Nano Banana 2 深度實測 AI 更精準製圖、修圖符合你心意

 

在 AI 影像生成技術進入白熱化競爭的 2026 年，Google 推出 Nano Banana 2（正式名稱為 Gemini 3 Flash Image）為 AI 製圖市場投下了一枚震撼彈。這款模型不再只是機械式地堆砌像素，它展現出一種前所未有的「語意理解力」，能夠精準修正用家想修改的部份，而不會像以前會影響圖片的其他部份，猶如一把精準的改圖手術刀。以下我們就會為大家分析 Nano Banana 2 的優點，並一篇文就學懂新升級的各種新元素。

 

 

香港用戶連接方法 1（如果你有VPN）

網址：https://gemini.google.com/

需要連上 VPN（並選擇香港以外國家地區），另需要登入你的 Google 帳戶

在輸入指令後，在下方選單選擇「建立圖像」便可。

 

香港用戶連接方法 2（如果你沒有 VPN）

網址：https://arena.ai/zh/image/direct

如果你沒有 VPN 的話，可進入 Arena.ai 網站，並選擇使用 Image（圖像功能）與 Gemini 3 Pro，便可使用 Nano Banana 2。

 

Nano Banana 2：核心優點分析

1. 極致的語意理解（Text-to-Image）： 相比前代，它能更精準地處理長指令和複雜的空間關係（例如：「左邊有一個紅色的球，右邊有一隻戴著墨鏡的貓，背景是Cyberpunk的台北街頭」），不再容易出現元素遺漏。
2. 無縫影像編輯（Image+Text-to-Image）： 支援強大的局部修改與擴展。你可以直接上傳圖片並告訴它「幫我把這雙鞋換成紅色的」，它能保持原圖的光影與質感，只改動你要求的部位。
3. 多圖融合與風格遷移（Multi-image-to-image）： 它可以提取圖片 A 的主體，結合圖片 B 的背景，再套用圖片 C 的畫風，達成前所未有的創作自由度。
4. 原生高解像度與速度平衡： 作為 Flash 系列模型，它在保持高速生成的同時，大幅減少了 AI 生成圖中常見的「幻覺」（如手指數量異常或物體變形）。

 

 

 

更精準空間邏輯  根據文字定位物件出現位置

過去我們在使用文生圖功能時，最常遇到的挫折莫過於模型無法處理複雜的空間關係，或是對於特定文字的嵌入感到吃力。在本次的實測中，我首先嘗試挑戰它的「空間邏輯」。我們嘗試給出一個包含多層次元素的指令。

測試計劃 1【空間邏輯挑戰】

• 指令： 「一張寫實攝影，桌子左側是一個透明玻璃杯盛滿藍色液體，右側是一本封面上寫著『2026 FUTURE』的黑皮書，背景是模糊的雨夜窗戶。」

觀察點：Nano Banana 2 輕易地克服了傳統 AI 容易出現的文字拼寫錯誤，那行書名清晰可辨，毫無扭曲。光學細節處理更有專業級相片輸出，左側玻璃杯中的藍色液體產生真實折射效果，甚至連背景雨夜窗戶的微光都細膩地透射在水面。

 

測試計劃 2【光影質感挑戰】

• 指令： 「極簡主義室內設計，午後斜陽透過百葉窗投射在灰色混凝土牆上，形成條紋陰影，角落有一盆生機盎然的龜背竹。」

 

▲觀察點： 陰影與質感的過渡細膩，仍感到植物有一點「數碼感」，但已經很不錯

 

測試計劃 3【動態瞬間捕捉】

接著我們將測試難度提升至動態捕捉，嘗試讓它生成一隻在海灘奔跑並濺起水花的金毛獵犬。

• 指令： 「一隻金毛獵犬在海灘上奔跑，水花濺起的瞬間，水滴在陽光下閃爍，背景是橘紅色的夕陽。」

 

▲觀察點： 淺起的水滴夠清晰，動物毛髮的動態亦十分自然。

 

數碼圖片手術刀：無縫編輯指定物件

進入影像編輯功能的測試階段時，Nano Banana 2 展現出了如同「數碼手術刀」般的精準度－－它能在保持原圖一致性的前提下，進行局部的結構性修改。例如我們上傳了一張穿著正式西裝的照片，隨後下達指令要求將西裝外套換成 Jacket。

 

測試目標： 測試模型在保持「原圖一致性」的前提下，進行局部修改的準確度。

測試計劃 1【物件無縫替換】

• • 動作： 上傳一張你穿著西裝的相片。
  • 指令： 「請幫我把西裝外套換成皮質的 jacket，裡面也不戴領呔，將襯衫變成白色，但西褲保持不變。」

▲觀察點：模型可精準識別肩膀與軀幹的邊界，新生成的夾克布料細節都適應原本的身體姿勢，而在此之下原本的西褲準確地沒有被修改，而背景圖案也沒有被修改。過往圖片會被不合理地修整，現在此問題已得到改善。

 

測試計劃 2【場景擴增挑戰】

為進一步測試 Nano Banana 2 的「場景擴增」能力，我們輸入了一張狹窄的咖啡杯特寫，並要求它將畫面往外擴展，展示出巴黎塞納河畔的露天場景。

• 動作： 上傳一張近距離的咖啡杯特寫。
• 指令： 「將畫面往外擴展，顯示這杯咖啡正放在巴黎塞納河畔的露天咖啡座上。」

 

▲觀察點：Nano Banana 2 完整複製了咖啡桌的紋理，也根據原圖杯子右上角打進去的陽光角度，推算出新圖片的環境光源方向。模型對環境光影的「全局理解」，讓它在處理風景照的細節增減時更好。但可留意到原本咖啡杯的細節保持不變

 

多圖融合整合性更高

我們也測試了 Nano Banana 2 最具野心的功能：多圖融合與風格遷移。這項功能考驗的是模型如何將不同來源的資訊進行「邏輯化」的整合。

 

測試計劃 1 【多個物件融合成一張圖片】

在 Nano Banana 2 當中，你可以將多個角色、多個物件放入到同一個場景中，而新製作出來的相片，能夠保持他們原本的風格。

▲可看到我們將不同物件的圖片上載，能結合成一張全新的集合圖片。雖然相機比例好像小了一點，但你可通過後續向 AI 落指令，將特定物件放大縮小

 

測試計劃 2【主體與背景融合】

我選取了貓貓相片作為主體，並配上一張荒涼的火星地表圖，要求模型將貓轉移到火星場景中，並為其穿上特製的太空衣。

• • 動作： 上傳「圖片 A（你的愛貓）」與「圖片 B（火星地表）」。
  • 指令： 「將圖片 A 中的貓放入圖片 B 的場景中，讓牠穿上小型的太空衣。」

▲最初我們輸入的 2 張圖片，分別是貓圖片以及火星地表圖片

 

測試計劃 3【兩種不同風格圖片融合，角色設計一致性】

• 動作： 上傳「圖片 A（穿紅衣的動漫女孩）」與「圖片 B（雪地戰鬥場景）」。
• 指令： 「讓圖片 A 的角色出現在圖片 B 的場景中，並改變她的動作為拿著狙擊槍瞄著他人」

▲動漫人物可自然地融入真實風的風景圖片，另外人物設計亦在新圖片中保持與原圖一致

 

突破像素限制：原生 4K 畫質

除了功能的進化，Nano Banana 2 在畫質輸出的物理極限上也帶來了飛躍性的突破，正式支援原生 4K 高解析度輸出。對追求極致細節的專業工作者而言，無疑是最具吸引力的升級。只要在生成圖片時，叫它輸出 4K 畫質圖片即可。這次我們就生成了一些 4K 畫質的圖片：

▲以這張東京鐵塔的城市景觀圖片為例，在電腦檢查它的大小，可發現其解像度達到 2752 x 1536

▲ AI 製作出來的圖片，已足夠成為一張桌面牆紙

文字排版再增強：精準駕馭大量文本

Nano Banana 2 也進一步改善在圖片中準確植入大量且連貫的文字。過去的模型能準確寫出幾個單字已屬不易，但 Nano Banana 2 可展現近乎排版軟件的製作準繩度。

測試 1：總結一大篇文章的重點加入圖片

首先我們嘗試輸入一篇耳機的評測文章，之後叫 Nano Banana 2 將文章裡面提及過產品優點，連同產品名稱、售價一併加入圖片當中：

▲結果可看到幾乎與人手在 InDesign 等排版軟件上製作的質素極為相近。而我們可留意到，AI 在圖片中耳機的左手邊填充了一些內容，令文字可在這裡插入，這也解決了我們編輯經常遇到的問題。

 

測試 2：將圖片內的文字翻譯

在上面完成的圖片，我們可將之翻譯成其他語言。這樣方便你將其他語言的圖片，很方便翻譯成你想要的語言，而文字編排的風格又跟原圖相近：

 

結語：無經驗都可完成專業創作

經過一整天的深度實測，Nano Banana 2 給我們的整體感受是「流暢且更具智慧」。它大幅降低了與 AI 溝通的門檻，更在細節處理上達到了專業級別。Nano Banana 2 的出現，預示著 2026 年的影像創作將從單純的「生成」邁向更深層次人類與 AI 的「共同創作」。