北京时间2026年2月27日凌晨，谷歌发布了最新图像模型Nano Banana 2（以下简称NB 2），随后立即在Artificial Analysis文生图榜单上登顶，迅速引起行业热议。

（2026.2.27 Artificial Analysis文生图榜单排名情况）

Nano Banana自2025年8月上线至今，正好半年时间，已经经历了3个版本，3个月更新一次，且每个版本都在之前的基础上有了更强的AI属性。

比如NB Pro版增加了思考模式；NB 2则在生成的速度与质量上有了进一步升级，更加突出“极速”和“一致性”概念，同时这也是Nano Banana首次在Flash极速系列模型中原生支持4K输出（Pro系列虽然也支持4K，但其更注重于深度推理，生成速度通常比Flash慢）。

（Nano Banana系列模型全景图，由Gemini生成） 

生成速度与图像画质一直是行业亟待突破的核心痛点，NB 2究竟实现了哪些关键升级？又将为市场开辟出怎样的新方向与新可能？

首先，可以看到在NB 2的主页面中增加了各种参考风格模板，这是之前的版本中没有的。而且这些图并不是那种传统的，像如二次元、像素风、电影写真一样的分类，而是一种更具设计感、艺术感，带有情感且更具象化的表述，比如哥特式粘土、超现实主义、老动画片、神话战士等等，在初始阶段就为用户提供了设计灵感。

（Nano Banana 2主页参考模板图）

这里，笔者选取了“Moody（忧郁情绪）”参考图作为生成模板，以“少女坐在窗边，侧脸安静忧郁，眼神放空，被日常琐事困扰而情绪低落，柔和侧光，简约房间，安静孤独的氛围，电影质感，低饱和度，细腻唯美，治愈系插画。”为提示词，生成了下面这张图。总耗时约20秒，速度比之前的Pro版本快了一些。

可以看出，整体画面除了有较强的电影质感外，“窗外”的风景是非常写实的，图中的车辆、电线杆等元素，是符合女孩视角下“近大远小”逻辑的。这是NB 2在模型上相较于之前的一个细节方面的提升。它能够通过网络搜索来获取图像，以真实世界的景象作为参考，进而创造出更加细节、写实的视觉效果。

在谷歌的官方示例中，也对“窗边座位”场景进行了展示。NB 2能够结合知识储备与网络检索，根据全球各地的实时天气数据，生成更加逼真的窗外风景。

（Nano Banana 2官方示例，图源：谷歌）

其次，NB 2在“一致性”方面做了升级。在之前的版本中，同一个工作流内，对多角色或物体图片进行多次修改时，一些物体变模糊或扭曲，角色面部会出现变形等情况，这也是大部分模型都面临的痛点问题。

而在NB 2则能够在同一个工作流中保持多达5个角色、14个物体的一致性。这意味着，用户可以跨多场景、镜头展示内容，十分适合于分镜制作或连载创作。

而这种能力的提升也在于NB 2从Pro模型中引入的强推理能力和更严格的指令遵循。一方面，模型能够通过初始的提示词为每个角色定义独特的物体特征，并在后续生成的图片中识别并保留这些特定的内容，避免在修改环境或动作时，角色的形象发生改变。

另一方面，NB 2支持从512px到4K的多种分辨率和原生比例，在高精度的渲染下，确保了在复杂的视觉场景中，纹理、光照等细节在多次迭代中仍能保持稳定。

笔者用“6只宠物在不同场景下旅行”作为案例，进行了“一致性”测试。

初始提示词为：3只猫、3只狗一起在热带海边沙滩玩耍，蓝天白云，清澈海水，夏日氛围，每只宠物的品种有所差异，生动自然，高保真画质。生成图片如下：

二次修改提示词为：这些宠物一起漫步在彩色童话小镇，梦幻温馨，可爱风格，每只宠物外形与之前保持一致，位置和动作有所变化，细节丰富，光线柔和。生成图片如下：

三次修改提示词为：这些宠物们仰望星空，银河璀璨，氛围感拉满，每只宠物外观保持一致，动作和位置有所变化，史诗级画面，超写实。生成图片如下：

可以发现，在经历了2次场景、宠物动作及位置变化后，最初的6只宠物变成了5只，但保留的这5只虽然视角、动作、位置有所变化，但形象始终是保持一致的。不过，图片中场景的AI感还是比较强的，宠物与场景的融合度还有待提升，目前还是存在类似影视剧中的“抠图感”。

除了上述在生成质量和一致性方面的提升，NB 2还做了一些功能细节方面的优化，为有专业设计需求的人提供服务。

比如模型支持了图像内容的本地化，即可直接在图像中生成、翻译多语言文字，同时模型也能理解并对画面视觉内容进行本地化适配。这对于一些全球化的B端用户来说，节省了不少重复修改的时间成本。

（Nano Banana 2多语言翻译，图源：谷歌）

此外，NB 2在原有生成图像宽高比的基础上，新增了4:1、1:4、8:1和1:8的比例，满足更多元化的场景需求。比如4:1是非常典型的网页横幅尺寸，8:1则在地铁、机场中极宽LED屏幕上较为常见。

NB 2的多项升级或许需要更高频使用才能深度感知，但价格却是最直观地显现。它通过降低每百万Token单价的方式，使生成成本相比之前的Pro版大幅降低。Pro版本的输出单价为120美元/1M tokens，而NB 2仅为60美元，降幅达到50%。

且根据不同分辨率消耗不同的Token数量，相比于Pro版1K和2K统一价格，NB 2对低分辨率图片的成本控制更优，特别是1K分辨率的图片，价格相比之前降低了50%。

不同分辨率生成成本估算，图表及数据均由Gemini生成

总的来说，NB 2的这次升级，核心在于提升了生成内容的一致性与响应速度。通过引入全网实时搜索，让生成结果与现实世界的关联更加紧密，并在本地化和多场景应用上有了更明确的布局。

从上线首日的反馈来看，用户最直观的感受是“快”。虽然在图像精细度上，人们可能还没察觉到显著变化，但这次迭代为市场带来了新的思路：速度与质量并非不可兼得。语义理解、推理能力以及实时搜索的加入，正在成为提升图像质量的关键要素。