谷歌的Nano Banana模型自發(fā)布以來，僅用一周時間就迅速引爆全球社區(qū)，成為討論熱度最高的新銳代表。就在昨天，字節(jié)也正式推出了Seedream 4.0，高調(diào)在「即夢」平臺全量上線。

一邊是國際大廠的新銳之作，另一邊是國產(chǎn)模型的頂尖代表，兩位“選手”幾乎前后腳站上擂臺卷生卷死，氣氛瞬間拉滿。

為了更直觀地呈現(xiàn)兩款模型的真實水平，我們特別設(shè)計了15道考題，涵蓋文本生成、邏輯推演、圖像處理、創(chuàng)意表達等多個維度。

廢話不多說，讓我們通過這份詳細的答卷來一探究竟。

實測部分

01

嘿！你的悟空掉了！

Prompt：手機上坐著一個黑神話悟空

這波題考的是這兩個模型，能不能認出游戲圈頂流“悟空”？還得有想象力，讓他合理地“坐”在手機上。

參考圖如下：

先看即夢4.0，如果你仔細放大看，能看出來即夢4.0生成的悟空坐著的姿勢很真實，能準確捕捉《黑神話：悟空》的美術(shù)風(fēng)格和角色神韻。

相比之下，Nano Banana在人物頭身比例的精準度上略有失衡，顯得不夠協(xié)調(diào)。

本輪小結(jié): 即夢4.0在寫實還原與場景融合上小勝一籌

02

2D到3D的風(fēng)格轉(zhuǎn)換

Prompt：將圖片中所有小怪獸，做成3D模型

這是一個典型的“圖生圖”測試，核心在于考察模型的圖像理解、風(fēng)格遷移和3D空間構(gòu)建能力。

模型需要首先識別出圖片中的“小怪獸”主體，然后將其從2D平面設(shè)計稿“翻譯”成立體、飽滿的3D模型，并賦予其合適的材質(zhì)和紋理。

即夢4.0本身自帶強烈的模型和手辦質(zhì)感，非常適合這個主題。它能生成下面這樣類似“泡泡瑪特”風(fēng)格的潮玩或精致的游戲模型，色彩鮮艷，造型可愛且富有設(shè)計感，主要是一致性很好。

Nano Banana在理解上出現(xiàn)了偏差。它似乎將指令理解為：將整體畫面進行3D化“浮雕”處理，而非將每個怪獸獨立建模，最終生成了一張立體感貼畫，未能完成核心任務(wù)。

本輪小結(jié): 即夢4.0對3D指令的理解和執(zhí)行能力稍強一些。

03

中國古畫的再創(chuàng)作

Prompt：給這幅中國古畫的右上角，畫幾行白鷺。

這回主要考驗AI能不能在中國風(fēng)古畫上加戲，模型不僅要畫出“白鷺”，更重要的是要讓這些白鷺完美融入古畫的意境中，無論是筆觸、墨色還是構(gòu)圖，都不能有違和感。

參考圖如下：

左側(cè)為即夢4.0，右側(cè)為Nano Banana。出乎意料，這一輪兩者都表現(xiàn)不差。它們都沒有生硬地植入寫實白鷺，而是模仿了原作的筆觸和意境，并融入了自身的理解。添加的白鷺元素與背景渾然一體，沒有明顯的違和感。

本輪小結(jié): 平分秋色，都展現(xiàn)了不錯的多風(fēng)格藝術(shù)融合能力。

04

星艦印滿比卡丘

Prompt：將星艦上印滿比卡丘。

這是一個考驗紋理應(yīng)用、透視理解和IP識別的綜合案例。模型需要將“比卡丘”這個2D形象，作為紋理“貼”在“星艦”這個復(fù)雜的3D曲面上，并處理好透視、變形和光影變化，同時要保證比卡丘形象的準確性。我隨便找來了一張星艦的圖片：

這是即夢4.0生成的，在3D曲面物體上，比卡丘的元素融合確實很好。比卡丘紋理在星艦不同曲面（如機翼、機身）上的貼合程度，基本不存在不自然的拉伸或突出星艦本身的空間。

下面這具有視覺沖擊力的是Nano Banana生成的，比卡丘貼的嚴絲合縫。能看得出來，“比卡丘”和“星艦”都是Nano Banana舒適區(qū)內(nèi)的元素，它能生成視覺沖擊力極強的畫面。

相比之下，Nano Banana的寫實渲染能力更強一下，會細致地處理每一個比卡丘在不同角度下的形態(tài)，讓整個涂裝看起來很“真實”。

本輪小結(jié): 兩者都出色完成任務(wù)。Nano Banana在視覺效果和藝術(shù)氛圍更好一些。

05

手繪手帳風(fēng)格

Prompt：手帳手繪風(fēng)格，介紹Transformer是什么？魚香肉絲怎么做？

“手帳風(fēng)”是一種集插畫、貼紙、文字等多種元素于一體的拼貼藝術(shù)。模型需要理解并復(fù)現(xiàn)這種看似隨意卻充滿設(shè)計感的雜亂美學(xué)。

即夢4.0的表現(xiàn)很不錯。生成的中文文字清晰準確，幾乎沒有錯誤。無論是解釋Transformer架構(gòu)的圖文排版，還是魚香肉絲的食材圖鑒，都細節(jié)滿滿，風(fēng)格統(tǒng)一，實用性與美觀度兼?zhèn)洹?/p>

尤其是下面的魚香肉絲制作指南，看得出來對細節(jié)的把控很到位，整體所有食材的手繪圖細節(jié)都還不錯。

Nano Banana在趣味性上稍遜一籌。但其優(yōu)勢在于對復(fù)雜元素的組織能力，在介紹Transformer的頁面中，它運用了更多樣、更復(fù)雜的圖形元素來構(gòu)建畫面，視覺層次更豐富。

本輪小結(jié): 即夢4.0在視覺上更可愛些，Nano Banana則在圖形元素的復(fù)雜組合上更有能力。

06

Sam Altman和Elon Musk 合影

Prompt：讓他倆合影

這是一個名人肖像融合的經(jīng)典測試?？简瀮蓚€AI圖片模型，在生成合影時處理光線、表情和身體姿態(tài)的自然度。

在這一個測試里，相比Nano Banana，即夢4.0的表現(xiàn)會更加自然一下，兩個人仿佛“世紀大和解”一樣。

只是，啊，喂！為什么Sam Altman和Elon Musk的臉部的元素有點趨同了？

而在Nano Banana的生成結(jié)果中，二者還是像我在參考圖中提供的元素那樣，保持動作不變，很不自然。人物如同被簡單地“摳圖”并置，缺乏真實的互動感。

本輪小結(jié): 即夢4.0在營造自然氛圍上更優(yōu)，但面部細節(jié)仍需打磨。

07

品牌元素的精準植入：OpenAI商標(biāo)

Prompt：將多張OpenAI商標(biāo)圖印在Elon Musk的黑色西服上。

這個測試，與星艦案例類似，但更考驗在衣物褶皺上的紋理貼合能力。黑色西服有明暗變化和布料褶皺，模型需要讓商標(biāo)圖案，根據(jù)這些物理變化產(chǎn)生自然的光影和透視形變。

OpenAI商標(biāo)圖如下：

二者相比，硬要說的話，即夢4.0將OpenAI元素融入Elon Musk的西服后，產(chǎn)生的效果看起來更有設(shè)計感一些，但是像是西服的袖口位置，并沒有被渲染到：

相反，Nano Banana更加忠實于提示詞，將OpenAI的商標(biāo)順著西服的褶皺印的滿滿當(dāng)當(dāng)?shù)?。Logo會根據(jù)衣物的褶皺產(chǎn)生自然的扭曲。

本輪小結(jié): Nano Banana在指令的忠實度和技術(shù)實現(xiàn)上更勝一籌。

08

Elon Musk的手辦

接下來，我們把上面Nano Banana生成的圖做一個當(dāng)下最流行的手辦模型。

Prompt：使用nano-banana模型，制作圖片中角色的1/7比例商業(yè)手辦，風(fēng)格為寫實，并置于真實環(huán)境中。手辦擺放在電腦桌上，配有一塊 無文字的圓形透明亞克力底座。電腦屏幕上顯示的是該手辦的ZBrush建模過程。電腦屏幕旁邊放置一只 萬代（BANDAI）風(fēng)格的玩具包裝盒，包裝上印有原始插畫，呈現(xiàn)為二維平面插圖。請確保所有元素與參考圖嚴格一致。

二者的表現(xiàn)，可以說是不相上下。只是即夢4.0背后電腦屏幕上的3D模型稍微有些幻覺：

Nano Banana確實會更加嚴謹一些，從手辦的寫實風(fēng)格，到包裝盒的平面插圖都執(zhí)行的不錯：

本輪小結(jié): 在復(fù)雜指令的執(zhí)行上，Nano Banana的精準度略微領(lǐng)先。

09

多元素融合：換裝

下面我們來試試更多的元素融合。

Prompt：圖一的女性穿上圖二的搭配。

精準局部重繪是AI圖像編輯的核心功能?？简灥氖悄Ｐ驮谔鎿Q主體后，保持背景、光影、透視不變，并使新元素與環(huán)境無縫銜接的能力。

兩者在整體表現(xiàn)上都相當(dāng)不錯，成功地將新服裝融合到人物身上，效果逼真自然。但在細節(jié)處理上，兩者都還有提升空間，例如對手腕配飾的理解和重繪都出現(xiàn)了一些偏差。

本輪小結(jié): 整體打平，均屬于“說得過去”但未達完美的水平。

10

狗換成哈士奇

這個案例也是看兩個模型能不能精準重繪畫面中的某個元素。

Prompt：將男子的狗換成哈士奇。

這一輪，兩個模型都展現(xiàn)了成熟的圖像編輯能力，無論是寫實的哈士奇毛發(fā)，還是與環(huán)境的融合度，都處理得非常好，效果難分伯仲。

本輪小結(jié)： 再次平分秋色，均能高質(zhì)量完成任務(wù)。

11

劍風(fēng)傳奇漫畫上色

下面這個案例會更復(fù)雜些。非?？简?zāi)Ｐ偷纳仙芰蛯?strong>特定藝術(shù)風(fēng)格的理解。不僅僅是填色，好的AI上色需要理解，漫畫作者三浦建太郎原畫中的光影、材質(zhì)和氛圍，用色彩來增強而非破壞原作的厚重感和力量感。

Prompt：給劍風(fēng)傳奇的漫畫上色。

即夢4.0上色風(fēng)格更偏向色彩夸張、對比強烈的美式漫畫，視覺沖擊力強。

Nano Banana對暗黑系的日漫風(fēng)格理解顯然更深。它的上色方案很好地保留了原作的史詩感和陰郁氛圍。

本輪小結(jié): Nano Banana對特定漫畫風(fēng)格的理解和詮釋更勝一籌。

12

塞爾達傳說海報更改

下面這個案例測試模型對一個成熟、廣受歡迎的游戲IP藝術(shù)風(fēng)格的掌握程度，以及在此基礎(chǔ)上的創(chuàng)意延展能力。

Prompt：將這張海報男主對面改成血月。

即夢4.0的生成結(jié)果更為震撼些，如果你仔細看左側(cè)男主，會發(fā)現(xiàn)即夢重新給他打上了一層高光。整體人物的3D感更強些。

Nano Banana更傾向于在原作基礎(chǔ)上進行細節(jié)增強或無痕的元素增減，保持海報的原汁原味。它并沒有使用很夸張的元素，去改變整體海報的感覺。

本輪小結(jié): 即夢4.0的二次創(chuàng)作更夸張一點，但Nano Banana的表現(xiàn)更忠實于原海報，平分秋色。

13

塞爾達公主發(fā)型9宮格

兩個模型都很適合通過1張圖片，衍生出多種創(chuàng)意元素。

Prompt：根據(jù)我提供的參考圖片，生成9種不同的發(fā)型設(shè)計，并整合在同一張照片中展示。畫面需通過特寫視角，分別突出每一種發(fā)型的細節(jié)與特點，整體構(gòu)圖統(tǒng)一、美觀。

參考圖如下：

不知為何，即夢4.0總是一張一張的生成，于是我將圖片拼接到了一起。它會生成各種角度和姿態(tài)的圖片，甚至出現(xiàn)了一些形態(tài)較為“詭異”的設(shè)計。

像第一排最左側(cè)第二張的那張圖是什么鬼！

Nano Banana表現(xiàn)更為穩(wěn)定。它嚴格地保留了原圖的背景和人物姿態(tài)，僅針對發(fā)型進行多樣化設(shè)計，更忠實于提示詞和原有畫風(fēng)，最終結(jié)果的風(fēng)格一致性很強。

本輪小結(jié): Nano Banana在保持一致性和遵循指令方面表現(xiàn)更優(yōu)。

14

世界十大地標(biāo)建筑等軸模型

這個測試，主要針對于模型對于特定建筑的識別能力和對“等軸測圖”這一特定繪畫風(fēng)格的執(zhí)行能力?！暗容S模型”風(fēng)格常見于模擬經(jīng)營游戲或扁平化設(shè)計中，要求所有物體在統(tǒng)一的斜向視角下呈現(xiàn)，無近大遠小的透視。

Prompt：生成世界10大地標(biāo)建筑的等軸模型

Emmmm怎么說呢，左側(cè)是即夢4.0，以一種非?！爸卑住钡姆绞酵瓿闪巳蝿?wù)，它將10個地標(biāo)建筑分別生成為獨立的等軸模型，并嚴謹?shù)嘏渖狭宋淖謽?biāo)簽，像是一份建筑圖鑒。

Nano Banana則將所有地標(biāo)建筑融合在一張大圖里，創(chuàng)造了一個微縮景觀世界，整體更像是一個精美的模擬經(jīng)營游戲資產(chǎn)。

本輪小結(jié): 即夢4.0勝在信息清晰，Nano Banana勝在模型整合。

15

淘寶頁面精準元素修改

下面就是最后一個案例了，這是一個比較實用的商業(yè)應(yīng)用場景測試。模型需要“讀懂”圖片上的文字和商品，理解畫面中各個元素的位置，并精準地修改圖片上的對應(yīng)文字和數(shù)字，同時保持原有風(fēng)格不變。

Prompt：沙拉醬+肉松大于等于95%，券后1.67

這次的結(jié)果就不像以上那些結(jié)果“難解難分”了，即夢4.0的表現(xiàn)明顯更好一些。它能夠識別出需要修改的文字區(qū)域，然后進行精準替換。同時完全不影響周圍的UI元素和商品圖像。

盡管多次嘗試，Nano Banana雖然能精準修改數(shù)字，但總會“順手”改變面包的形態(tài)，無法做到精準的局部控制。

本輪小結(jié): 即夢4.0優(yōu)勢很明顯，比較擅長復(fù)雜畫面的精準元素修改。

總結(jié)

經(jīng)過15輪風(fēng)格各異的“大考”，我們對即夢4.0和Nano Banana這兩位AI繪畫“選手”的實力畫像也變得愈發(fā)清晰。即夢4.0在寫實還原、創(chuàng)意設(shè)計和精準編輯方面，功力更深厚些。Nano Banana則更忠于提示詞、風(fēng)格也更多變些。另一個親身體驗下來的直觀發(fā)現(xiàn)是：即夢4.0的生成速度真的很快，幾乎只要Google AI Studio或Gemini調(diào)用Nano Banana所需時間的一半。

不過，看完這場“神仙打架”，最大的感觸是：國產(chǎn)模型和國外大廠的差距，已經(jīng)越來越小，甚至相持不下了。說實話，我已經(jīng)提前預(yù)見到，2025年下半年，AI圖像生成模型的競爭只會更加白熱化，同時也會更加百花齊放。

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