AI 的终结？谷歌 Gemini 2.5 能否解决图像生成领域的最大难题？

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发布日期：2025 年 10 月 4 日 / 更新日期：2025 年 10 月 4 日 – 作者： Konrad Wolfenstein

AI 的终结？谷歌 Gemini 2.5 解决了图像生成领域最大的难题吗？——创意图片：Xpert.Digital

Google Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）——更快、更便宜、更好：谷歌想要征服 AI 图像市场

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代号为“纳米香蕉”的神秘人工智能模型在匿名测试中引起轰动，在谷歌揭晓秘密之前，其表现远超竞争对手：其背后是 Gemini 2.5 Flash Image，这是最新一代的人工智能图像处理技术，是对 Midjourney 和 DALL-E 3 等老牌巨头的直接攻击。该模型不仅依靠一个现已成为狂热粉丝的俏皮名字，而且还以确凿的事实令人信服：令人印象深刻的约三秒的生成速度、比竞争对手低得多的成本以及突破性的字符一致性能力，解决了先前图像人工智能的最大问题之一。

然而，它的真正优势在于其直观易用性。用户无需使用复杂的工具，只需输入文字即可编辑图像——从模糊背景到改变人物姿势，所有操作均由多模态 Gemini AI 的语义理解控制。借助这项技术，谷歌不仅实现了专业图像编辑的普及，还为开发者和创意人员提供了一个极其强大的工具，只需几行代码即可集成到他们自己的应用程序中。本文全面探讨了 Gemini 2.5 Flash Image 的内涵、技术规格以及它如何从根本上改变 AI 图像生成的格局。

适合：

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什么是 Google Gemini 2.5 Flash 镜像？为什么叫“纳米香蕉”？

Google Gemini 2.5 Flash Image，内部代号“Nano Banana”，是谷歌最新、最先进的图像生成和编辑模型。“Nano Banana”这一代号源于其开发阶段，最初在LMArena的Image Edit Arena中进行匿名测试，该模型因其卓越的性能而备受关注，但其真实身份最终被揭晓。

该型号于2025年8月底由谷歌正式推出，属于Gemini 2.5 Flash系列。“纳米香蕉”（Nano Banana）这个俏皮的名字自此成为了一个商标，被开发者和社区广泛使用。就连英伟达首席执行官黄仁勋等高管也对“纳米香蕉”现象给予了积极评价，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）也回应道：“我也是。”

该模型提供哪些技术规格和功能？

Gemini 2.5 Flash Image 基于 Google 专有的 TPU v5 基础架构，使用 32,768 个输入令牌和 32,768 个输出令牌。对于标准 1024×1024 图像，其平均生成延迟仅为 3.2 秒，令人印象深刻；而批量处理功能可将 10 幅以上同时生成的图像的生成时间缩短至 2.1 秒。

该模型支持每个 API 密钥最多 10 个并发请求，企业帐户可以通过配额调整请求获得更高的限额。标准帐户的速率限制为每分钟 1,000 个请求，企业实施的速率限制可扩展到每分钟 10,000 个请求。

其独特之处在于支持十种不同的宽高比。其中包括 21:9、16:9、4:3 和 3:2 等横向格式；1:1 的正方形格式；9:16、3:4 和 2:3 等纵向格式；以及 5:4 和 4:5 等灵活格式。这种多样性使开发者能够为各种应用创建内容，从电影格式到社交媒体帖子。

如何通过文本输入进行图像编辑？

Gemini 2.5 Flash Image 的优势在于它能够理解并使用自然语言实现复杂的图像处理。该模型利用 Google 多模态 Gemini AI 的世界知识，从语义上理解提示并生成逼真的实现。

用户无需复杂的蒙版或技术知识，即可对特定图像元素进行修改。例如，可以进行模糊背景、移除对象、更改颜色或调整人物姿势等细节。这些语义控制的干预措施使编辑操作比传统的基于 UI 的工具更加直观灵活。

该模型还可以逐步编辑图像，而不会遮挡中心主题。这种多轮编辑功能意味着用户可以上传图像，进行初步编辑，然后对更新后的图像进行进一步修改，同时 AI 会考虑先前命令的上下文。

是什么让角色的一致性如此特别？

Gemini 2.5 Flash Image 最突出的功能之一是它能够在多幅图像中提供一致的角色呈现。该模型可以逼真地呈现照片中指定的人物或任何物体，即使它们与其他人或物体一起出现。

角色一致性的实现是通过分析和提取参考图像中的关键身份标记来实现的。这些标记包括面部结构和骨骼点、疤痕或胎记等独特标记、眼睛、头发和肤色的配色方案，以及风格元素和典型的服装选择。

当生成新的变体时，系统会保留这些核心身份标记，同时根据所需的风格（无论是写实、卡通还是动漫风格）调整渲染规则。最终结果是，角色AI在不同的艺术处理下依然具有可识别性。

开发人员报告称，与其他模型相比，该模型在解决不一致问题方面提升了 40% 至 60%。这使得该模型对于漫画创作、动画、游戏开发和连载故事等应用尤其有价值。

开发人员如何将该模型集成到他们的应用程序中？

Gemini 2.5 Flash Image 可通过多种渠道访问。开发者可以通过 Gemini API、Google AI Studio 和 Vertex AI 将该模型应用于企业应用程序。集成非常简单——开发者只需不到 20 行代码即可实现完整的图像生成功能，从而显著缩短 AI 应用程序的开发时间。

Google AI Studio 提供了增强的“构建模式”，允许开发者通过简单的文本输入创建工作原型。这些原型可以直接在 Google AI Studio 中运行，也可以导出为代码。构建模式最近进行了更新，新增了 GitHub 集成、对 Angular 和 React 的支持，以及扩展的模板库。

对于企业而言，Vertex AI 可作为企业平台使用，提供 99.2% 的正常运行时间保证，并与现有的 Google Cloud 基础架构无缝集成。该模型支持 OAuth 2.0 身份验证，并针对图像生成端点提供特定范围的权限。

值得一提的是与 OpenRouter.ai 的合作，后者在其平台上提供了首个图像模型，并向全球 300 多万开发者开放。这显著扩展了覆盖范围，并为开发者提供了多种集成选项。

使用它的成本是多少？

Gemini 2.5 Flash Image 的定价极具竞争力且透明。该模型每生成一张图像收费 0.039 美元，相当于每生成一百万个 token 收费 30 美元。每生成一张图像通常消耗 1,290 个 token。

与竞争对手相比，这款产品显著节省了成本：DALL-E 3 每张图片售价 0.040 美元（比 Gemini 贵 2.5%），Midjourney 每张图片售价 0.280 美元（比 Gemini 贵 86%）。这些价格优势使得该型号对于大批量应用尤其具有吸引力。

Google 为开发和测试提供了慷慨的免费套餐：免费套餐包括每日 500 个请求、每分钟 25 万个令牌，以及通过 Google AI Studio 进行完全访问，不受地域限制。企业客户可享受每月 10 万次起的批量折扣，并且对于超过 5 万美元的年度合同，可享受高达 35% 的承诺使用折扣。

一个特别有吸引力的优惠是批处理模式，它在标准定价的基础上提供 50% 的折扣。这适用于非实时用例，例如内容预处理、数据集生成和预定的社交媒体帖子，结果可在 24 小时内获得。

有哪些实际应用案例？

谷歌已经开发了多个示例应用程序来展示该模型的多功能性。Banamate 是一款 GIF 动画制作器，它使用“纳米香蕉”吉祥物，允许用户根据图片和提示创建 GIF 动画。Enhance 是一款创意缩放工具，带有一个隐藏的彩蛋，可以作为照片的无限缩放创意放大镜。Fit Check 是一个虚拟试衣间，可以使用人工智能进行服装预览。

一些公司已经成功使用该模型。Cartwheel 将 Gemini 2.5 Flash Image 与其 3D 姿势工具相结合，允许用户从任何角度渲染角色。联合创始人 Andrew Carr 表示，其他模型在透视或背景方面表现不佳，但 Gemini 2.5 Flash Image 可以同时处理这两者。

人工智能工作室 Volley 在其游戏《Wit's End》中使用该模型，按需生成肖像、场景转换和图像编辑。首席技术官 James Wilsterman 表示，延迟时间不到 10 秒，玩家可以通过语音或聊天实时控制一切。

其他应用包括产品摄影、时尚摄影、社交媒体内容、虚拟服装试穿、室内设计可视化以及打造一致的AI影响力人物。该模型尤其适用于需要一致的角色设计和灵活图像处理的项目。

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今天免费，明天昂贵？Gemini 2.5 的战略风险与机遇

技术限制和挑战是什么？

尽管 Gemini 2.5 Flash Image 功能强大，但仍存在一些局限性。该模型的知识库有效期至 2025 年 6 月，且仅在部分地区可用。目前，它主要面向 Web 应用设计，尚不支持原生移动或桌面应用。

多轮编辑会出现一个已知问题：经过多轮编辑后，图像质量可能会下降，并且面部可能会略微扭曲。这对于需要多次连续编辑的应用程序尤其重要。

它对 Google 生态系统的依赖可能会给一些开发者带来麻烦，而且后端集成选项仍在不断发展。作为一款较新的工具，与 Midjourney 或 DALL-E 等成熟平台相比，它的社区规模较小。

目前的免费服务存在战略风险，因为谷歌未来可能会推出高级套餐、使用限制或涨价。因此，建议开发者不要将所有资源都放在一个平台上，并定期导出和备份项目。

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该模型与竞争对手有何不同？

Gemini 2.5 Flash Image 凭借多项独特功能脱颖而出。其人物一致性显著优于其他模型——用户反馈称，它在保留面部特征和将编辑与背景无缝融合方面“完全颠覆了 Flux 的语境”。

速度是另一个关键优势：Midjourney 需要 30-60 秒才能生成结果，而 Nano Banana 只需 3-5 秒即可提供结果。DALL-E 3 需要 6-8 秒，但仍然比谷歌的解决方案慢。

多图像融合功能尤为先进。该模型能够理解并合并多幅输入图像，将物体放置在场景中，使用配色方案或纹理重新设计空间，并只需一次提示即可混合图像。此功能超越了大多数竞争模型所能提供的功能。

另一个重要区别在于 Gemini 对世界知识的整合。虽然大多数图像生成模型擅长创建美观的图像，但缺乏对现实世界的深度语义理解，但 Gemini 2.5 Flash Image 受益于 Gemini 广泛的世界知识，从而实现了新的用例。

使用了哪些安全特征和水印？

Google 将安全性和可追溯性作为核心要素融入到 Gemini 2.5 Flash Image 中。所有使用该模型创建或编辑的图像都包含一个不可见的 SynthID 水印，用于确保图像分发和身份验证的安全。

SynthID 系统使得即使经过各种处理步骤，也能识别 AI 生成的内容。在区分真实内容和 AI 生成内容日益困难的时代，这一点尤为重要。

通过 Google Gemini 使用时，所有生成的图片都会自动添加水印。需要无水印图片的用户必须使用付费 API 或第三方平台，例如 OpenRouter.ai。

谷歌还实施了负责任的人工智能使用指南，限制某些类型的内容。该模型经过训练可以识别有问题的内容并拒绝生成。

它如何融入现有的开发工作流程？

可以通过多种方法将 Gemini 2.5 Flash Image 集成到现有的开发工作流程中。Google AI Studio 提供精简的无代码开发流程，利用生成式 AI 来开发、测试、迭代和发布完整的代理式 Web 应用。

开发者可以使用自然语言描述他们的应用创意，并自动收到包含建议名称、所需功能和样式指南的应用蓝图。构建模式可以将简单的提示转化为可直接在 AI Studio 中运行或导出为代码的原型。

新的 GitHub 集成对于专业开发工作流程尤其重要。开发人员可以直接将项目与 GitHub 存储库同步，包括公共或私有存储库选项。AI 甚至会生成智能提交消息，准确描述代码中发生的变化。

对于企业应用程序，Vertex AI 提供完整的 CI/CD 管道集成和在 Vercel 等平台上的一键部署，实现从构思到生产的完整开发工作流程。

未来有何发展？

Google 正在持续开发 Gemini 2.5 Flash Image。该版本目前处于预览阶段，并将在未来几周内全面稳定。路线图指出，未来将进一步提升图像质量、增加宽高比并扩展编辑功能。

与其他 Google 服务的集成预计将不断扩展。Firebase Studio 已在扩展其原型设计功能，并计划进一步与 Google Cloud 服务集成。Google AI Studio 中的构建模式正在持续更新，并计划推出更多改进。

社区反应和开发者反馈积极地为产品开发提供信息。Google 在其各个平台和模板应用中收集了大量反馈，以确定未来改进的优先级。

从长远来看，该模型有望获得对原生移动和桌面应用的支持，以及扩展的视频和动画功能。与 OpenRouter.ai 的成功合作表明，谷歌已准备好扩展生态系统并支持更多第三方集成。

Gemini 2.5 Flash Image 如何影响 AI 图像生成格局？

Gemini 2.5 Flash Image 已经对 AI 图像生成行业产生了重大影响。甚至在其真实身份被揭露之前，该模型就迅速攀升至基准测试网站 lmarena.ai 上 AI 图像编辑器和生成器排行榜的榜首。

此次发布加剧了竞争，并迫使其他供应商重新考虑其定价和功能。谷歌以每张图片0.039美元的价格大幅低于OpenAI和Midjourney，为行业树立了新的标准。

该模型的高速和高质量正在改变用户的期望。TikTok 上的“纳米香蕉”等社交媒体趋势表明，AI 生成的内容能够迅速成为主流。报告显示，使用该工具创建或修改的图像已超过 2 亿张。

对于创意产业而言，这意味着专业图像编辑的进一步普及。以前需要专业软件和专业知识的工具，现在可以通过自然语言命令轻松访问。这可能会从根本上改变传统的图像编辑工作流程。

将人工智能世界知识融入图像生成，为视觉人工智能系统的语义理解树立了新的标准。这可能会鼓励其他供应商采用类似的方法，并将其模型与更全面的知识数据库相结合。

Nano Banana 中的 AI 面孔问题解决了吗？

任何使用过 AI 图像生成器的人都深知这个问题：人脸扭曲、不一致，帧帧变化，导致人物无法辨认。借助 Gemini 2.5 Flash Image（又名“纳米香蕉”），谷歌似乎已经在很大程度上解决了这个长期存在的问题，并提供了迄今为止市面上最佳的人物一致性解决方案之一。

秘诀在于该模型能够理解一个人，而不仅仅是从表面，而是从结构上进行理解。AI 并非逐一猜测，而是从参考图像中分析关键的身份标记。这些标记包括基本的面部结构、骨骼点、疤痕或胎记等独特特征，以及眼睛、头发和皮肤的色调。即使角色在全新的场景、姿势或艺术风格下渲染，这些核心特征也能保留下来。开发人员报告称，与其他模型相比，不一致问题减少了 40-60%，令人印象深刻。

然而，该解决方案并非完美无缺，并且有一个重要的限制：对同一图像进行多次连续编辑（即所谓的“多轮编辑”）可能会导致质量下降。然而，经过多次编辑步骤后，图像质量会下降，面部可能会出现“轻微扭曲”。

简而言之，这意味着：为了在不同场景中创建一致的角色——非常适合漫画、故事板或虚拟网红——纳米香蕉是一个巨大的突破。“AI 鬼脸”的问题在这里得到了很大程度的解决。然而，任何计划通过多个小步骤反复更改单个图像的人都应该预料到潜在的质量损失。