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人人都是产品经理

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谷歌深夜发布Nano Banana 2,登顶文生图榜单,价格直降50%,本地化再升级
扬帆出海 · 2026-02-28 · via 人人都是产品经理

谷歌最新图像模型Nano Banana 2(NB 2)以‘极速+一致性’为核心突破,登顶文生图榜单。NB 2标志着文生图竞争从‘单图质量’转向‘动态一致性+场景落地’,速度与真实感正成为新护城河。

北京时间2026年2月27日凌晨,谷歌发布了最新图像模型Nano Banana 2(以下简称NB 2),随后立即在Artificial Analysis文生图榜单上登顶,迅速引起行业热议。

(2026.2.27 Artificial Analysis文生图榜单排名情况)

Nano Banana自2025年8月上线至今,正好半年时间,已经经历了3个版本,3个月更新一次,且每个版本都在之前的基础上有了更强的AI属性。

比如NB Pro版增加了思考模式;NB 2则在生成的速度与质量上有了进一步升级,更加突出“极速”和“一致性”概念,同时这也是Nano Banana首次在Flash极速系列模型中原生支持4K输出(Pro系列虽然也支持4K,但其更注重于深度推理,生成速度通常比Flash慢)。

(Nano Banana系列模型全景图,由Gemini生成)

生成速度与图像画质一直是行业亟待突破的核心痛点,NB 2究竟实现了哪些关键升级?又将为市场开辟出怎样的新方向与新可能?

一、联网搜索,还原“窗外”真实场景

首先,可以看到在NB 2的主页面中增加了各种参考风格模板,这是之前的版本中没有的。而且这些图并不是那种传统的,像如二次元、像素风、电影写真一样的分类,而是一种更具设计感、艺术感,带有情感且更具象化的表述,比如哥特式粘土、超现实主义、老动画片、神话战士等等,在初始阶段就为用户提供了设计灵感。

(Nano Banana 2主页参考模板图)

这里,笔者选取了“Moody(忧郁情绪)”参考图作为生成模板,以“少女坐在窗边,侧脸安静忧郁,眼神放空,被日常琐事困扰而情绪低落,柔和侧光,简约房间,安静孤独的氛围,电影质感,低饱和度,细腻唯美,治愈系插画。”为提示词,生成了下面这张图。总耗时约20秒,速度比之前的Pro版本快了一些。

可以看出,整体画面除了有较强的电影质感外,“窗外”的风景是非常写实的,图中的车辆、电线杆等元素,是符合女孩视角下“近大远小”逻辑的。这是NB 2在模型上相较于之前的一个细节方面的提升。它能够通过网络搜索来获取图像,以真实世界的景象作为参考,进而创造出更加细节、写实的视觉效果。

在谷歌的官方示例中,也对“窗边座位”场景进行了展示。NB 2能够结合知识储备与网络检索,根据全球各地的实时天气数据,生成更加逼真的窗外风景。

(Nano Banana 2官方示例,图源:谷歌)

二、一致性升级,连载创作不再“跑偏”?

其次,NB 2在“一致性”方面做了升级。在之前的版本中,同一个工作流内,对多角色或物体图片进行多次修改时,一些物体变模糊或扭曲,角色面部会出现变形等情况,这也是大部分模型都面临的痛点问题。

而在NB 2则能够在同一个工作流中保持多达5个角色、14个物体的一致性。这意味着,用户可以跨多场景、镜头展示内容,十分适合于分镜制作或连载创作。

而这种能力的提升也在于NB 2从Pro模型中引入的强推理能力和更严格的指令遵循。一方面,模型能够通过初始的提示词为每个角色定义独特的物体特征,并在后续生成的图片中识别并保留这些特定的内容,避免在修改环境或动作时,角色的形象发生改变。

另一方面,NB 2支持从512px到4K的多种分辨率和原生比例,在高精度的渲染下,确保了在复杂的视觉场景中,纹理、光照等细节在多次迭代中仍能保持稳定。

笔者用“6只宠物在不同场景下旅行”作为案例,进行了“一致性”测试。

初始提示词为:

3只猫、3只狗一起在热带海边沙滩玩耍,蓝天白云,清澈海水,夏日氛围,每只宠物的品种有所差异,生动自然,高保真画质。

生成图片如下:

二次修改提示词为:

这些宠物一起漫步在彩色童话小镇,梦幻温馨,可爱风格,每只宠物外形与之前保持一致,位置和动作有所变化,细节丰富,光线柔和。

生成图片如下:

三次修改提示词为:

这些宠物们仰望星空,银河璀璨,氛围感拉满,每只宠物外观保持一致,动作和位置有所变化,史诗级画面,超写实。

生成图片如下:

可以发现,在经历了2次场景、宠物动作及位置变化后,最初的6只宠物变成了5只,但保留的这5只虽然视角、动作、位置有所变化,但形象始终是保持一致的。不过,图片中场景的AI感还是比较强的,宠物与场景的融合度还有待提升,目前还是存在类似影视剧中的“抠图感”。

三、图像中的本地化,设计中的多场景

除了上述在生成质量和一致性方面的提升,NB 2还做了一些功能细节方面的优化,为有专业设计需求的人提供服务。

比如模型支持了图像内容的本地化,即可直接在图像中生成、翻译多语言文字,同时模型也能理解并对画面视觉内容进行本地化适配。这对于一些全球化的B端用户来说,节省了不少重复修改的时间成本。

(Nano Banana 2多语言翻译,图源:谷歌)

此外,NB 2在原有生成图像宽高比的基础上,新增了4:1、1:4、8:1和1:8的比例,满足更多元化的场景需求。比如4:1是非常典型的网页横幅尺寸,8:1则在地铁、机场中极宽LED屏幕上较为常见。

三 、百万Token价格,直降50%

NB 2的多项升级或许需要更高频使用才能深度感知,但价格却是最直观地显现。它通过降低每百万Token单价的方式,使生成成本相比之前的Pro版大幅降低。Pro版本的输出单价为120美元/1M tokens,而NB 2仅为60美元,降幅达到50%。

且根据不同分辨率消耗不同的Token数量,相比于Pro版1K和2K统一价格,NB 2对低分辨率图片的成本控制更优,特别是1K分辨率的图片,价格相比之前降低了50%。

不同分辨率生成成本估算,图表及数据均由Gemini生成

总的来说,NB 2的这次升级,核心在于提升了生成内容的一致性与响应速度。通过引入全网实时搜索,让生成结果与现实世界的关联更加紧密,并在本地化和多场景应用上有了更明确的布局。

从上线首日的反馈来看,用户最直观的感受是“快”。虽然在图像精细度上,人们可能还没察觉到显著变化,但这次迭代为市场带来了新的思路:速度与质量并非不可兼得。语义理解、推理能力以及实时搜索的加入,正在成为提升图像质量的关键要素。

作者丨子墨 编辑丨火狐狸

本文由人人都是产品经理作者【扬帆出海】,微信公众号:【扬帆出海】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。