Google Nano Banana Pro
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就在刚才，谷歌推出了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型，相比几个月前的 Nano Banana，这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性，到世界知识、摄影级控制和信息可视化，Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。
与此前许多视觉模型偏向“艺术生成”或“风格化表达”不同，Nano Banana Pro 更像是一次行业转折：图像生成第一次具备了理解能力、知识能力和结构化表达能力。这意味着，AI 不再只是生成“好看的图”，而是能根据现实知识，准确表达信息。
关于Nano Banana Pro更多的信息参考DataLearnerAI的大模型信息卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/google-nano-banana-pro
几个月前，Nano Banana 凭借良好的稳定性与极高的图像质量在全球多项评测中表现亮眼。而今天发布的 Nano Banana Pro 则完全走向了另一个维度：其核心优势不再围绕画质，而是围绕“理解”。
它能够识别提示词中的逻辑关系、提取关键内容、结合世界知识补全细节，并在视觉中呈现结构化、具有解释性的结果。例如，当要求生成一张植物介绍信息图时，Nano Banana Pro 不再只是把植物画出来，而是能理解描述内容，自动分析哪些信息需要结构化呈现，哪些属于背景知识，从而生成真正可用于教学或展示的图示。
这种“理解驱动”的生成方式，标志着图像模型正在从创意工具向信息工具进化。
这种提升在评测结果中体现也很明显：
可以说，Nano Banana（也就是Gemini 2.5 Flash Image）已经是全球最好的图像生成模型了，而Nano Banano Pro在各个方面又提升了很多。
Nano Banana Pro 的提升不是某一处的渐进增强，而是模型在理解、表达、合成与控制能力上的全面演进。它从根本上改变了图像模型“只负责生成画面”的传统定位，更像是一套能够解释内容、处理知识并精确执行视觉任务的新型系统。
首先，Nano Banana Pro 支持段落级、多语言且具备排版结构的文本渲染，能够处理字体结构、材质质感、字号层级、位置布局，甚至执行跨语言翻译，而不破坏原有设计。这是以往图像模型最薄弱的一环，如今却成为 Pro 版本中最具辨识度的能力之一。
字体识别与排版的准确性在本代有了大幅改善，不论是英文字体、日韩文字还是中文，都能保持高度的语义连贯性和视觉美观度。谷歌在官方示例中展示了一张自行车维护教程的图像，从图中文字的排列逻辑、段落结构到图形的对照关系，都高度符合专业设计稿的排版规范，很难从效果辨认它是由模型生成。这意味着 Nano Banana Pro 已经能承担品牌物料、本地化广告、教育海报、Mockup 设计以及复杂的视觉信息表达任务。
相比传统模型文本模糊、拼写错误频发甚至无法渲染中文的状况，Nano Banana Pro 在准确性、稳定性和可控性上都有极大跨越，使得“图中真正可用的文字”成为现实。
图像编辑过程保持原图的对象的一致性一直是Nano Banana最强的特性之一，在上一代模型中它已经做到了全球最好。而Nano Banana Pro 在处理多图、多人物、多素材合成时表现得更像一个具备场景理解能力的“视觉导演”。它最多能接收 14 张输入图，并在同一场景中保持 最多 5 个角色 的身份稳定性。这种稳定性不仅体现在脸部特征上，也贯穿光线方向、服装材质、发丝结构、镜头角度等细节。
下图就是一个实际的例子，把原有的那么多娃娃生成一个全新的场景和不同的角度，但是原来的娃娃特征几乎不变。
在复杂的广告场景、团队视觉、故事分镜、品牌宣传或需要多素材融合的产品图制作中，这类能力至关重要。以往图像模型难以保证“同一个人”在数张图中的一致性，而 Nano Banana Pro 则能将来自不同照片的人物自然融合进同一场景，并保持连贯叙事。这对于企业内容团队和创意制作链路来说是质的提升。
另一个显著提升来自模型对摄影逻辑的理解能力。Nano Banana Pro 能够识别光线方向、布光结构、相机角度、景深范围、焦点位置、色彩风格等专业语言，并以接近真实摄影棚和后期工具的方式执行。
例如，将白天自然光场景转为夜景、重新塑造面部戏剧光影、进行浅景深处理、改变画幅比例并保持主体位置不变，甚至对局部细节如衣服、材质、面部特征做精确编辑。它不再是只能“生成一张图”，而是能“理解图像结构并帮助用户进行专业编辑”。
对于广告制作、品牌视觉、影视分镜、产品 Mockup 或多平台社交素材制作来说，这种摄影级控制能力将大幅减少后期返工，使模型能够直接产出接近最终效果的图像。
下图是一个实例，场景不变，但是光照差异很大。
得益于 Gemini 3 Pro 的推理能力，Nano Banana Pro 在信息图与结构化视觉内容的表达上表现突出，它可以理解提示词中的知识结构，识别哪些信息需要以图形、步骤、层次、流程的方式呈现。例如，生成分步骤食谱、植物养护图、天气图、科学示意图或根据手写课堂笔记生成结构化可视内容。
这类任务并非简单绘图，而是“理解内容 → 提炼结构 → 重构视觉 → 校准布局”的完整链路。它让图像模型真正进入内容表达场景，而不仅仅停留在纯视觉创意领域。
前面的自行车养护就是一个例子，下图是另一个植物养护的案例：
为了让大家更好生成图片，Google官方也给出了一些提示词建议和技巧。其实，无需写一套长篇提示词技巧，只需要把握以下三点，就能显著提升生成质量：
1. 明确意图：主体、动作、场景与风格
提示词越清晰，模型越能利用其强大的理解能力生成结构化画面。
例如在人像、分镜、产品图或广告场景中，明确“谁、在干什么、在哪里、以何种风格呈现”，效果会明显提升。
2. 使用摄影描述语言，让模型按专业逻辑执行
包括相机角度、焦点位置、景深范围、光线方向、画幅比例（如 9:16 或 21:9）。
Nano Banana Pro 可以理解这些描述并严格执行，使图像更接近真实拍摄效果。
3. 多图场景中明确每张输入图的“角色”
例如“这张图用于姿势，那张用于风格，另一张用于背景”。
这是利用好 Nano Banana Pro 多图合成能力的关键，可以显著提高一致性与画面稳定度。
也许是这个模型成本真的很高。与基于Gemini 2.5 Flash的Nano Banana的慷慨额度相比，Nano Banana Pro的免费额度很少。Gemini官网24小时目前只能生成1张图片。而在AI Studio中，Nano Banana Pro模型甚至不支持免费使用，需要你自己使用付费的API Key才可以。
上图是官方给出的对比。Nano Banana Pro速度慢，但是质量好，生成一个图片的价格是0.134美元，是基于Gemini 2.5 Flash的Nano Banana的价格的3倍。同时，这里没有写你输入的提示词文本的成本，那个也是收费的。只是一百万的输入2美元，100万的输出12美元，相比较而言，单次的成本可以忽略了。
Nano Banana Pro 的核心不在于“画得更好”，而在于“理解得更多”。它能够合成多图、控制光影、处理多语言文字、基于知识生成信息图，并用专业逻辑呈现内容。此前，还有很多人认为Adobe专业工具不可替代，专业设计人员依然宝贵。但随着模型的能力提升，这种情况和观点也在迅速改变。
至少，对于大多数人来说，当前模型的能力已经足够支撑很多场景了。那么，关于Nano Banana Pro更多的信息参考DataLearnerAI的大模型信息卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/google-nano-banana-pro
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