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      重磅更新!Nano Banana 2 來了

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      昨天,Google 發布了自家最新一代的圖片生成模型 Nano Banana 2,也就是 Gemini 3.1 Flash Image。

      我第一時間體驗了一下,雖然在能力上談不上跨越式進化,但是也稱得上一個重磅更新。

      直接說更新重點,就是更快更便宜了。

      相比之前的 Nano Banana Pro 模型,NB2 的使用成本降低了一半,而且對于多圖生成的速度更快了,一致性也更強。

      這次我依舊是在 Lovart 上體驗的 NB2,這也是目前我認為使用 Nano Banana 系列最方便體驗最好的 AI 產品。

      還不知道的,網址我放這里了:https://www.lovart.ai/

      在 Arena 的測評榜單里,NB2 目前是文生圖模型的排名第一,超過了 GPT Image 和自家的 NBP。


      先說下我認為這次 NB2 更新后最明顯的變化,就是一次性生成多圖的速度、穩定性和一致性。

      我用自己的一張實拍照片作為參照,讓 NB2 給我生成了一組短劇分鏡,一次性生成 20 張圖片。

      場景是我在一個深夜的會議室和一群人在討論產品設計方案,場面一度非常緊張和激烈。

      直接看效果。


      生成這組分鏡圖的提示詞如下。


      在等待生成的過程中,能明顯感覺到會比 NBP 更快,而且不同場景下人物的一致性保持得很好。

      尤其是其中一張給我眼部做特寫的圖片,我眼鏡鏡片里的顯示器反光、眼珠里的投射、我臉上的皮膚質感、以及鼻子上的粉刺都精細化還原出來了。

      你們看下大圖,這個效果的確非常棒。


      有了這組分鏡圖,我就可以調整細節,再用視頻模型去生成一條短劇,整個生產流就被打通了。

      同時,Lovart 集合了不少頂尖視頻模型,比如 Keling、Seedance 等, 基于生成的分鏡可以一鍵生成視頻,無需跨平臺,一站式搞定圖片、視頻創作。


      我也試著用 Gemini 原生模型去生成同樣的需求,但還是覺得在 Lovart 中使用 NB2 更方便。

      尤其是對這種多圖處理需求,Lovart 的無限畫布模式在操作和預覽上更自然。這種畫布模式既方便編輯和響應,也是設計資產存放地。


      接下來我又試了個有趣的操作,還是基于我那張個人照片,讓 NB2 給我生成一組漫畫。

      看成品。


      提示詞如下。


      NB2 根據我的提示詞還原了場景、對話氣泡、中文以及動作細節。

      如果覺得漫畫里的文字需要調整,還可以直接用 Lovart 的編輯文字功能,不用重新出圖,直接在圖片上修改。


      因為我發現漫畫里出現了一些日文,所以我用這個功能把一些文字改成了中文,更符合場景設定。

      這么一來,「明天上線」這個梗就可以完美體現了。


      之前我跟你們說過,我現在每天的設計需求都是 AI 幫我完成的,其實都是用的 Lovart 這樣的產品。

      這里舉個例子,比如我要給自己收藏的一個汽車模型做一張商業級海報。

      參考圖片是我自己用手機拍攝的,要求是給這輛車生成不同的分鏡細節展示,然后加上一些描述。

      提示詞如下。


      很快,NB2 就給我設計出了一張海報。


      細節還原度很高,文字清晰,而且還給出了這輛車的參數信息,且全部正確。

      這也說明,NB2 不僅是在做圖,也進行了思考和需求理解。


      還沒完,這時候我又在想,如果未來我要推出自己的汽車模型品牌,那我一定需要一些電商場景下的商品展示圖。

      于是,我在 Lovart 上用 NB2 做出了這組圖。


      提示詞里對細節、精致性、生活場景的還原都做得不錯,放在電商產品的介紹頁面,其實完全夠用了。

      我發現,在批量生圖的測試上,NB2 還是展示出了不錯的水準。

      不過,NB2 也不是完美的,這跟 Google 自家的策略或許也有一定的關系。

      既然價格比 NBP 便宜一半,且速度更快,那也一定會有一些不足。

      我在網上看一些測評時,有人就發現 NB2 在做跨維度內容融合時不如前代的 NBP。

      比如,把一個二次元人物、一個鉛筆素描人物和一個粘土人物放在一個場景下,過渡效果就不是很自然。


      從生圖質量上,Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 相比沒有跨代際的進步,最大的亮點就是生圖更快,且成本更低了。

      尤其是對于直接調用 API 的開發者來說,這個成本的節省還是很直觀的,畢竟過去掉用 API 生成一張 4K 圖真的很貴,差不多人民幣 1 塊錢一張。

      雖然現在也沒有便宜到哪去,但是 Google 自砍一刀打五折也算是給出誠意了。

      最后,對于現在 AI 設計類產品我也試過不少,Lovart 在體驗上我還是首推的。

      它的無限畫布模式非常適合設計場景,圖片擺放和拖動很自然,而且一次生成超過 100 張以上的圖片也沒問題,支持超長上下文。

      相比 Gemini 一次出幾張就中斷的體驗,Lovart 比較適合規模化創作。

      另外,Lovart 提供的二次編輯能力對于需求變更和設計調整也很方便,不僅可以直接改文字,還能編輯圖片內元素,靈活性也很強。

      沒體驗過的,可以試試:https://www.lovart.ai/

      AI 帶來的是生產力的進步,而它進步的速度遠超我們以為的樣子。

      ················· 唐韌出品 ·················

      安可時刻

      人類的整體生產力進步是從使用工具開始的,從石器、到鐵器、再到機械和電子,每一次迭代都伴隨著生產力指數級躍升。

      對個人來說,掌握先進生產力工具也是拉開個體差異的一個關鍵因素,事半功倍,在 AI 時代越來越具象化。

      或者應該說,事半功數倍。

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