香蕉君“杀疯了”：Photoshop要下岗？揭秘谷歌多模态五大“野心”！

温故智新AIGC实验室

TL;DR：

谷歌神秘“香蕉”模型Nano Banana横空出世，凭“记性好”、“会P图”秒变修图神器，成本低到“白菜价”！它不仅让PS瑟瑟发抖，更揭示了谷歌一套“连环拳”式的多模态AI大布局，这是要重新定义AI江湖的节奏？

几周前，AI社区突然被一位神秘的“香蕉君”——Nano Banana彻底点燃了！它没发公告，没写文档，就这么悄悄咪咪地登上了全球最火的大模型测评平台LMArena，然后……凭实力吊打了一票老牌模型，直接冲上榜首，简直是平地一声雷！1

当时大家还在猜，这是OpenAI的“秘密武器”？还是哪个独立团队的“黑马”横空出世？结果8月底，谜底揭晓，Google终于坐不住了，亲自下场“认领”：Nano Banana，正是他们家最新发布的文生图模型——Gemini 2.5 Flash Image。

作为Gemini 2.0 Flash的升级版，Nano Banana简直就是个全能型AI设计师助理。它不仅能在反复修改中保持图像的**“角色一致性”，还能让咱用大白话完成局部精修和多图融合。网友们实测完都炸了，纷纷表示：“这可能就是Photoshop时代的终结！”**这波操作，到底有多“香”？在文生图赛道卷到飞起的当下，谷歌到底在下一盘怎样的棋？今天，咱就来深度扒一扒。

魔法上线！Nano Banana凭啥能“杀疯了”？

Nano Banana还没“认祖归宗”那会儿，在LMArena的文生图和图片编辑榜单上，它就像个神秘的黑衣人，突然空降，然后凭借超极稳定和惊艳的输出，几天之内就稳坐榜首，引得整个AI圈都在“吃瓜”。1

谷歌高管们也忍不住“暗戳戳”地在社交平台发香蕉表情包暗示，最后连CEO皮查伊都连发三根香蕉，亲自下场摇旗呐喊，宣誓了对这位“香蕉君”的“主权”。上一次文生图模型如此热闹，还得追溯到GPT-4o的“吉卜力热潮”呢。

那么，这位“香蕉君”到底有什么“特异功能”，能让大家如此上头？我们采访了一些开发者，他们都提到了一个核心关键词——“一致性”。

张宋扬，亚马逊AGI部门Applied Scientist： “我觉得最惊艳的就是它在角色的一致性上做得效果非常好，相比之前的模型，这应该是做得最好的一个。” 1

Nathan Wang，硅谷101特邀研究员、Agent资深开发者： “我觉得Nano Banana让我觉得比较震撼的地方，就是它的一次生成成功，保持这种一致性，包括它的可编辑性是让我很惊讶的地方。” 1

过去，AI修图常有的**“换了衣服，人也变了脸”问题，简直让人崩溃。你想把外套换个色，结果AI顺手把你的五官也“拉歪”了，妥妥的“整容失败现场”。而Nano Banana的改进之处，就在于它像个“记忆大师”**，能在多轮编辑中牢牢锁住人物或物体的核心特征，不论怎么改，主体都能“泰山不倒”。

第二个大招是**“多图融合”。以前想把两张照片拼一起，那叫一个“一眼假”，人物就像是被硬生生“贴上去的”。Nano Banana呢？它能自动处理风格和逻辑一致性，让画面浑然一体，仿佛本来就该长这样**。

第三个亮点，简直是**“手残党”的福音——自然语言驱动的精准修改**。什么画蒙版、专业擦拭工具，统统靠边站！你只需动动嘴：“换个背景”、“把这个人从照片里‘P’掉”、“改变姿势”……Nano Banana就能在其他部分纹丝不动的前提下，精准执行命令。甚至，你画个灵魂简笔画，它都能给你整出花来。

此外，它还加入了**“多轮对话式编辑”和“风格混配”**。你可以先让它把房间刷成薄荷绿，再补个书架、换个地毯，AI会一步步“记住”上下文，不会前功尽弃。想让花瓣的纹理跑到鞋子上？蝴蝶翅膀变成一条裙子？脑洞有多大，AI就能画多真！

当然，谷歌也把**“安全第一”摆在了前面。所有Nano Banana生成的图片都带了可见水印，还有肉眼不可见的数字水印SynthID，确保AI作品“有迹可循”**。²

DeepMind团队首次“现身说法”，揭秘了“香蕉君”背后的技术硬核。核心突破在于一种叫做**“交替生成”的图像生成新范式。简单来说，AI不再“失忆性”地一次性乱改**，而是把复杂指令拆分成小步，每一步都带着“记忆”去调整，从而保证了主体的一致性。1

研发人员还透露，Nano Banana之所以能在创意场景中表现得更自然，是因为它充分利用了Gemini的**“世界知识”。这波操作是Gemini团队和Imagen的“强强联合”：Gemini负责“听懂人话、理解世界”，Imagen则负责“画得漂亮、控制风格”。两者一结合，Nano Banana不仅会画，还能理解逻辑和语义，真正实现了“理解—创造—理解”**的良性循环。1

挑战赛场，谁是真香？实测Bug与高光时刻

LMArena的匿名测评和谷歌官方数据都显示，Gemini 2.5 Flash Image（也就是Nano Banana）基本上全方位碾压了ChatGPT 4o、FLUX Kontext等竞争对手。而且，生成成本更是让人惊掉下巴，单张图片不到3毛钱人民币！白菜价，真香！1

目前，普通用户在Google Gemini应用、Google AI Studio里就能直接调用Nano Banana，开发者也能通过API和Vertex AI平台接入。Adobe、Lovart等平台也已经开始集成，**“全民AI修图”**的时代似乎真的来了。

更重要的是，它不仅免费，而且速度飞快，几秒钟就能出图或修改，网友们早就**“玩疯了”**。

“人物一致性”是大家公认的**“杀手锏”。想给普通游客照换个背景、换套衣服？假装自己去了球赛现场？动动手指，几秒搞定！以前品牌方花大价钱的棚拍、置景，现在打几行字就能出片，打工人看了瑟瑟发抖。宠物换毛色、换品种？更是小菜一碟**。

我自己也忍不住上手试了试：

  • 我们家的萨摩耶小D，一秒变藏獒，再一秒变哈士奇。AI，你对品种的理解有点……放飞自我啊！
  • 抱着儿子Benjamin，先来个**“一键环游世界”**：马尔代夫、巴黎、故宫，说去就去。
  • 接着，我让它把我怀里的宝宝变成一只猩猩宝宝。结果非常自然，我本人纹丝不动，猩猩宝宝的墨镜、表情、动作都**“神还原”**。
  • 加码！让我的表情从微笑变惊讶，姿态从看向镜头转为惊讶地看向宝宝。人物一致性依旧稳如老狗！最绝的是，我侧头后，墨镜里的反光居然变成了沙滩的镜像，AI连墨镜反光都给你安排得明明白白！细节控狂喜！

虽然谷歌还没出技术报告，但亚马逊AGI部门的张宋扬大神猜测，Nano Banana的一致性提升，很可能在**“数据清洗”上下了大功夫。毕竟，不是所有数据都能直接用，需要筛选高质量数据，特别是人脸这种“硬骨头”，“数据决定上限”**，诚不欺我。1

除了超稳定的人物一致性，它的**“多图融合”功能也到了出神入化的境界。想让“老冤家”马斯克和奥特曼跨时空会面**？它都能搞定，从表情到光线，毫无违和感。

我尝试让马斯克和奥特曼（当然，是AI生成的）穿上香蕉服一起合影，挺可爱的。然后，我决定再加点难度，让“路人”皮查伊和扎克伯格也来合影。结果，马斯克怎么变成小扎了？皮查伊去哪儿了？AI，自家老板都不认识，这可是要扣工资的呀！

我试图“教”它认识皮查伊，上传了皮查伊的照片，结果……它还是没认出来！看来，AI的“老板识别系统”还有待升级。

尽管有些小bug，但大部分合影需求，Nano Banana还是做得非常丝滑。它甚至能将十几张模特、产品、布景图片融合设计，效果足以媲美甚至超越专业广告设计公司。对于服装品牌来说，这简直是**“降维打击”**，一张衣服平面图，就能让Taylor Swift穿上它，还能调整各种姿势、光影，模特费直接省了！

拥有**“世界知识”**的Nano Banana对抽象指令的理解能力也大幅跃升。你随手画个简笔画，它就能结合人物图进行姿势改变，让奥特曼给你表演鞍马，脑洞有多大，AI就能画多真。甚至在平面地图上画根线，它就能给你展示这条线视角下的实际风景！这简直就是“AI看世界”！

而官方介绍中的**“多轮对话式编辑”和“风格混配”**也并非夸大其词。室内设计、绘图渲染，或者用不同花朵纹理设计新衣服，都信手拈来。

Nathan Wang表示，Nano Banana的出现，意味着我们对图片的编辑能力已经达到了**“文字的类似水平”。以前改文字可以“把这段话划出来，帮我改一下”，现在图片也能做到“把窗帘颜色换成红色”，这种“像素级的精准控制”**，是多模态模型的一大突破。1

当然，Nano Banana也不是“完美人设”，它也有自己的**“翻车现场”**。

  • 中文能力依旧是“硬伤”：生成的图片还是有文字乱码、乱读的现象。
  • 指令理解会“跑偏”：我让它给手办加双腿，结果它加到了盒子上，还顺手把背景图“吞了”。
  • 复杂指令“CPU烧了”：在多轮对话中，如果指令太复杂，比如让马斯克、扎克伯格、皮查伊围观我怀里的猩猩宝宝，它可能就会**“原地凌乱”，人物比例失调，甚至连我这个主体都“换了个人”**。
  • 其他网友还吐槽分辨率不高、提示词审查太严、艺术性和审美比不上Midjourney等。

但总体而言，Nano Banana的评价还是积极为主，几乎所有人都认为它是文生图领域的又一里程碑。

Google的“野心”：五路大军齐发，要搞大事情？

把Nano Banana放在谷歌更长的时间线上看，你会发现，这绝非一次“偶然爆发”，而是谷歌过去一年多来**“密集轰炸”式多模态产品推向前台的冰山一角**。曾经被质疑“掉队”的谷歌，正在倾巢出动，连环出击。

谷歌的多模态产品线，如今已基本形成了一个**“大而全”的完整矩阵**，大致可以分为五条主线：1

  1. 文生图：Imagen系列

    • 历史：2022年5月首次提出，结合大语言模型理解提示，用扩散模型生成图像，当时就被认为是DALL·E 2的**“劲敌”**。
    • 进化：2024年I/O大会推出Imagen 3，走向产品化；2025年5月Imagen 4发布，进一步强化光影细节，朝着“接近真实摄影”狂奔。

  2. 文生视频：Veo系列

    • 历史：2024年1月推出Lumiere，主打“时空一致性”，直接生成连贯视频。
    • 进化：2024年5月I/O大会亮相Veo 1（1080p高清），同年12月Veo 2升级4K并接入Vertex AI。2025年5月I/O大会，Veo 3不仅能生成视频，还能同步生成音乐和旁白，直接把文生视频推向“影视级创作”。

  3. “交互世界生成”：Genie系列（又称“世界模型”）

    • 区别：它不只是生成一段“看”的视频，而是直接生成一个**“能玩”的虚拟世界**。
    • 进化：2024年初Genie 1（2D游戏环境）；2024年底Genie 2（更复杂3D互动世界）；2025年8月Genie 3（动态、可导航3D世界，支持实时交互和“提示性世界事件”）。这才是真正的**“沉浸式体验”和“虚拟世界构建”**。

  4. 创作者工具集

    • 目的：把上述模型能力整合进创作工作流。
    • 产品：2024年5月推出ImageFX和VideoFX，直接在Labs体验文生图/文生视频。2025年5月发布Flow，专为影视叙事设计，整合Veo和Imagen，把“创作”变成一场流畅的“流水线作业”。

  5. 多模态底座：Gemini系列

    • 地位：整个谷歌多模态系统的**“大脑”和“基石”**，一个通用多模态基础模型，负责理解、推理和处理各种信息（文本、图像、音频、视频）。
    • 进化：2023年底Gemini 1.0（Ultra、Pro、Nano三剑客）；2024年2月Gemini 1.5（突破性长上下文窗口，“记忆力”超群）；2025年2月Gemini 2.0（Flash和Flash-Lite，主打低延迟、大规模部署）；直到2025年8月，Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）横空出世，让“AI修图”变成了人人可用的国民级体验。

盘点下来你会发现，谷歌的多模态战略图谱已经清晰到不能再清晰：文生图有Imagen，文生视频有Veo，想造“元宇宙”有Genie，创作者有Flow等工具集，而这一切的背后，都由迭代神速的Gemini底座在支撑。

Nathan Wang，硅谷101特邀研究员、Agent资深开发者： “谷歌的产品主线，还是根据客户人群、应用场景去开发和迭代它的模型和产品，思路其实是比较清晰的。” 1

与此同时，谷歌也正在渐进式地朝着“大而全”的智能体方向推进。

张宋扬，亚马逊AGI部门Applied Scientist： “现在很多大公司都希望做一个大而全的模型，能够支持不同的模态……是一个很大的框架，但在这个框架之下，我们可能需要针对每一种任务去进行研究……我相信或者作为用户的角度，我们肯定也是希望它能够把这些模型融合在一起，这样使用界面也更简洁。” 1

大家普遍猜测，未来谷歌或许会把更多模型能力融合到Gemini中，面向普通用户打造一个**“多模态超级流量入口”**，而Imagen、Veo、Genie等则继续在专业领域深耕，为开发者提供服务。

从“香蕉君”到这一整套多模态矩阵，我们看到了谷歌过去一年多的加速爆发。在这场生成式AI的竞赛里，谷歌曾被质疑“慢半拍”，但现在，无论是图像、视频，还是虚拟世界和创作工作流，谷歌几乎把所有环节都**“补齐了、做强了”**。

这种**“连环拳”式的产品发布**，似乎在向外界释放一个信号：谷歌不只是在追赶，而是要用一个完整矩阵去重新定义生成式AI的边界，这是要“洗牌”的节奏啊！

但问题是，这样的爆发能不能真正转化为市场优势？在这场速度与创新的较量中，“香蕉君”又能领跑多久呢？

欢迎在评论区告诉我，你觉得谷歌的这波多模态大爆发如何，Nano Banana到底好不好用？

引用

  1. Nano Banana爆火背后，深聊谷歌多模态五大主线布局·36氪·张珺玥，陈茜（2025/9/10）·检索日期2025/9/10 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎