進入2026年以后，很少有人再提起圖像生成模型，行業(yè)內(nèi)的焦點全在agent身上。

圖像生成模型，似乎已經(jīng)成為“上一個時代”的故事。大多數(shù)從業(yè)者的共識是，圖像生成的技術(shù)路線已經(jīng)基本定型，剩下的只是工程優(yōu)化和成本控制。

國際調(diào)研機構(gòu)Fundamental Business Insights在《AI圖像生成器市場規(guī)模和份額預(yù)測》中提到，2024年全球市場規(guī)模為4.1024億美元，2025年為4.785億美元，2026年為5.4136億美元。

由此可見，圖像生成模型市場已然是一個成熟穩(wěn)定，且想象空間比較小的市場。

可就在這個節(jié)骨眼上，谷歌拿出了Nano Banana 2。

這是用同樣提示詞生成的圖片，可以看到，Nano Banana 2在呈現(xiàn)圖片的方式上，已經(jīng)和Nano Banana Pro呈現(xiàn)出了明顯的區(qū)別。

因為這不是那種簡單的版本迭代。

谷歌在發(fā)布當(dāng)天就宣布，這個新模型將立即取代之前的所有版本，成為 Gemini、谷歌搜索、AI Studio等所有產(chǎn)品中的默認(rèn)圖像生成模型，最讓人詫異的是，就連谷歌自己的AI編程工具Antigravity也對Nano Banana 2完成了接入。

為啥谷歌突然“All-in”？

在過去一段時間里，用戶一直面臨著一個兩難選擇，想生成4K分辨率的圖片就需要等很久，想立刻生成圖片，就只能找低分辨率的模型。

而Nano Banana 2又快又好。

谷歌認(rèn)為，在agent時代，圖像生成依然是一個值得重倉投入的戰(zhàn)場。

01

Nano Banana 2的特點都有什么？

Nano Banana 2最大的特點就是快，它能夠在4-6秒內(nèi)完成4K分辨率圖像的生成。

谷歌的Gemini系列一直維持著兩條產(chǎn)品線：Pro追求性能，F(xiàn)lash追求效率。

但將這套架構(gòu)遷移到圖像生成領(lǐng)域，并非簡單的模型壓縮。圖像生成的計算密集度遠(yuǎn)高于文本生成，一張2K分辨率的圖像包含的信息量，相當(dāng)于數(shù)千個文本token。

如何在不犧牲視覺質(zhì)量的前提下提升推理速度，這是一個工程難題。

Nano Banana 2的解決方案是采用了分層生成策略。

模型首先在較低分辨率下完成場景理解、構(gòu)圖規(guī)劃和物理關(guān)系推理，然后再通過高效的上采樣管道將圖像提升至2K甚至4K分辨率。

這種“先思考，后渲染”的流程，讓模型能夠在保持Pro級別的一致性和細(xì)節(jié)質(zhì)量時，降低計算成本。

除了速度，Nano Banana 2還引入了“世界知識”這個概念。

傳統(tǒng)的圖像生成模型，本質(zhì)上是一個強大的視覺模式匹配器。它們在海量圖像數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，學(xué)會了“什么樣的畫面看起來真實”，但并不真正理解畫面中的物理規(guī)律、地理特征或文化背景。

比如說你要求生成“巴黎鐵塔在雨天的景象”，它可能生成一張看起來不錯的圖片，但鐵塔的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)、巴黎特有的建筑風(fēng)格、雨天的光線特征，都可能是模糊或錯誤的。

Nano Banana 2的不同之處在于，它直接繼承了Gemini大語言模型的世界知識庫，并且能夠?qū)崟r調(diào)用谷歌圖像搜索作為“視覺參考庫”。

也就是說當(dāng)你要求生成某個真實地點的場景時，模型不僅知道這個地點的地理位置、氣候特征、建筑風(fēng)格，還能檢索相關(guān)的真實照片作為視覺基準(zhǔn)，從而生成更加準(zhǔn)確的圖像。

在谷歌的“Window Seat”演示中。它能夠根據(jù)用戶指定的任何地點和當(dāng)前的實時天氣數(shù)據(jù)，生成該地點窗外的逼真景觀。

舉個例子，《哈利波特》中通往霍格沃茨的9?站臺位于英國的國王十字車站（King's Cross station）。在Window Seat中輸入對應(yīng)車站，窗戶的樣式輸入溫馨咖啡館，外面的天氣指定為瓢潑大雨，Nano Banana 2就會生成以下一幕。

把“世界知識”注入到Nano Banana 2里，其實就是將大語言模型的推理能力與圖像生成的渲染能力結(jié)合起來的產(chǎn)物。

模型在生成圖像之前，會先進行一次“語義推理”，理解提示詞中涉及的真實世界概念，然后再將這些概念轉(zhuǎn)化為視覺元素。

在圖像生成領(lǐng)域，文字渲染一直是一個公認(rèn)的難題。無論是Stable Diffusion、Midjourney還是早期的DALL-E，生成的圖像中如果包含文字，往往會出現(xiàn)字母錯位、拼寫錯誤、字體混亂等問題。

這個問題的根源在于，傳統(tǒng)的擴散模型將文字視為視覺紋理的一部分，而不是具有語義結(jié)構(gòu)的符號系統(tǒng)。

Nano Banana 2在文字渲染上取得了顯著進步。根據(jù)官方說明，這一代模型能夠“更可靠地渲染文字”，支持多語言文本，并且能夠保持字體的清晰度和風(fēng)格一致性。

這個能力的提升，來自于模型對文字的“雙重理解”。Nano Banana 2既通過Gemini的語言模型能力，理解了文字本身的語義內(nèi)容，也通過圖像生成的渲染能力理解文字的視覺呈現(xiàn)規(guī)律。

我讓Nano Banana 2設(shè)計了一個“字母AI”的Logo，它就能很好展示出每一個字，并且還用電路板這個視覺元素來強化AI的概念。

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Nano Banana 2背后的技術(shù)是什么？

Nano Banana 2 的另一個重要特性，是它的“對話式編輯”能力。這的確不是一個新概念，但實際用起來效果要比以往好很多。

Nano Banana 2現(xiàn)在能夠做到，完全使用對話來進行圖片編輯，比如“把背景換成日落”、“把這個人的衣服改成藍(lán)色”、“去掉左邊的那棵樹”。

這種交互方式的關(guān)鍵，在于模型能夠在多輪對話中保持對圖像的“記憶”。當(dāng)你在第三輪對話中說“把剛才那個藍(lán)色衣服改回紅色”時，模型需要知道“剛才那個藍(lán)色衣服”指的是第二輪編輯中被改成藍(lán)色的那件衣服。

這種上下文追蹤能力，叫做“思維簽名”(Thought Signatures）。

簡單來說，當(dāng)模型生成圖像時，它內(nèi)部會進行一系列思考，思維簽名就是每一步思考的標(biāo)簽。在多輪對話編輯圖像時，你把上一輪的思維簽名傳回給模型，它就能記住之前的構(gòu)圖邏輯、光影關(guān)系和設(shè)計意圖，從而實現(xiàn)連貫的局部修改—。

當(dāng)你要求對已有圖片進行修改時，那么模型就會用思維簽名來理解原始圖像的整體結(jié)構(gòu)，做出合理的調(diào)整而不破壞畫面的一致性。

前文提到的一致性，是目前圖像生成模型最大的難題之一。

Nano Banana 2支持最多14張參考圖像的混合使用，其中可以包括最多5張人物角色圖像和最多6張物體圖像。

模型能夠從這些參考圖像中提取視覺特征，并在新生成的圖像中保持這些特征的一致性。

比如Nano Banana 2官方發(fā)的圖片，將一個香蕉和恐龍玩偶結(jié)合，就得到了一個以香蕉當(dāng)作身體的恐龍玩偶。

以及，我們不妨來看看Nano Banana 2和GPT的對比，同樣的提示詞下，GPT帶有明顯的AI生成感。Nano Banana 2生成的圖片更真實一些。

GPT：

Nano Banana 2：

同時，Nano Banana官方還放出了一些由Nano Banana 2生成的超長圖片。

03

相較于其他模型，Nano Banana 2的優(yōu)勢是什么？

Nano Banana 2是一個非常均衡的圖片生成模型，它又有速度，又有質(zhì)量，關(guān)鍵還便宜。

根據(jù)谷歌官方給出的信息，Nano Banana 2生成1k圖的價格大約為0.067美元，相當(dāng)于不到5毛錢。2K圖片為0.1美元，約7毛錢。4K圖片為0.15美元，大約1塊錢。這個價格比Nano Banana Pro便宜很多。

Pro版本的優(yōu)勢在于極致的復(fù)雜場景把控、超寫實光影渲染和小眾藝術(shù)風(fēng)格還原，適合專業(yè)視覺設(shè)計師、影視概念設(shè)計師等對畫質(zhì)有極致要求的用戶。

Nano Banana 2用畫質(zhì)上限的稍許讓步，換來了顯著的效率提升。Nano Banana 2的定價更符合普通創(chuàng)作者，以及那些需要快速迭代、大批量生成的實際業(yè)務(wù)需求。

Midjourney依然是藝術(shù)創(chuàng)作的天花板。它的審美上限和風(fēng)格化能力在行業(yè)內(nèi)無人能及，特別是在生成具有電影質(zhì)感、繪畫筆觸的藝術(shù)作品方面表現(xiàn)出色。

V7版本的生成速度約為20秒/張，在復(fù)雜場景下可能更長。

但Midjourney的短板也極其明顯，它沒有對話式編輯功能，無法精準(zhǔn)控制真實世界元素（如特定地點的準(zhǔn)確建筑風(fēng)格、實時天氣條件）, API開放度極低，且主要通過Discord 界面操作，不適合企業(yè)級集成。

此前，在一項包含50多個提示詞的對比測試中，Nano Banana Pro的生成速度是Midjourney的10倍以上，Nano Banana 2只會更快。

另外一大圖像生成模型就是Stable Diffusion 3。它的優(yōu)勢是開源、可本地部署、自定義程度高，這對于有技術(shù)能力和數(shù)據(jù)隱私需求的開發(fā)者來說是重要優(yōu)勢。

它還支持LoRA微調(diào)、ControlNet等高級控制功能，可以針對特定需求進行深度定制?？梢哉f，只要你技術(shù)能力夠高，那么Stable Diffusion 3絕對是最好的選擇。

但Stable Diffusion 3，需要配置本地環(huán)境、理解復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置、自行優(yōu)化提示詞。

而且在原生能力方面，Stable Diffusion 3的文字渲染準(zhǔn)確度在學(xué)術(shù)評測中得分僅為1.25-1.95（滿分 5 分），遠(yuǎn)低于Nano Banana 2。

此外，它的生成速度、事實準(zhǔn)確性、對話式編輯能力也全面落后于Nano Banana 2。

當(dāng)然，Nano Banana 2并非完美無缺。在極致的藝術(shù)風(fēng)格化創(chuàng)作、超復(fù)雜場景的光影渲染上，它和Nano Banana Pro以及Midjourney這樣的產(chǎn)品，依然存在差距。

在多輪對話編輯方面，雖然模型支持最多5個角色的一致性維護，但在一些特定的場景，仍然會出現(xiàn)細(xì)微變化。而當(dāng)對話進行多輪次后，這些細(xì)微的變化也會累積在一起。

同時，對于小眾冷門的地點、物體，“世界知識”的效果也會有所折扣。

但不可否認(rèn)的是，Nano Banana 2給整個文生圖行業(yè)帶來新的啟示，未來的AI圖像生成，不再是單純的“紋理匹配”，而是“大語言模型推理能力 + 視覺渲染能力 + 檢索增強事實準(zhǔn)確性”的深度融合。

文生圖工具終將從“畫畫的機器”，變成真正懂需求、懂世界的視覺創(chuàng)作助手。