女主角”光”在湘南海岸 – Google Flow 影像生成繼續研究

最近為了搞懂ai生成影像，在自己工作流上的幫助，花了很多時間，從剪輯MCP，到ai影像生成的差異性，都稍作了解，目前有很多人推薦Claude+higgsfield mcp的工作流，但我其實不怎麼喜歡現今功能很多很複雜的頁面，Higgsfield功能很多很強大，但是那個商業的定價推播太頻繁了，其實有點擾民，它可以使用的模型也很多，但我目前覺得最穩當的方式，還是先寫好分鏡的prompt，然後每個分鏡直接用nano banana在google flow內生成好，當作範本，然後再丟去影像生成軟體去做動態變化，這樣的好處是東西比較穩定，因為實際畫面都生成好了，只差動態。

回到Google Flow，我目前喜歡使用的原因是他的介面算是乾淨的，而且可以使用角色功能，人物生成會變得非常穩定，而且要運用他的智能體，就是agent的方式來生成影片，自己在外部請其他ai生成的prompt，直接使用感覺都跑不出自己要的東西，反而先丟進智能體，讓他轉譯一次再生成，可能會好一點，預設生成的影片寬容度還蠻好的，要後期也方便，但如果要直接下載1080p，他的畫面擴展生成的銳利化有點醜，我生成的女主角“光”，google flow幫她創造的笑容還真的好看，其實重點來了，每個Ai軟體生成的影像效果，在美學上是有差異的，我在多次的使用後，靜態影像覺得Chatgpt生成的影像美學我會更喜歡，但因為是在google flow的介面裡，Nano banana已經很好用了。

我通常會生成好幾次同樣的影片素材，就當作是導演一個鏡頭要拍好幾顆，最後在自己進Davinci resolve剪輯配樂，有些Ai軟體有很多範本可以參考，但你不會想一直用範本，練習好玩或許可以，因為出來的東西都跟別人相同，久了感覺會很無聊。

補充說一下Claude code控制Davinci resolve剪輯，目前覺得整理素材或許可以代勞，但剪輯還是自己剪比較快，除非你要剪的東西不複雜，說話鏡頭先做初剪，但如果根據感覺情緒的東西，目前ai是辦不到的。

回到一個根本，你還是得要有自己的審美能力，Ai很方便，但也不方便，現在還沒有能夠一個軟體做到底的方案，都還是要用上三四套軟體，對於喜歡研究技術的人來說很有趣，對一般人來說，可能還是很傷腦筋，我預測大概還要再過個一年吧，那個真正方便的東西可能才會真的跑出來。