Google Nano Banana：多模态AI图像编辑的革命性突破

数周前，一个以神秘“香蕉”为代号的模型在评测平台LMArena上悄然亮相，没有官方公告或文档，却凭借惊人的图像质量和角色一致性，轻松超越众多老牌模型，在AI社区内引发广泛热议。

当时，人们纷纷猜测其来源：或许是OpenAI的秘密项目，或是独立团队的突破性成果。直到8月底，Google正式揭晓谜底：Nano Banana正是其最新发布的文生图模型——Gemini 2.5 Flash Image。

作为Gemini 2.0 Flash的升级版，Nano Banana更像一个智能AI编辑器，贴近真实工作流。它能在多次编辑中维持角色和画面的高度一致，用户仅需自然语言即可完成精细局部调整和多图合成。

与以往模型单纯“生成一张好图”的目标不同，Nano Banana扮演着随时待命的设计助手角色，协助用户迭代、优化和创造。

众多测试者体验后表示，这可能标志着Photoshop时代的终结。

在竞争激烈的文生图赛道，Nano Banana为何能再次掀起浪潮？相比OpenAI、Flux等强劲对手，它有何独特之处？效果究竟如何？Google的多模态能力又发展到何种水平？

01 横空出世的Nano Banana

在Google正式认领前，Nano Banana匿名亮相于全球热门的大模型测评平台LMArena。该平台以社区投票为核心，进行模型匿名对战，用户盲选偏好结果，再通过算法排名。8月中旬，一个代号Nano Banana的陌生模型出现在文生图和图片编辑榜单上，凭借稳定惊艳的输出迅速登顶，引发广泛关注与猜测。

随着讨论白热化，8月25日前后，Google工程高管如DeepMind CEO Demis Hassabis等在社交平台发布香蕉元素帖子暗示归属。在Gemini 2.5 Flash Image官宣前，Google CEO Pichai更是连发三根香蕉“宣誓主权”。

上一次文生图模型如此轰动，还是GPT-4o的吉卜力热潮。Nano Banana的亮点何在？开发者们指出，其最大突破在于“一致性”能力。

张宋扬

亚马逊AGI部门Applied Scientist：

最惊艳的是它在角色一致性上效果极佳，相比之前模型，这可能是目前做得最好的。

Nathan Wang

硅谷101特邀研究员

Agent资深开发者：

Nano Banana的一次生成成功、保持一致性及可编辑性令我震撼。

过去，模型在多轮编辑中常出现“换衣变脸”问题，微小的偏差使其难以成为可靠工具。Nano Banana的改进在于能在多轮编辑中锁定人物或物体核心特征，无论是调整姿势、更换服装，还是将宠物置于新背景，主体始终保持不变。

第二个突破是多图融合。以往合成不同照片时，常出现不协调、空间扭曲等问题，人物像被“贴上去”。Nano Banana能自动处理风格和逻辑一致性，让画面浑然一体。

第三个亮点是自然语言驱动的精准修改。以往需手动画蒙版或使用专业工具，现在仅需简单描述如“换背景”、“移除人物”等，Nano Banana便能精准执行，保持其他部分不变，将编辑门槛降至零。甚至可用简笔画交流。

此外，它还支持多轮对话式编辑和风格混配。用户可逐步要求调整，模型会记住上下文，避免推翻之前成果。甚至可将花瓣纹理应用于鞋子，蝴蝶图案变成裙子，创造全新风格。

Google还为生成图片添加了可见水印和不可见数字水印SynthID，以确保安全性和可追溯性。

DeepMind团队首次分享研发故事，称Nano Banana核心突破在于“交替生成”新范式。它将复杂指令拆分为多步骤，每步做小调整，如先换衣再改背景，从而携带“记忆”保持一致性。

研发人员透露，Nano Banana在创意场景表现自然，得益于充分利用Gemini的世界知识。Gemini团队与Imagen团队合作，前者提供语言理解和世界知识，后者贡献高质量图像生成和风格控制经验，使模型在“理解—创造—理解”循环中表现全面。

DeepMind研究员表示，希望Nano Banana不仅是生成工具，更是陪伴用户思考创作的智能体。

根据LMArena匿名测评和Google数据，Gemini 2.5 Flash Image全面超越ChatGPT 4o、FLUX Kontext等竞争对手，且生成成本极低，单张图像仅需0.039美元。

02 Nano Banana的实力与反馈

目前，普通用户可通过Google Gemini应用、Google AI Studio直接调用Nano Banana，也可使用Gemini API和Vertex AI平台。Adobe、Lovart等平台已宣布集成。

用户可免费使用，生成速度极快，几秒内即可出图或修改，引发网友广泛尝试。

首先，人物一致性效果令人惊艳。普通游客照可轻松更换背景、服装，模拟球赛现场；影棚侧面照变正脸证件照，调整发型造型，轻松完成。品牌方无需昂贵棚拍，打字即可零成本出片。

卡通人物可生成多样表情动作；宠物可轻松更换毛色或品种。实测中，萨摩耶可变为藏獒或哈士奇。

测试将后院抱宝宝照片瞬移至马尔代夫、巴黎、北京故宫，效果自然。

将宝宝变为猩猩宝宝，主体保持不变，墨镜、表情、动作均保留原片细节。

增加难度：将表情从微笑变惊讶，姿态从看镜头转向看宝宝，人物一致性保持良好。侧头后墨镜反光呈现沙滩镜像，逻辑和细节出色。

亚马逊AGI部门Applied Scientist张宋扬猜测，一致性控制能力提升可能源于数据精细处理，包括高质量数据筛选和比例调整。

多图融合功能亦出神入化。人物跨时空会面照片以假乱真，光线对焦毫无违和感；食材可合成逼真菜肴。

测试让马斯克和Altman合影，效果自然。

添加香蕉服装，效果可爱。

尝试加入Pichai和扎克伯格，但人物识别出现偏差，调整后仍有错误，显示模型存在bug。

提供Pichai照片后模型仍未能纠正，显示识别局限。

但一般合影需求效果丝滑。多图融合已显现专业化替代潜力，如网友输入模特、产品、布景等十几张图片，融合设计效果惊艳，媲美广告公司。

服装品牌可省去模特拍摄，上传平面衣服照片即可让Tylor Swift换装。

可调整姿势、光影，生成多角度上身效果。

拥有“世界知识”的Nano Banana对抽象指令理解能力大幅跃升。简笔画能结合人物图片进行姿势改变与创意设计；奥特曼表演鞍马轻松实现。

平面地图画线可展示实际风景视角。

多轮对话式编辑和风格混配能力亦属实，如用于室内设计、绘图渲染，或用花朵纹理设计新衣。

Nathan Wang指出，Nano Banana在图片编辑上达到了类似文字编辑的细粒度优化，是多模态模型的重大突破。

网友们还挖掘出各种玩法，如制作“手办模型”，效果可爱。

结合其他平台创作视频，如让梵高、蒙娜丽莎变成真人在公园聊天；或用Nano Banana与Seedance制作动画短片；与Weavy制作3D产品介绍。

与其他模型对比测试显示，Nano Banana在生成速度、效果和稳定性上优势明显。GPT-5改变背景时人物变样。

FLUX抠图但头发缺失，人像贴图感强。

GPT融合合影指令理解困难，生成照片不可用。

GPT创建手办出现比例、五官等瑕疵。

但Nano Banana也有局限：中文能力未突破，文字乱码；编辑指令理解偏差，如为手办加腿时错加至盒子，背景丢失。

多轮对话中复杂指令易混乱，如多图融合生成马斯克、扎克伯格、皮柴围观猩猩宝宝时，人物比例表情不协调，主体变化。

网友还指出分辨率不高、提示词审查严格、艺术性不及Midjourney等问题。但总体评价积极，被视为文生图里程碑。

03 五条主线：谷歌的多模态生态大爆发

Nano Banana并非孤立事件，而是谷歌多模态产品密集推进的缩影。过去一年多，谷歌以“密集轰炸”节奏推出多模态产品，形成完整矩阵，大致分为五条主线。

第一条主线：文生图Imagen系列。始于2022年5月，结合大语言模型理解提示和扩散模型生成图像。2024年I/O大会推出Imagen 3产品化，2025年5月发布Imagen 4，强化光影细节，逼近真实摄影。

第二条主线：文生视频Veo系列。2024年1月发布Lumiere，用时序扩散生成连贯视频。2024年5月Veo 1支持1080p高清，12月Veo 2升级至4K并接入Vertex AI。2025年5月Veo 3可同步生成音乐旁白，进入影视级创作。

第三条主线：Genie系列，即“交互世界生成”。不同于视频生成，它创造可玩虚拟世界。Genie 1于2024年初亮相，从图像生成2D游戏环境；Genie 2在2024年底发布，生成复杂3D互动世界；Genie 3于2025年8月5日推出，从文本或图像生成动态3D世界，支持实时交互，成为真正“世界模型”。

Genie预示多模态探索触及“沉浸式体验”和“虚拟世界构建”边界。

第四条主线：面向创作者的工具集。2024年5月推出ImageFX和VideoFX，让用户在Labs体验文生图与视频；2025年5月发布Flow，整合Veo和Imagen能力到影视叙事工作流。

第五条主线：Gemini多模态底座。作为通用多模态基础模型，是系统的“大脑”，理解、推理和处理文本、图像、音频、视频等信息。2023年底Gemini 1.0发布；2024年2月Gemini 1.5带来长上下文窗口突破；2025年2月Gemini 2.0系列推出Flash和Flash-Lite应对低延迟场景；2025年8月Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）将AI修图变为大众体验。

总结而言，谷歌多模态战略清晰：文生图Imagen、文生视频Veo、交互世界Genie，通过Flow、ImageFX、VideoFX嵌入创作工作流，背后由快速迭代的Gemini底座支撑。

Nathan Wang指出，谷歌的人才、基建和数据底座是其优势，产品线基于客户人群和应用场景开发，思路清晰。

张宋扬表示，大公司倾向打造端到端生成模型，融合多种模态，符合智能认知。不同团队先突破单任务再发布产品，未来或融合为简洁界面。

未来，谷歌可能将更多模型能力融合至Gemini，打造多模态超级流量入口；而Imagen、Veo等向纵深发展，服务专业开发。

图源：ai.google

从Nano Banana到多模态矩阵，谷歌过去一年多加速爆发，在生成式AI竞赛中补齐所有环节。这种“连环拳”式发布，信号显示谷歌正以完整矩阵重新定义生成式AI边界。但能否转化为市场优势？Nano Banana的领先能持续多久？欢迎评论区分享看法。