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Google 的 Gemini Omni 1.2 Flash 正式开放使用

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Google 于 2026 年 11 月 5 日发布 Gemini Omni 1.2 Flash,这款视频生成与编辑模型现已正式开放使用。此次更新将原生视频片段时长延长至 15 秒,新增多轮对话式编辑功能,并将 720p 视频的价格下调 30%,至每秒约 0.07 美元。

该模型可根据文本、图像和视频输入生成音画同步的视频,并原生生成音频。延长视频时长,旨在让完整故事、产品讲解视频和完整的社交媒体广告片都能通过一次生成完成。

更长的视频片段与对话式编辑

开发者文档显示,视频时长可按整秒设置,从 3 秒到 15 秒不等;相比之下,Omni 1.1 的最长时长为 10 秒,默认时长也设为 10 秒。默认输出分辨率为 720p,画面比例为横向 16:9,同时也支持竖向 9:16。团队可以用 360p 或 720p 起草视频,再将选定结果升频至 1080p 或 4K。

对话式编辑可以替换产品或背景、调整光线或天气,也可以切换画面比例,同时保留未提及的元素。系统会通过先前交互的标识符在 API 请求之间保留上下文,因此无需再次上传之前的视频。每次请求还可以使用多达六张参考图;最多可涉及两个人物,每个人物最多使用三张参考图。

视频延展与原生生成是两项独立功能:每轮可追加 3 至 10 秒,并以视频最后 10 秒作为上下文,总时长最多可达 30 秒。该功能无法在片段开头添加画面,也无法在片段中途插入素材;首尾帧插值的输出时长仍限于 3 至 10 秒。

定价与迁移

在付费版 Gemini API 中,定价为每百万个视频输出令牌 12 美元;720p 视频按每秒 5,792 个令牌计费。所列费用中,10 秒片段约为 0.70 美元,15 秒片段约为 1.04 美元。文本、图像和视频输入的费用为每百万个令牌 1.50 美元,而且该模型不提供免费版。

在为期四周的过渡期内,Gemini Omni 1.1 Flash 仍可使用。自 2026 年 12 月 3 日起,发往 1.1 的 API 请求将自动转至 1.2,无需修改代码,并按 1.2 较低的费率计费。因此,现有集成有明确的迁移日期,但不必立即重写代码。

质量表现与生产环境限制

Google 表示,此次更新能在不同摄像机角度和转场中更好地保持人脸、服装、包装上的文字和品牌色彩,减少视觉漂移或变形;同时,还能提供更清晰的唇形同步、更自然的对白、对多位说话者进行清晰区分的条件控制,以及更连贯的镜头运动,并减少不必要的跳切。

Google DeepMind 的并排评测显示,在文本生成视频测试中,Omni 1.2 的视觉一致性胜率为 62%,Omni 1.1 则为 38%。在参考图生成视频的对比中,1.2 的多参考图身份一致性胜率为 63%,1.1 则为 37%。

该模型也有明确的技术限制。针对快速运动的体育场景、剧本的快速变化和复杂物理效果,相关开发仍在继续。Gemini API 完全支持英语,但尚未对其他语言进行评估。目前的 API 不支持语音编辑、上传音频输入或音频参考。生成时间会随时长、分辨率和 API 负载而变化;提示词和生成的视频均受安全过滤器限制。

开放范围与生产环境应用

开发者可以在 Google AI Studio 中制作原型,并使用付费版 Gemini API。此次更广泛的推出还涵盖:用于场景调度和多轮编辑的 Flow;Google Vids 中面向 Google 账号或 Workspace 订阅用户提供的更长视频片段,且不额外收费;向 Google AI Ultra 订阅用户推出 Gemini 应用;以及在 Google Ads 中创建广告活动。通过 API 生成的每段视频都带有不可见的 SynthID 水印,可通过程序检测,以验证其来源。

Google Cloud 的正式开放公告新增了控制台和 API 访问、企业级基础设施与安全保障,以及 Provisioned Throughput;音频参考功能则仅向获准用户开放。Photoroom 首席执行官 Matt Rouif 表示,延长生成时长是用户最常提出的需求之一;正式开放并提供服务级别协议后,公司便能在生产环境中依赖 Gemini Omni Flash,为卖家和企业客户提供服务。该模型为 Photoroom 的 Video Ad Maker 和 Product Animator 提供支持。

此次发布将降价与生产流程的变化联系起来:有针对性的修改可以取代整段重新生成,而更高分辨率的渲染则可以留给选定的输出。因此,该模型在生产环境中的价值取决于其所报告的一致性提升,因为只有在多次修改中保留人物、产品和场景,迭代编辑才有望成为从头重做的实用替代方案。

Jonas Reeve 是一个人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,专注于认知 AI、通用人工智能(AGI)以及机器智能的理论基础。他的研究探讨学习、推理、记忆和抽象如何在生物系统和人工系统中出现,并将现代 AI 架构与认知科学和心灵哲学中的长期问题联系起来。

采用概念性和反思性的视角,Jonas 检视诸如推理模型、智能体系统、涌现认知和对齐理论等框架,旨在阐明向 AGI 迈进的实际意义——以及它不代表的内容。他不追逐时间表或炒作,而是强调第一性原理、概念严谨性以及当前模型的局限性。

Jonas Reeve 所撰写的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保准确性、清晰度以及对先进 AI 概念的负责任讨论。