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【魔法再現，谷歌發布最強圖片模型nano banana，劈柴一秒回印度老家】
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谷歌終于支棱起來了 ， 帶來了今年可能是最令人驚喜的文生圖模型——nano banana 。
谷歌對于多模態能力的堅持和深耕 ， 再次開花結果了 。
自三天前以“Nano Banana”之名低調現身后 ， 相關討論便迅速發酵 ， 原因無他 ， 只是因為 ， 過于出色 。
這個模型前幾天就在LMArena圖片編輯模型排行榜上幾乎斷代式地領先其他模型 ， 而昨天 ， 谷歌終于官方宣布 ， nano banana正是出自 Google DeepMind 實驗室推出的
Gemini-2.5-Flash-Image-Preview 。
Nano banana現已經一躍居于圖像編輯排行榜榜首 。
不是期貨 ， 開箱即用 。 不論是官方發布的素材 ， 還是網友自己測的案例 ， 在一致性和功能性上都非常驚艷 。
全球網絡一致好評 ， 紛紛盛贊其其他任何圖像編輯模型都要出色 。
不僅一致性強 ， 速度還快 ， 相比 gpt-image 能實現更精準的編輯 ， 同時 ， 更是具備完整 LLM 的理解能力而非普通 CLIP 規模模型的認知水平 。
訪問地址：ai.studio/banana
這個模型最直觀的感受就是 ， 這是一個用嘴和打字就能修改和拼接圖片的模型 ， 那種初見ChatGPT和Sora的“魔法感”又回來了 。
過往AI生圖常被詬病于每次編輯都像擲骰子 ， 細節失真、角色特征易變 。 而谷歌對Nano Banana主要定位的就是保持主體的一致性 。
谷歌表示 ， 更換背景、視角或色調 ， 畫面中的人物與物體都能穩定保持原貌不走形 。
而另一面 ， 它還是帶推理的圖像模型 。 Nano Banana提示詞精準度達到了新高度 ， 在聽懂人話 ， 理解內容方面表現出色 。
它不僅僅能夠理解圖像內容 ， 還能自主理解、處理、添加文字 。
這讓它得以同時支持多輪次編輯與多圖敘事能力 ， 用戶可以持續修改生成的圖片 ， 但人還是那個人 ， 甚至可以保持原來的氛圍感 ， 不僅“房間布置逐步變化”、“漫畫連續分鏡”、“多角色合成互動”等復雜功能都能實現 ， 繪制帶文字技術插圖 ， 做幾何題目也能做到 。
一句話讓模型把圖片換視角 ， 上圖是原圖 ， 下圖是俯視視角圖片 。
一件衣服 ， 一個人物 ， 一句話 ， 衣服馬上就穿到人身上 。
一句話 ， 拳王阿里秒變辛普森 。
劈柴從印度老家順移到谷歌辦公室（人物還是出現了些許的變化） 。
兩張人物照片 ， 就馬上給你他們出演碟中諜和瓊瑤劇的劇照 。
只去掉小細節 ， 局部編輯也很穩定 ， 其他內容都沒有什么變化 。
人物一致性方面 ， 網友測試表示 ， 讓人物轉一圈再轉回來 ， 人看起來的變化不大 ， 一致性確實nice 。
在網友喜聞樂見的動漫領域 ， 也是表現喜人 ， 給出角色和手繪圖示意圖 ， 就能控制多個人物的姿態 。
生成角色三視圖后 ， 漫畫也可以穩定生成 。
而多次編輯工作更是讓nano banana的成圖更穩定 。
網友測評后表示 ， 連續編輯方面還沒有說的那么好 ， 會稍微變形一部分 ， 但一致性已經相當可觀了 。
多種風格的消費漫畫信手拈來 。
網友實測反饋也很不錯 ， 除了人物五官有非常微小的變化 ， 一致性真的非常強 。 如果使用的是普通人的照片 ， 你不盯著對比 ， 很難看出面部細節的變化 。
不過對于大家都很熟悉的名人 ， 可能還是能讓人看出面部不一致的地方 。
插畫變手辦更是近期網上一大測試熱點 ， 說到底還是因為nano banana的成圖效果確實ai味兒少 ， 看著真實 。 從平面到現實世界 ， 卻沒有太大違和感 ， 質感和特征都相當不錯 ， 網友們爭相生成傳播 。
而繪制科學插圖 ， 制作用于解釋的插圖等包含內容生成的方面 ， 網友也評價很高 。
在幾秒鐘內完成科學插圖的繪制 ， 高保真文本渲染+語言理解+世界知識 ， nano banana確實是獨一檔的 。
不過 ， 也有不少網友表示 ， nano banana的過濾器有點敏感 ， 有的正常請求也會會被拒絕 。
除了內容本身 ， nano banana的運行速度也相當可觀 。 谷歌表示 ， 在同類模型通常需要10-15秒處理一張圖片時 ， Gemini 2.5 Flash 基本能做到1-2秒完成 。
Nano Banana配合谷歌的veo3的工作流更是能很快生成相當質量的視頻 ， 網上已經出現了不少工作流 ， Nano Banana出圖導入veo3 ， 幾秒鐘的短視頻或者長視頻都能夠勝任 。
而價格上 ， 有網友根據谷歌放出的使用費率做了個簡單的估算 ， 生成或者修改一張圖的成本在3毛錢左右 。
網友表示 ， 這是真的能替代美工的視覺工具 。
谷歌這次真是盯上了視覺打工人的飯碗了 。
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