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Nano-Banana核心团队首次揭秘,全球最火的AI生图工具是怎么打造的
创业邦· 2025-09-03 18:10
来 源丨appso( appsolution ) 图源丨 Nano-Banana Nano banana 的玩法还在持续更新,桌面手办、多元素拼图、以及生成连续性故事等。 这个带来「吉卜力时刻」的强大模型,再一次引发了全网的创作热潮,朋友圈都是各种各样的真人手 办。 不过对生成效果感到惊喜的同时,记得要主动标注「图片内容由 AI 生成」,因为《人工智能生成内容标 识办法》今天起开始实施。 在图像生成上,Google 其实已经有 Imagen 4 这样的文生图模型,为什么 nano banana 最后还是由 Google 带来的? 一开始在大模型竞技场上,以神秘代号 nano banana 出现的时候,就有人猜是 Google 的模型。 但这确实不是偶然或者瞎猜的,nano banana 是结合了 Google 多个团队的项目成果。首先就是 Gemini 强大的世界知识与指令遵循能力,其次就是 Google 内部顶尖文生图模型 Imagen,所提供的极致图像美 学与自然度追求。 我们整理了 nano banana 核心团队的播客采访,一起来看看这根香蕉的现在过去和未来。 下面是播客正文,编译略有调整。 太长不看 ...
Nano Banana官方提示词来了,附完整代码示例
量子位· 2025-09-03 13:49
Nano Banana技术功能概述 - 谷歌推出Nano Banana官方提示词指南 旨在优化AI图像生成效果[1][8] - 工具支持多模态生成能力 包括图像编辑、风格转换及高保真文本渲染[15] - 可生成动画视频及无缝换脸效果 展示技术突破性应用场景[5][6] 核心生成功能分类 - 文本转图像:通过详细场景描述生成高质量图像 如猫猫在星空餐厅的精细化场景[13][14][17] - 图像+文本编辑:通过文本提示添加/删除元素或调整风格色彩[15] - 多图像合成:将多张输入图像组合为新场景或进行风格转换[15] - 迭代细化:通过多次对话微调图像直至达到理想效果[15] - 文本渲染:精准生成带文字图像 适用于logo和海报等商业场景[15] 逼真场景生成方法论 - 采用摄影师思维模式 需指定相机角度、镜头类型及光线细节[19] - 标准提示模板包含镜头类型、主体动作、环境光照及画幅比例等要素[20] - 实际案例生成日本陶艺家特写 使用85mm人像镜头营造柔焦背景效果[21][23] 风格化内容创作应用 - 插画与贴纸生成需明确艺术风格并指定白色背景[24][25] - 文本渲染需描述具体内容、字体风格及整体设计规范[30] - 案例包括卡哇伊风格小熊贴纸和极简咖啡店logo设计[29][32][34] 商业摄影与产品建模 - 支持高分辨率产品摄影 适用电子商务与广告场景[35] - 标准模板包含灯光设置、拍摄角度及产品细节特写[35] - 案例展示哑光黑陶瓷杯在混凝土表面的工作室级拍摄效果[37] 极简设计与叙事创作 - 极简构图擅长创造负空间 适合作为文本覆盖的背景模板[38][39] - 案例呈现右下角红枫叶与灰白背景的简约设计[41] - 连环画生成功能可创建故事板 需定义艺术风格、角色动作及对话文本[44][45][47]
Nano-Banana核心团队首次揭秘,全球最火的 AI 生图工具是怎么打造的
36氪· 2025-09-02 09:29
模型技术特点 - Nano banana实现图像生成和编辑功能的巨大质量飞跃 生成速度快 能理解模糊和口语化指令 并在多轮编辑中保持角色和场景一致性 效果更自然 [6] - 模型具备原生多模态能力 特别是交错式生成功能 可像人类一样分步骤处理复杂指令 联系上下文进行创作 而非一次性生成所有内容 [6][20][21] - 文本渲染能力提升成为评估图像生成效果的有效指标 当模型能生成有结构文字时 也能更好学习图像中的结构 [13][15][18] - 每个图像生成仅需13秒 支持快速迭代创作 用户可快速重新生成并修改提示词 [30][31] - 交错生成带来全新范式 可将复杂提示拆解为多个步骤 通过增量生成方式构建复杂图像 [32][34][35] 模型能力比较 - Imagen模型定位专业文本生成图像 在成本和响应速度上高效 适合需要快速生成高质量图像的场景 [36][37] - Nano banana作为多模态创意伙伴 适合多轮编辑和创意探索等复杂工作流 具备世界知识理解能力 [6][36][39] - 原生图像生成模型可插入图像作为参考 在理解提示词意图方面表现更出色 [40][42] 团队协作与改进 - 结合Gemini团队的世界知识与指令遵循能力 以及Imagen团队的图像美学追求 实现技术融合 [3][49] - 通过收集用户反馈构建基准数据集 持续跟踪常见失败模式并改进模型表现 [43][45] - Imagen团队贡献了自然美观的审美判断 显著改善图像生成质量 [49] 应用场景 - 支持像素级精确编辑 可只改动图像中特定元素而保持其他部分不变 [27][29] - 可实现角色多角度渲染和场景重构 将物体放入完全不同的新场景中进行真实融合 [46] - 适用于广告设计 室内装饰 角色设定等多种创意场景 [26][27][40] 未来发展方向 - 未来目标不仅是提升视觉质量 更追求模型智能性和事实准确性 [7][51][54] - 致力于打造能理解用户深层意图 甚至超越用户提示词创造更好结果的聪明模型 [7][51] - 重点改进数据保真能力 确保工作用图表和信息图既美观又准确 [54][57]