测评背景与方法 - 本次测评旨在通过十组具体任务，横向对比Nano-Banana与其他九款主流图像生成模型的性能差异[2][3] - 测评选取的模型包括Google Nano-Banana、OpenAI GPT-Image-1、字节跳动Seedream（3.1及4.0版本）、阿里巴巴通义万相、快手可灵/Kling、MiniMax Hailuo image-01、腾讯元宝、百度文心一言、Black Forest Labs Flux.1 Kontext及商汤科技SenseMirage Artist v2.1，基本覆盖业界主要技术路径[6] - 测评任务设计覆盖文字修改、素材融合、风格迁移、漫画叙事、手办化、Logo设计、九宫格变化等十个维度，对应日常使用场景[5] - 测评统一使用默认设置及相同的参考图与提示词，力求公平展现模型差异[8] 模型综合表现 - Nano-Banana在多数测评场景中展现出显著领先优势，尤其在局部修改、风格迁移、身份保持、叙事表达及三维化生成等任务中表现稳定可靠，细节呈现和画面自然度优于其他模型[99] - Nano-Banana的短板在于中文文字生成能力薄弱，在涉及Logo、漫画说明、蛋糕文案等任务中正确率与稳定性不足[99] - Hailuo image-01在局部修改与风格化任务中表现稳健，但在细节和保真度上稍显不足[101] - GPT-Image-1生成质感较强，但其作图方式倾向于整体重绘，难以精准完成局部修改任务[101] - 通义万相和即梦4.0在中文文字生成方面展现出一定优势[101] - 即梦4.0在测评发布前一天推出新版本，相比3.0版本有较大提升，测评临时增加了其测试结果[7] 具体任务表现分析 - Funko Pop手办化任务：考察模型对特定风格的理解与迁移能力，Nano-Banana、GPT-Image-1、即梦4.0的成品真实感和手办质感最佳[19][20] - 局部服饰替换任务：考察参考图驱动下的局部替换与一致性保持能力，Nano-Banana在服装绘制质量上还原度最高，表现最好[29][30] - 蛋糕图案与文字替换任务：考察局部修改与元素融合能力，即梦4.0成功还原参考图案并正确生成指定文字，表现最佳[37][38] - 九宫格表情包任务：考察特效与身份保持能力，Nano-Banana效果最佳，在保留面部特征的前提下实现了自然的发型与表情变化[45][48] - 背景特效替换任务：考察语义理解与背景替换能力，Nano-Banana与Hailuo表现最突出，街道特征清晰且科技感强[54][55] - 四格漫画生成任务：考察多格画面连贯性及图文配合叙事能力，Nano-Banana的四格场景、人物动作与表情生动，叙事性最强，即梦4.0和通义万问在文字准确性方面有优势[63][64] - 书法文字替换任务：考察文字修改与中文生成能力，即梦3.1和即梦4.0在文字替换准确度和字体风格模仿上表现最好[70][71] - 房间微缩风格迁移任务：考察空间结构保持下的风格迁移能力，Nano-Banana最好地保持了原房间布置和光影细节，表现最优[81][82] - Logo设计任务：考察实用场景下的文字准确性与风格区分能力，即梦4.0表现最好，其余模型普遍出现文字错误或风格模糊[86][87] - 草图立体化任务：考察三维立体化生成能力，除Flux与SenseMirage外，多数模型都能将草图转化为写实立体手办，整体水平差距不大[96][98] 行业洞察与趋势 - 模型能力的稳定性是决定用户留存的关键因素，日常场景下的稳定、可控表现比生成单张“神图”更重要[103] - 当前的娱乐化应用（如换装、漫画、九宫格）对应着未来的商业潜力，如电商素材、广告叙事、社交内容等，将“好玩”转化为“能赚钱”的能力是重要发展方向[105] - 中文市场存在明显空白，多数模型在中文文字生成、书法、Logo等任务上表现不佳，这为专注于优化中文体验的团队提供了市场机会[107] - 图像生成模型的竞争焦点已从“画得像”转向更高层次的能力，包括精准操控（局部修改）、连续叙事（风格逻辑一致性）以及构建商业闭环的能力[108]