Banana模型 vs GPT模型?我们汇总了127位科研用户的实测观点

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25-12-11

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精选参考来源

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11. 基于nano-banana模型非常优秀的改图能力,把平面动画角色转成3D手办的玩法这几天很火,不过我自己在LMArena测试了一会儿,发现它对纯血二次元图片的转化其实不太理想,改出来的成品都更像是亚克力的吊牌而不是手办,反而让我抽到的Qwen-Image出图效果意外的好。比如图1是原图,图2是nano-banana的,图3是Qwen-Image的,差距很明显。我还对比了nano-banana和其他图片模型在同提示词下的表现,你们也可以看看。图4是原图,图5是nano-banana的,图6是GPT,感觉还是GPT比较好一些。图7是原图,图8是nano-banana的,图9是字节的Seededit。

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13. 这几天「二次元年轻人的第一次NTR」的AI图片传得到处都是,我也跑了一组,效果确实很能唤起难受的感觉……主要还是归功于Google的nano banana模型在保持一致性上的优秀表现,出图原理就是把原画喂给nano banana——也就是图里手机屏幕上的那张——然后再以其为基准生成经典的餐厅构图。我把推友Tz大神的提示词稍微改良了一下,也分享在这里:```A cinematic scene inside a fast food restaurant at night. Foreground: a lonely table with burgers and fries, and a smartphone shown large and sharp on the table, clearly displaying the uploaded anime/game character image. A hand is reaching for food, symbolizing solitude. Midground: in the blurred background, a couple is sitting together and kiss. One of them is represented as a cosplayer version of the uploaded character: - If the uploaded character is humanoid, show accurate cosplay with hairstyle, costume, and signature props. - If the uploaded character is non-humanoid (mecha, creature, mascot, etc.), show a gijinka (humanized cosplay interpretation) that carries clear visual cues, costume colors, and props from the reference image (armor pieces, wings, ears, weapon, or iconic accessories). The other person is an ordinary japan human, and they are showing intimate affection (kissing, holding hands, or sharing food). Background: large glass windows, blurred neon city lights outside. Mood: melancholic, bittersweet, ironic, cinematic shallow depth of field.[reference: the uploaded image defines both the smartphone display and the cosplay design, with visible props emphasized]Image size is 585px 1024px```* 推荐在AI Studio里生成,体感上比Gemini质量要高一些。

14. 用Nano Banana Pro做信息图也是非常低成本的场景,因为底层模型和Gemini是打通的,所以生成这种自带高密度信息的演示图会同时调用语言模型和图片模型打配合(有时能从思维链里能看到协作流程),非常节省提示词成本。这组图的完整提示词基本上都在100字以内,第一说清楚需求,告诉它要做的信息图主题,第二交代重点,比如希望追求全面还是聚焦高光时刻,第三控制偏差,塞一些不要遗漏、保持准确之类的补丁词,最后描述风格,不会写就给它参考图。总之就是,要说特别优秀,那肯定不至于,但在越过「看得过去」这道坎上,Nano Banana Pro的步子迈得是足够大的,配合编辑玩法还可以对图片进行精确修改,属于是非常普惠的赋予了每个人结构化议题的能力。

15. 为了无限制的体验Google新上的图片模型Nano Banana Pro,开了Ultra会员玩了好几天,只能说确实太强啦⋯⋯看了一下历史记录,已经生成了有1000+图片数量了,有点上瘾的,我慢慢更新分享一些作品和经验吧。首先还是谈谈拟真性,Nano Banana Pro的风格模仿(抄袭)能力吧,基本上可以实现指谁抄谁,不需要喂太多素材,只需要给它几张目标图片加上文本指令,就能非常灵敏的依葫芦画瓢,形成融合后的二创作品。比如第一组的3张图,让它学习荒木经惟和王家卫的风格,融出一种散漫迷离的地下杂志印刷品,从左到右的指令详细度递减,也就是给模型发挥的自由度越宽松。比如图1的提示词:一张高质量的照片,照片中的女子是一位极其美丽的18岁女孩,风格类似荒木经惟和王家卫的组合,品质上乘,堪称杰作,官方艺术作品,夜晚,单人,肌肤纹理自然,眼睛和面部细节逼真,丰满的嘴唇,腮红,口红,微张的嘴唇,长发,美腿,高挑纤细,纤细修长的双腿,模特,(黑色过膝长袜:1.2),(黑色高跟鞋:1.3),正面照,她斜倚在豪华酒店套房的天鹅绒沙发上,透过窗户可以看到城市灯光,电影般的灯光效果,她眼神冷漠地看着观众,正在阅读《花花公子》杂志,氛围优雅。然后第二组的3张图,我是直接在Google上随便截取了几张夜晚街景的摄影作品,然后让Nano Banana Pro基于同类风格生成香港、东京、曼谷的Street Photography,没抽卡,直接出,除了文字细节之外,已经看不到太多瑕疵了。最后是第三组的3张图,我让模型参考这段时间很火的AI视频「动漫作品真人化的现场花絮」,帮我生成守望先锋的同题图片以便于我去转成视频,于是也一步到位的拿到手了。提示词很简单:《守望先锋》的真人电影幕后花絮,DVA的外景拍摄,首尔街头。(如果环境提示词多写点,可以把场景控制得更符合常理,我懒得写。)你们如何评价?

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17. nano banana生图模型给Gemini带来了1000万新增用户,这个数字比我预期的要低,当然对于一直在产品层吃瘪的Google来说是一个很难得的开始。还是不够出圈,对比ChatGPT在年初整的吉卜力风格生图,是在一个月内拉动了4亿的周活增长,这个战绩估计在很长一段时间内无法超过,只有DeepSeek可以与之同桌吃饭。

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