精选金句
Nano Banana Pro 表现极其出色，但如果你多次运行同一个生成任务，画质会像加了多层滤镜一样逐渐降级。 未来的 AI 电影制作将涉及 3D 环境。你只要输入提示，你就能像电影摄影师一样在场景中移动相机。 开源工具 Hunyuan 创造的生成效果正在挑战一年前那些获得巨额融资的封闭模型，且完全免费。 即使是顶级工具生成的唇形同步，有时看起来也像角色被外星人附身了一样，细节仍显诡异。
内容概要
行业焦点集中在模型逻辑控制、3D 环境构建及开源视频工具的异军突起上。
Nano Banana Pro：逻辑更强，但画质存在隐患
Google 近期更新了 Nano Banana Pro（基于 Gemini 3 模型），这是一次质的飞跃。相比旧版，它在理解复杂逻辑（如白板公式、结构图表）方面表现惊人。新版支持 4K 高清输出（虽受制于服务器压力，成功率约为 25%），且允许用户上传多张参考图进行融合。在角色一致性测试中，Nano Banana Pro 仅需单次上传参考图便能完成高水准的角色替换。然而，技术细节揭示了一个显著的局限性：画质劣化。随着提示词反馈的增加，图像像素会逐渐出现伪影和杂色，类似于在社交平台反复保存导致的失真。建议创作者使用 Topaz Gigapixel 等工具进行后期降噪，或尽量精简迭代流程。
二、 Meta SAM 3：开启 3D 运镜的未来之窗
Meta 发布的 SAM 3 游乐场工具引起了轰动。其核心能力在于极为精准的转描技术（Video Cutouts），能自动识别并追踪视频中的物体（如橙色卫衣），并支持模糊、外描边或自动缩放追踪等后处理特效。更令人振奋的是其 3D 建模能力：用户只需在图片上选定物体，SAM 3 即可仅凭数秒生成带纹理的 3D 模型。此外，其 3D Body Representation 功能能将场景中所有人物转化为三维骨架模型。这预示着 AI 电影将从 2D 生成转向 3D 生成环境，创作者将不再受限于固定视角，而是能以虚拟摄影师的身份在生成的 3D 空间中自由布局。
三、 视觉风格的精确控制：Midjourney Style Creator
Midjourney 推出了全新的“风格创造者”。该工具并非通过文字堆砌模型，而是向用户展示一系列图像，由用户点击筛选心仪的视觉风格，通过“精炼（Refine）”过程逐渐逼近心中所属的艺术调性。这极大降低了非专业人士描述复杂美学术语的难度。同时，Midjourney 路线图显示版本 8 将在文字编辑器、多物体一致性（Omni Reference）以及带音频的视频生成方面进行大幅改进，力求在审美表达上与 Nano Banana 等生产力工具形成错位竞争。
四、 开源与闭源的视频混战：Hunyuan vs. VEO
腾讯开源的 Hunyuan Video 1.5 表现亮眼。它支持生成 10 秒 720p 视频，并能无损上采样至 1080p。在对比测试中，尽管 Google VEO 在物理反馈（如重力、碰撞）和自带音效上略胜一筹，但在文字生成的精准性和局部保真度上，Hunyuan 却完成了逆袭。这种“性能比肩闭源巅峰”的态势，标志着 AI 视频制作将迎来开源红利期，高昂的 GPU 渲染成本将随着算法优化进一步下降。
五、 唇形同步与电商生成的新尝试
Hedra 发布的 Character Generator 3 试图解决 lip-sync 痛点，但实际对比显示，其结果与 HeyGen 相似，依然难以根除表情僵硬或背景闪烁的“人工痕迹”。目前的最佳实践仍是利用 Google VEO 生成带有台词动作的原生视频，而非通过后期拼凑音频。在电商领域，Higsfield 推出的“链接转广告”功能极具潜力：用户只需粘贴亚马逊等产品链接，AI 即可根据商品描述和图片全自动生成带配音的 UGC（用户生成内容）风格短视频，尽管目前细节上仍有类似 Sora 2 的“幻觉残余”，但已展现出极高的商业应用效率。
六、 总结：从“随机抽卡”到“专业流”的蜕变
本周的所有技术更新都在共同指向一个趋势：AI 创作正从概率性的“盲盒生成”转向可控的“专业流程”。无论是 SAM 3 的 3D 环境、Midjourney 的风格筛选，还是 Nano Banana 的逻辑补足，都在赋予创作者更多的自主权。AI 电影不再仅仅是流动的画面，而是具备逻辑一致性、空间景深感和艺术掌控力的新型视听媒介。对于创作者而言，学习如何利用这些工具构建一致性的工作流，已经比单纯掌握提示词技巧更为关键。