谷歌视频编辑器Flow即将上线：模块化生成 + 信用点系统初现

谷歌正在通过其创新平台 Google Labs，向部分早期用户推出一款全新的 AI 视频创作工具 —— Flow。这款产品可能是此前实验性项目 VideoFX 的升级版，目标是为创作者提供一个更完整、更可控的视频生成流程。

从目前曝光的信息来看，Flow 并非简单的“文本转视频”工具，而是一个集多种输入方式于一体的模块化视频编辑器，支持基于项目的操作和视觉编辑功能，展现出谷歌在 AIGC 视频领域的进一步探索。

三种核心输入方式

Flow 支持以下三种主要输入类型，允许用户灵活地构建视频内容：

1. 文本转视频：用户输入描述性文字，AI 自动生成对应的视频内容；
2. 帧转视频：提供关键帧图像，由 AI 补全中间动画或过渡效果；
3. 素材转视频（最具特色）：鼓励用户上传或生成参考对象或角色风格，类似 Whisk 和 Pika 等工具的概念。谷歌建议使用“干净素材”，如纯色背景，以提升模型理解与输出一致性。

这一功能特别适合需要保持角色或风格一致性的动画制作、品牌内容等场景。

模块化流程设计：从场景到剪辑

Flow 的一大亮点是引入了“场景构建”流程，用户可以：

• 扩展单个场景
• 在不同镜头之间添加过渡效果

整个过程依赖于 Gemini 模型进行上下文理解，确保多个片段之间的连贯性和风格统一。这也表明，多模态理解和语义连续性已成为该编辑器的核心能力之一。

信用点系统初现端倪

尽管 Flow 尚处于早期测试阶段，但已有迹象表明它将采用一种信用点（Credit）机制来管理资源消耗：

• Veo 2 Fast：可能作为基础模型免费开放，用于推动初期用户增长；
• Veo 3：高保真模型，据称每段视频生成大约耗时150秒，并消耗相应数量的信用点（约150点）；

这种机制不仅反映了高保真视频生成的计算成本，也预示着未来可能会推出分级访问机制，甚至订阅制计划。

背后的技术支撑

据悉，Imagen 4 正在为 Google Vertex 上的正式发布做准备，可能成为 Flow 的视觉生成引擎之一。同时，Imagen 3.5 或将负责基础视觉建模，配合 Veo 完成动态渲染任务。

这显示出谷歌正在整合其多个大模型成果，形成一个完整的 AI 内容创作生态。

战略意义：从演示走向实用

Flow 的出现标志着谷歌 AI 工具的战略转变：从 I/O 大会的展示性产品，逐步走向可落地的创作者工具。

像 NotebookLM 和 AI Studio 这样的产品已经迈出了第一步，而 Flow 则代表着谷歌在视觉媒体生成领域的新尝试，旨在让用户以最小的学习门槛，快速制作风格化、故事驱动的内容。

随着即将到来的 I/O 大会，Flow 很有可能成为谷歌 AI 生态中一个新的重要拼图。