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Nano Banana有點(diǎn)ChatGPT時刻的味兒了

IP屬地 中國·北京 編輯:鄭浩 硅星人 時間:2025-09-07 12:13:40

作者|周一笑

你可以不關(guān)心香蕉的價(jià)格,但很難忽視Nano Banana這根香蕉。

在社交媒體和技術(shù)社區(qū),用戶正熱衷于分享它的各種玩法,有人用它把桌面手辦轉(zhuǎn)換成真人 Cosplay,有人上傳多張素材圖,生成風(fēng)格統(tǒng)一的合成畫,還有人把孩子隨手畫的火柴人一鍵升格成電影級動態(tài)分鏡。

Nano Banana的快速響應(yīng)和自然度,讓創(chuàng)作更像實(shí)時對話,而不是反復(fù)抽卡。這也是許多人第一次感到,AI圖像生成變得像實(shí)時創(chuàng)作。用戶不再需要反復(fù)調(diào)試結(jié)構(gòu)化的咒語,而是通過簡單的自然語言對話,就能對圖像進(jìn)行精確修改 。

再加上幾秒內(nèi)生成的速度,整個過程的流暢感是前所未有的 。這也直接帶動了 Gemini App 的用戶增長,在短時間內(nèi),Nano Banana為Gemini App帶來了超過1000萬新用戶。

它的走紅,甚至讓一些人聯(lián)想起了ChatGPT的發(fā)布時刻,人們經(jīng)久不息的從各個角度討論它、使用它、甚至是捕風(fēng)捉影猜測它背后的技術(shù)實(shí)現(xiàn),而Nano Banana的確給用戶帶來了類似ChatGPT初期的驚艷感,讓大量非技術(shù)用戶第一次體驗(yàn)AI能力的進(jìn)化,到高質(zhì)量、實(shí)時、交互式的圖像生成/編輯。

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Nano Banana究竟做對了什么?

Nano Banana的好用,不是單一能力的提升,而是它從根本上改善了AI圖像創(chuàng)作的流程。

過去,用戶需要學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)化的提示詞才能獲取較好的效果?,F(xiàn)在,這個過程變成了一場流暢的對話,發(fā)出“給這個人戴上眼鏡”或“把背景換成陰天”這樣的指令,對畫面進(jìn)行精確的局部修改 ,Nano Banana能記住你們的對話,進(jìn)行相應(yīng)的響應(yīng)。

這種記憶力也體現(xiàn)在角色一致性上。以往需要LoRA或Dreambooth等復(fù)雜微調(diào)技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)的人物固定,現(xiàn)在用戶只需用一張圖定下角色,就能在后續(xù)的對話中,讓同一個人出現(xiàn)在不同場景、擺出不同姿勢 。在“長得像本人”這個核心需求上,Nano Banana已經(jīng)與其他模型拉開了代差。

它還能將多張輸入圖像無縫融合成一個連貫的畫面,把一張圖里的物體自然地放進(jìn)另一張圖的場景里 。更深一層,與許多基于美學(xué)訓(xùn)練的模型不同,Nano Banana背后整合了Gemini家族的世界知識與推理能力 。這讓它在執(zhí)行指令時更聰明,比如能理解現(xiàn)實(shí)世界的概念,為你畫的特定場景選擇恰當(dāng)?shù)闹参镂锓N 。

讓這一切體驗(yàn)真正落地的,是速度。數(shù)秒的響應(yīng)時間,帶來的不僅是效率,它鼓勵用戶快速嘗試、快速失敗、快速調(diào)整,用不斷的試錯來探索創(chuàng)意,而非追求一次成功。其團(tuán)隊(duì)成員將這種迭代的過程,稱為真正的魔力所在 。

在團(tuán)隊(duì)的訪談和公開分享里,Nano Banana的幾個方向被反復(fù)提及:文字渲染、交錯生成、速度哲學(xué),以及世界知識的引入。這些關(guān)鍵詞,勾勒出了它的不同之處。

在很多人的直覺里,文字渲染是附屬能力,能不能把廣告牌上的字寫對,好像無傷大雅。但對Nano Banana團(tuán)隊(duì)而言,這卻是衡量整體性能的核心指標(biāo) 。文字是一種高度結(jié)構(gòu)化的視覺信息,一個筆畫的細(xì)微偏差都會讓人立刻識別出錯誤 。

當(dāng)模型能正確渲染文字時,它也學(xué)會了如何在像素層面把控結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié),這一能力遷移到其他任務(wù)時,會帶來整體質(zhì)量的提升 。團(tuán)隊(duì)后來把文字渲染當(dāng)作一種“代理指標(biāo)”(Proxy metric),成為持續(xù)優(yōu)化的抓手。

一些LLM從業(yè)者尤其表達(dá)了把文字渲染作為“代理指標(biāo)”的帶來的啟發(fā):找到合適的代理指標(biāo),能夠成為牽動整體性能提升的杠桿。選擇一個對精確度要求極高的任務(wù),通過優(yōu)化它來驅(qū)動整體能力提升。當(dāng)模型要對齊到一個極端精細(xì)、結(jié)構(gòu)化、容錯率極低的子任務(wù)時,它被迫學(xué)會的底層能力,往往會溢出到更寬泛的任務(wù)里。

如果說文字渲染解決了畫得對的問題,那么交錯生成(Interleaved Generation)則改變了“怎么畫”的過程。過去的圖像生成更像是抽卡,彼此之間沒有上下文聯(lián)系 。Nano Banana引入的交錯生成機(jī)制改變了這一點(diǎn) 。模型在同一個上下文里生成多張圖,第二張能記住第一張,第三張能記住前兩張 。這種串行方式讓創(chuàng)作更像一個過程,上下文的連貫性,帶來了比以往穩(wěn)定得多的體驗(yàn)。

而要讓這個充滿過程感的創(chuàng)作體驗(yàn)不被割裂,速度是關(guān)鍵。在圖像編輯中,完美幾乎是不可能的。Nano Banana團(tuán)隊(duì)的共識是,與其追求一次性滿足所有細(xì)節(jié),不如強(qiáng)調(diào)速度 。因?yàn)橹灰勺銐蚩欤脩敉耆梢院翢o心理負(fù)擔(dān)地快速迭代 。

除了流程上的革新,模型在內(nèi)容理解的深度上也與過去不同。另一個被反復(fù)強(qiáng)調(diào)的點(diǎn),是它在生成過程中引入了世界知識 。這使得它不僅能畫出視覺上漂亮的圖像,還能處理帶有常識和背景要求的復(fù)雜指令 。例如,在一個80年代美國購物中心風(fēng)格的場景里,模型不僅理解購物中心,還能在細(xì)節(jié)上符合那個年代的服飾、燈光和空間語法 。

這種能力的實(shí)現(xiàn),也源于團(tuán)隊(duì)的融合。一方面,Gemini團(tuán)隊(duì)在推理、世界知識和上下文理解上的優(yōu)勢,為模型奠定了基礎(chǔ) 。生成與理解并不是割裂的,團(tuán)隊(duì)在訪談中多次強(qiáng)調(diào),圖像理解和圖像生成像“姐妹能力”,提升一端往往會推動另一端。

另一方面,Imagen團(tuán)隊(duì)在圖像美學(xué)和自然度上的經(jīng)驗(yàn),幫助模型解決了“看上去是否真實(shí)、是否優(yōu)雅”的問題 。二者結(jié)合,使得Nano Banana在一致性和美感之間找到了平衡。

Nano Banana團(tuán)隊(duì)也透露了未來的方向,他們追求的并不只是視覺質(zhì)量的提升,而是讓模型更聰明(smart) ,就是指當(dāng)用戶給出一個模糊或不完整的指令時,模型能夠理解意圖,甚至在結(jié)果上超越原始的要求 。團(tuán)隊(duì)成員Mostafa形容這種體驗(yàn)是,“我很高興它沒有完全聽我的” 這有點(diǎn)類似模型不再只是被動執(zhí)行,而是具備了一定的審美判斷和創(chuàng)造力的Agent。

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一些猜想

對于Nano Banana的底層架構(gòu),官方幾乎沒透露什么信息 。這種黑箱狀態(tài),也激發(fā)了技術(shù)社區(qū)討論和推測。

一種觀點(diǎn)認(rèn)為,它可能沿用了MMDiT(多模態(tài)擴(kuò)散Transformer)的路線 。這種設(shè)計(jì)通過統(tǒng)一的Transformer架構(gòu)處理文本和圖像,將不同模態(tài)的信息編碼到同一個表示空間里,以實(shí)現(xiàn)更原生的跨模態(tài)生成 。

也有分析認(rèn)為模型上層可能有Gemini 2.5這樣的大語言模型負(fù)責(zé)語義理解和推理,而下層則連接一個專門優(yōu)化過的擴(kuò)散模型,用于完成高質(zhì)量的圖像輸出,以此結(jié)合兩者的優(yōu)勢 。

此外,一位個人簡介為DeepSeek AI 研究員的小紅書用戶認(rèn)為其設(shè)計(jì)思路更接近Janus或UniFluid的統(tǒng)一路線 。即在同一個Transformer主干上,同時接入負(fù)責(zé)理解的編碼器和負(fù)責(zé)生成的解碼器,從而高效地實(shí)現(xiàn)看圖理解和文本出圖的雙向能力。

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Nano Banana時刻?

ChatGPT 時刻的核心,在于技術(shù)飛躍帶來了零門檻的體驗(yàn),并迅速轉(zhuǎn)化為大眾價(jià)值。Nano Banana 在很大程度上復(fù)刻了這一點(diǎn)。

但局限同樣存在。模型卡片已經(jīng)明確指出,Gemini 2.5 Flash Image 在長文本渲染和復(fù)雜細(xì)節(jié)的事實(shí)性呈現(xiàn)上仍有不足,作為 Gemini 2.5 Flash 的附加能力,它也繼承了基礎(chǔ)模型的普遍限制。所謂原生多模態(tài),依舊偏向圖像任務(wù)優(yōu)化,而Google在底層實(shí)現(xiàn)上的克制披露,也讓外界難以全面判斷它的真正突破。

即便如此,Nano Banana 已經(jīng)證明,圖像生成正走向一個全新的階段。Nano Banana 已經(jīng)來了,Giant Banana 還會遠(yuǎn)嗎?

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