Google Nano Banana 2：當AI圖像生成獲得「世界知識」

2026年2月26日，Google DeepMind正式推出 Nano Banana 2（代號Gemini 3.1 Flash Image），在圖像生成領域投下了一枚震撼彈。這不僅僅是一次例行升級，更標誌著AI圖像生成從「靜態模式匹配」向「動態知識驅動」的範式轉變。

核心突破：不止於速度，更在於「理解」

Nano Banana 2最具革命性的特點在於其 整合Gemini的完整搜索功能。傳統圖像模型僅依賴訓練數據中的靜態模式，而Nano Banana 2可實時檢索網絡信息，將真實世界的地理、文化背景和天氣狀況融入生成過程。

在「靠窗座位」示範中，模型會根據使用者指定的地點和實時天氣數據生成逼真的窗景。例如，當輸入提示「倫敦國王十字車站溫馨咖啡館的窗景，傾盆大雨」時，AI會知悉車站的建築風格，並結合實時天氣生成玻璃上的雨滴折射效果。

Nano Banana 2採用 分層生成策略，先在低解析度下完成場景理解、構圖規劃和物理關係推理，再透過高效流程升級至2K或4K解析度。這種「先思考，再渲染」的方法在保持專業級畫質的同時，將生成時間壓縮至 4-6秒。

文字渲染一直是AI圖像生成的弱點。Nano Banana 2利用Gemini的語言模型理解文字語義，同時藉助圖像生成能力理解視覺呈現，實現了 近乎完美的文字渲染。無論是營銷海報、UI原型還是多語言本地化，文字都顯得清晰銳利且風格一致。

Nano Banana 2 導入了「思維標記」技術。在生成圖像時，模型會經過一系列內部推理步驟；思維標記就是每個步驟的標籤。在多輪對話式編輯過程中，模型會傳遞這些標記，以記住先前的構圖邏輯、光影關係和設計意圖，從而實現連貫的局部修改。

用戶可以透過自然語言進行編輯：「把背景改成日落」、「把人物的襯衫變成藍色」或「移除左邊的樹」——無需使用技術術語，就像跟專業設計師對話一樣簡單。

在單一工作流程中，Nano Banana 2 最多可維持5個角色和14個物件的一致性。這對於分鏡腳本製作、漫畫連載和品牌資產管理至關重要。在官方示範中，模型將香蕉與恐龍毛絨玩具融合，創造出擁有香蕉身體的恐龍，同時完美保留了兩種物件的材質特性。

場景	能力	例子
資訊圖表生成	將複雜邏輯轉化為視覺圖表	生成展示推理過程的決策流程圖，例如「步行還是開車去洗車」
全球行銷在地化	翻譯並視覺化調整圖中文字	「全球廣告在地化工具」可自動將廣告翻譯為多種語言，同時調整視覺元素
即時風景生成	整合真實地理與天氣數據	「靠窗座位」工具可生成全球任意地點的實時窗外景色
角色設計與敘事	在不同場景中維持角色一致性	使用同一角色的不同姿態和服裝生成連續的分鏡腳本
電商產品展示	批量生成高質量產品圖片	將生成200張規格圖片的48小時攝影週期縮短至數分鐘

隨著AI生成圖片與真實照片的界線變得越來越模糊，Nano Banana 2採用了雙層來源追溯系統：

Nano Banana 2的推出標誌著圖像生成進入「世界知識」競爭階段。當競爭對手仍在優化像素質量時，谷歌已將戰場轉移到知識整合、實時資訊及文化準確性的領域。

這個模型不再只是一個「繪圖工具」，而是具備視覺表達能力的智能助手——它理解物理定律、地理特徵及文化背景，能夠將複雜的邏輯推理轉化為直觀的視覺語言。

對於創作者而言，這意味著更少的隨機嘗試與錯誤、更精確的控制，以及更高效的迭代；對於企業來說，這意味著將過去需要數天的高成本視覺製作壓縮至數分鐘內完成。

Nano Banana 2不僅是一個新模型，更是AI圖像生成的新標杆。