你真正想要的畫面，再讓它動起來。

對於 2026 年的 AI 影片創作而言，這可能是一個比聽起來更為重大的轉變。