Google 推出 Nano Banana 2：Pro 級生圖進駐 Flash 速度，支援 5 人一致性

過去用 AI 畫圖，很多人最頭疼的其實不是畫得不夠好，而是兩件事：一是慢且貴，二是人物長相一換鏡頭就變形，想做個多格分鏡或繪本能把人逼瘋。

Google DeepMind 正式推出了新一代影像生成模型 Nano Banana 2，技術代號 Gemini 3.1 Flash Image。它的核心邏輯非常直接：把去年 11 月旗艦版 Nano Banana Pro 的畫質和理解力，塞進反應極快、成本極低的 Flash 架構裡。

便宜了一半，還能記住五個人物

新模型最硬核的升級在於一致性控制。官方資料顯示，Nano Banana 2 可以在同一個工作流中，同時維持最多 5 個人物的外貌一致，以及多達 14 個物體特徵不變。如果你想做連續的故事繪本、分鏡指令碼或者廣告物料，終於不用再反覆微調提示詞去賭運氣了。

在規格上，它支援從 512px 到 4K 的任意比例直出，畫質細節、光影和紋理比初代有了明顯提升，並且支援高精度文字渲染和跨語種影像文字翻譯。由於接入了 Google 即時網頁搜尋，它還能準確還原現實世界裡的特定實體，把隨手記的筆記直接轉成資訊圖或資料視覺化圖表。

最讓行業意外的是價格和速度。據 The Rundown 報道，Nano Banana 2 每次生圖成本大約只有 7 美分，幾乎比前代 Pro 模型和 OpenAI 的 GPT Image 1.5 便宜了一半。而在權威評測平臺 Artificial Analysis 和 LM Arena 上，它已經直接衝上了文生圖排行榜第一，在影像編輯任務中排第三。

目前這個模型已經全面鋪開。在 Gemini 網頁和應用裡，它直接接管了 Fast、Thinking 和 Pro 模式的預設生圖；搜尋端的 AI Mode 和 Google Lens 也在 141 個國家和地區開放支援。此外，Google 旗下的影片編輯工具 Flow 也把 Nano Banana 2 設為了預設生圖模型，所有使用者都可以免額度呼叫。

對於生成內容的真偽鑑別，Google 這次把自家 SynthID 水印和行業通用的 C2PA 憑證結合在了一起。官方提到，自去年 11 月上線以來，Gemini 裡的 SynthID 驗證功能已經被使用者呼叫了超過 2000 萬次。

為什麼重要

我們認為，Nano Banana 2 最大的意義，是正式宣告「畫得好」和「跑得快、用得起」之間的零和博弈結束了。

對普通創作者和小型團隊來說，它幾乎是一個立即可用的生產力躍遷。以前做多角色故事板或連貫圖文，要麼得靠昂貴且緩慢的頂級模型反覆碰運氣，要麼得本地架設複雜的工作流去煉 LoRA。現在單次生成 7 美分、支援 4K、還能按住 5 個人物和 14 個物件不走樣，做商業提案、社媒分鏡或營銷海報的試錯門檻被徹底打穿了。

從行業競爭來看，這一步逼得 OpenAI 和其他文生圖對手非常難受。Google 沒走單純刷引數量的大模型路線，而是用 Flash 架構打了一場極漂亮的降維打擊。它不僅搶下了排行榜第一，還順手把模型直接嵌進了 Search、Ads、Vertex AI 和免費的 Flow 裡，把底層模型能力瞬間轉化成了海量業務入口的壁壘。

不過隱患也同樣擺在眼前。當 4K 級別、帶即時網路信源的擬真影像能以極低成本秒級批次生成時，虛假資訊和低質垃圾內容的泛濫速度會遠超以往。雖然 Google 搬出了 C2PA 和被呼叫 2000 萬次的 SynthID 雙重防線，但在開放網路環境下，能否真正守住真實性的底線，依然要打一個大問號。