Nano Banana Pro

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

目录

• 一、从 Nano Banana 到 Pro：核心差异不是画质，而是“理解力”
• 二、Nano Banana Pro 核心特点：从文本到合成，从知识到控制的全面跃升
• 三、专业提示词要点：如何让 Nano Banana Pro 发挥更强效果
• 四、在哪里可以用是否收费普通用户与开发者可用方式一览
• 五、结语图像生成逐渐成为信息工具

一、从 Nano Banana 到 Pro：核心差异不是画质，而是“理解力”

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。

二、Nano Banana Pro 核心特点：从文本到合成，从知识到控制的全面跃升

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。

1. 文本渲染能力全面跃升：从能写字到能精准排版

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。

2. 多图一致性显著提升：最高支持 14 张输入图、5 人身份稳定性

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。

3. 摄影级可控性：光线、镜头、焦点、画幅与局部编辑的专业表达

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。

4. 信息可视化能力增强：把内容转换成结构化视觉表达

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：

三、如何让 Nano Banana Pro 发挥更强效果？官方的提示词要点

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。

Nano Banana Pro目前已经上架Google产品，不过免费的用户一天只能生成一个

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。

五、结语：图像生成逐渐成为信息工具，图像设计和编辑的专业门槛进一步降低

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