
改一張你已經有的照片
這是這個模型出名的本事,也是我們測試裡它表現最好的地方。我們把先前在 Nano Banana Pro 頁生成的一張產品照交給它,要求換個場景——陽光下的窗台、旁邊一盆迷迭香、標籤不動。它重建了場景,並且把那圈包覆式標籤完整保住了:品牌行、破折號,以及下面那行小字。**保住已經存在的文字**對這個模型來說,是一件比**憑空造出文字**容易得多的事——所以請按你手上真實的工作來判斷它。
用 Nano Banana 融合最多五張照片,或用一句指令改一張圖——直接在瀏覽器裡用,不用 API key,也不用設定。
Nano Banana 是 Google 的 Gemini 2.5 Flash Image 傳開後被叫響的外號——它出圈靠的是「用一句話改圖」,不用畫遮罩。在這一頁上兩種用法都支援:從零描述一張圖,或者掛上最多五張照片、直接說要改成什麼樣。七種比例,另加自動。
我們的測法是:把先前在 Nano Banana Pro 頁跑過的**逐字相同的提示詞**再跑一遍,所以這是同題對照。版面品質撐得住;差別比「便宜的更差」窄得多、也具體得多。短的展示型文字是對的。到了圖說長度就開始掉字母,我們那張韓文標題回來是壞的。但當我們讓它去改一張已有的照片時,標籤上每一個字都被保住了——包括一行更貴的模型都弄丟了的小字。
模型身分與能力說法出自 Google: Gemini 2.5 Flash Image
下面每一張都是 2026 年 8 月 18 日在本頁生成的,一次出圖,並附上原提示詞——用的是我們在 Nano Banana Pro 頁跑過的同一批提示詞,你可以直接兩兩對照。

這是這個模型出名的本事,也是我們測試裡它表現最好的地方。我們把先前在 Nano Banana Pro 頁生成的一張產品照交給它,要求換個場景——陽光下的窗台、旁邊一盆迷迭香、標籤不動。它重建了場景,並且把那圈包覆式標籤完整保住了:品牌行、破折號,以及下面那行小字。**保住已經存在的文字**對這個模型來說,是一件比**憑空造出文字**容易得多的事——所以請按你手上真實的工作來判斷它。

給它一個大標題加一行短的輔助文字,它排得對。下面這張海報要的是上三分之一一行重量級窄體標題、底下一行小副標題、再往下一幅照片——回來的就是這樣,副標題裡的破折號也沒丟。構圖、留白和層級不是便宜這一檔讓步的地方;在我們的同題對照裡,兩版的版面相當。它讓步的是解析度:我們跑出來的約 1 百萬畫素,而 Pro 通道約 4 百萬。

這是便宜這一檔要付的真實代價,而且很具體。要求做一張四階段示意圖,它給出了正確的版面、正確的圖示和正確的循環順序——然後把字拼錯了:「EVEPORATE」(應為 EVAPORATE)、「Assorbs heat freat from outside air」、「refirigerant」。Pro 通道跑同一張圖,一個錯字都沒有。非拉丁文字更糟:我們那個韓文展覽標題本該是四個音節塊,回來是五個、其中兩個是錯的,而它下面的英文副標題反倒沒問題。如果你的圖需要圖說長度的文字,或者需要拉丁字母以外的文字,那在本站它就是選錯了模型。
同一批(2026 年 8 月 18 日)裡另外四張一次成圖,各自附上原提示詞——包括那張回來是壞的韓文海報。最快 32 秒,最慢 98 秒,中位數 60 秒。

Minimal exhibition poster for a ceramics show in Seoul: large Korean title 「고요한 흙」 set vertically on the left, English subtitle 'QUIET CLAY — SEOUL CERAMICS WEEK' at the bottom edge, a single unglazed stoneware vessel lit by raking window light against a warm grey wall, restrained gallery typography.

Studio product photograph of a matte ceramic coffee tumbler with a wraparound label reading 'MERIDIAN ROASTERS — SINGLE ORIGIN' in clean grotesque type, resting on brushed concrete, soft top light with one crisp specular edge, shallow depth of field, physically accurate matte glaze.

Cinematic wide shot of a lighthouse keeper walking a coastal path at dawn, low sea fog rolling across the grass, cold blue ambient light broken by the warm sweep of the lantern, anamorphic depth, muted naturalistic color grade.

Documentary photograph of four friends around a small kitchen table mid-conversation, hands overlapping as they pass a shared dish and refill glasses, natural window light, candid unposed gestures, realistic skin texture and fabric detail.
它是這一族裡的日常主力。下面這些工作,它確實是對的選擇。
換背景、換場景、換光線,不用遮罩也不用圖層。這是這個模型出名的本事,也是我們測試裡它處理得最好的一項——包括把已有的標籤文字原樣保住。
同樣的提示詞下,版面、取景和層級與更貴的通道相當。在這裡試方向,選定之後再拿去解析度更高的地方重跑。
沒有字入畫的攝影類和插畫類工作,完全繞開了這個模型唯一真正的短板。
帶好幾行說明文字的資訊圖,或者韓文、日文、阿拉伯文等任何非拉丁文字的標題。我們的測試在這兩項上都失敗了。請改用 Nano Banana Pro 或 GPT Image 2。
同一個工作區、同一份訂閱——在這幾個之間切換只需一次點擊。
| Nano Banana | Nano Banana Pro | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro Official | |
|---|---|---|---|---|
| 底層模型 | Gemini 2.5 Flash Image | Gemini 3 Pro Image | 新一代融圖模型 | Gemini 3 Pro Image |
| 每張圖積分 | 20 | 1K 與 2K 均 40 · 4K 80 | 1K 30 · 2K 50 · 4K 70 | 1K 與 2K 均 150 · 4K 240 |
| 最高解析度 | 2K | 4K | 4K | 4K |
| 參考圖片 | 5 | 5 | 14 | 14 |
| 長寬比 | 7 種,另加自動 | 7 種,另加自動 | 14 種,另加自動,最寬到 8:1 | 10 種,另加自動,最寬到 21:9 |
| 畫面內文字(我們自己的實測) | 僅短展示型文字可靠;圖說與非拉丁文字會失敗 | 約一段以內正確;成段內文失敗 | 未實測 | 未實測 |
| 我們實測的速度 | 32–98 秒,中位數 60 秒(7 次) | 2K 下 56–202 秒,中位數 86 秒(8 次) | 2K 下 57–199 秒,中位數 94 秒(8 次) | 2K 下 38–62 秒,中位數 52 秒(8 次) |
點數、參考圖片上限、解析度與比例數量,均於 2026 年 8 月 18 日讀自我們自己的模型註冊表——比例數量不含「自動」,那是一個設定而不是一種比例。速度與文字結果是我們自己的實測,並標註了樣本數。沒測過的格子就寫沒測過,而不是從廠商頁面抄一個數字過來。
在同一個工作區中將 Nano Banana 與其他圖像模型比較——一鍵即可切換。
| 模型 | Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana),Google 出品 |
|---|---|
| 模式 | 文生圖與圖生圖,含按指令改圖 |
| 長寬比 | 10 種預設——1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、16:9、9:16、21:9——外加 auto |
| 每次出圖數量 | 1 張 |
| 參考圖片 | 每次生成最多 5 張 |
| 輸出尺寸 | 我們跑出來約 1 百萬畫素——沒有可以往上調的品質分級,也沒有 4K |
| 文字渲染 | 短展示型文字可靠;圖說長度會掉字母;非拉丁文字不可靠。參考圖片上已有的文字則保得很好 |
| 實測速度 | 最快 32 秒、中位數 60 秒、最慢 98 秒——2026 年 8 月 18 日我們的 7 次生成 |
註冊一個免費帳號——不用 API key,不用設定。本頁的生成器已經選好 Nano Banana。
掛上最多五張照片,用白話說要改什麼;或者從零寫一條提示詞。改圖是這個模型最強的地方。
一個大標題加一行輔助文字是安全的。好幾行圖說,或者非拉丁文字,是我們測試裡壞掉的地方——那些請交給別的模型。
多數任務約一分鐘出結果。歷史紀錄會存下每一條提示詞和參數,改一個變體只要點一下。
免費開始創作,註冊即送歡迎積分。升級解鎖進階模型、更快生成與 4K 輸出。
年繳 · $240/year
改一張你已經有的圖。我們把一張產品照交給它,要求換成一個全新的場景、標籤不動——結果那張標籤上每一個字都活了下來,小字也在。用白話描述改動、不用遮罩也不用選取,正是這個模型出名的本事,也是我們測試裡它做得最好的一項。
我們在兩邊跑了完全相同的提示詞,所以這是量出來的、不是猜的。版面與構圖相當。有三處不同:解析度(這邊約 1 百萬畫素,Pro 通道約 4 百萬)、圖說長度的文字(我們那張資訊圖回來有三處拼寫錯誤,Pro 版一處都沒有)、以及非拉丁文字(我們那個韓文標題在這邊是壞的,在那邊是對的)。如果你的圖裡沒有字,兩者的差距會比價差看起來小得多。
短的展示型文字可以——一個大標題加一行輔助文字回來是對的,破折號也在。圖說長度是它壞掉的地方:我們那張四階段示意圖回來寫著「EVEPORATE」「Assorbs heat freat」和「refirigerant」,而它們周圍的版面其實相當不錯。非拉丁文字更糟;我們那個韓文標題回來是五個音節塊而不是四個。參考圖片上**已經存在**的文字是另一回事,那個它保得很好。
一次最多五張參考圖片。如果你需要更多,Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro Official 都支援 14 張。
我們跑出來約一百萬畫素——例如 1184×864 和 832×1248。這個模型沒有可以往上調的品質分級,也沒有 4K 選項。需要印刷解析度的話,請用兩個 Pro 通道之一。
我們七次生成的中位數是 60 秒,區間 32 到 98。這是我們上架的四個 Nano Banana 裡最快的一個。
可以,你生成的圖片可在我們的服務條款下用於個人和商業專案。提示詞內容、商標,以及你上傳的任何參考圖片的權利,仍由你自己負責。
生成前後的工作都有一鍵工具——修飾、換風格、直接分享。