“纳米香蕉”：谷歌疯狂的人工智能名称背后有何含义？Adobe 为何对 Photoshop 感到畏惧？

### 巧妙的营销技巧：谷歌如何用“纳米香蕉”愚弄整个科技界 ### 谷歌的全新奇迹 AI 现已推出且免费：此功能将永远改变图像编辑 ### 以前所未有的方式编辑照片：谷歌的全新 AI 功能现已向所有人开放 ###

Photoshop 杀手？谷歌推出 AI 让人物在多张图片中保持一致

一个神秘的名字正在席卷人工智能世界：Nano Banana。这听起来像个玩笑，实际上是谷歌迄今为止最新、最强大的人工智能图像处理模型的巧妙代号，它将改写数字创意的规则。作为 Gemini 2.5 Flash Image 的一部分，该系统正式发布，预示着一场革命。它解决了以往图像生成器最顽固的难题之一：能够在多个处理步骤和图像中始终如一地渲染人物和物体。

但这仅仅是个开始。凭借令人印象深刻的速度和一系列突破性的功能，例如合并多张图片、风格转换以及对逻辑关系的理解，谷歌正与 Adob​​e 和 OpenAI 等老牌巨头展开直接竞争。这项新技术并非仅面向专业人士——现在，它已在 Gemini 应用程序中免费提供，让以前看似不可想象的创意工具变得普及。了解“纳米香蕉”背后的秘密、它所展现的技​​术奇迹，以及它将如何永远改变我们创作和编辑图像的方式。

什么是纳米香蕉？为什么它会引起轰动？

“Nano Banana”这个不寻常的名字背后有什么含义？这是谷歌突破性的全新AI图像处理模型Gemini 2.5 Flash Image的代号，该模型正在彻底改变数字成像领域。这个俏皮的名字是谷歌精心设计的营销策略，旨在激发用户的好奇心，并强调该模型的独特性。凭借这个神秘的代号，该模型在基准测试网站lmarena.ai上迅速攀升至榜首，获得了令人印象深刻的1362分。

谷歌为何选择这个不同寻常的名字？“纳米香蕉”这个名字象征着人工智能能够精准捕捉并创造性地处理图像中细微之处和细微差别。这个名字将自然界与数字创新联系起来，体现了谷歌的创新思维。从纯粹的营销角度来看，谷歌的这个举动非常巧妙，因为当时没有人知道这家公司是幕后推手，而这个愚蠢的名字最初听起来也完全荒谬。

Gemini 2.5 Flash Image带来了哪些技术创新？

新模型基于久经考验的 Gemini 架构，并在图像语音处理方面进行了显著改进。Gemini 2.5 Flash Image 以其多模态功能而著称，能够智能处理并整合文本、图像和音频输入。

其性能指标令人印象深刻：该模型可在两秒内生成图像，并支持 1024×1024、1536×1024 和 1024×1536 像素等多种分辨率格式。图像生成速度在五到十秒之间，比许多竞争模型快得多。

一项关键技术特性是推理能力的集成，使模型能够在应用编辑之前考虑编辑内容。这使得输出能够避免常见的缺陷，例如特征扭曲或光线不合适。例如，如果您指示模型将一个人的着装从休闲装改为正式装，它将无缝地保留面部表情和身体比例。

字符一致性在图像编辑中如何发挥作用？

Gemini 2.5 Flash Image 最具革命性的功能之一是人物一致性。这项技术解决了以往 AI 图像生成器的一个根本问题：在不同处理步骤中，人物或物体的呈现缺乏一致性。

该模型可以在不同的图像中（例如，不同的姿势、环境或光照条件下）以视觉一致性的方式呈现人物、物体或动物。用户可以修改特定的图像元素，例如模糊背景、移除物体、更改颜色或调整人物姿势等细节，而不会丢失所描绘人物的身份。

此功能可以从不同视角创建一系列图像或产品图像。该模型还可用于创建一致的品牌图像、产品目录或员工身份证。人工智能辅助人物图像处理的一个常见问题是，一些细小但重要的特征经常被丢失，导致结果看起来相似但并不真实。

该系统提供了哪些新的处理选项？

Gemini 2.5 Flash Image 引入了多项创新功能，将创意图像编辑提升到全新高度。多图像融合功能最多可合并三张图片。例如，用户可以将产品照片和房间照片组合在一起，生成逼真的室内可视化效果。

该系统还能实现风格转换：将一个物体的颜色、纹理或设计转移到另一个物体上，同时保留其形状和细节。带有蝴蝶图案的连衣裙或带有花卉图案的橡胶靴就是典型的应用示例。

另一个值得注意的能力是现实世界推理：该模型能够理解简单的因果关系并将其可视化地表示出来。在一个示例中，它首先生成一个气球飞向仙人掌的图像，然后再生成一个显示逻辑结果的图像。

基于文本的图像编辑功能支持通过文本输入进行精准的本地化编辑。例如，用户只需简单提示即可模糊照片背景、去除污点、添加颜色或删除整个对象，无需手动选择工具。

谷歌如何与 Adob​​e 和 OpenAI 竞争？

谷歌的新图像编辑功能对 Adob​​e 和 OpenAI 等老牌供应商构成了直接挑战。Adobe 已通过将谷歌的 Gemini 模型集成到其自身软件中来应对这一威胁。Adobe 与谷歌的合作表明，两家公司都认可彼此的优势：Adobe 在创意领域拥有数十年的经验，而谷歌则提供人工智能技术。

与 OpenAI 的 DALL-E 直接比较，结果喜忧参半。DALL-E 在综合测试中以 13.5 分（满分 15 分）的成绩拔得头筹，而 Google Gemini 仅获得 3 分。然而，这些测试是基于 Gemini 的旧版本，当时 Gemini 2.5 Flash Image 的新功能尚未推出。

谷歌的另一款图像生成平台 Google Image FX 已在与 DALL-E 3 的测试中表现出色。用户反馈称，谷歌生成的图像细节更加丰富，更加逼真。谷歌输出的图像细节、光照和整体美感都更加出色。

由于担心用户可能会习惯于免费的人工智能替代品，投资者迅速抛售了 Adob​​e 股票，以回应谷歌的声明。这引发了人们对 Adob​​e 数字媒体部门盈利能力的质疑。

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可用性和定价如何运作？

Gemini 2.5 Flash Image 现已通过多种渠道提供。该功能在 Gemini 应用程序中免费提供给最终用户。不过，您无需在图片栏中激活 Imagen 图像模型，而是可以在左上角的 AI 图像模型中切换到 Flash 语言模型。

该模型的预览版可通过 Gemini API、Google AI Studio 和 Vertex AI 供开发者使用。商业用途的定价为每百万输出令牌 30 美元。每张图片平均消耗 1,290 个令牌，相当于每张图片约 0.039 美元。

Gemini API 的免费版本提供较低的速率限制，可用于测试目的；付费版本则提供更高的速率限制和附加功能。对于不需要即时实时响应的用户，可以使用批处理模式，其价格为交互式请求的 50%。

实施了哪些安全措施？

Google 已在 Gemini 2.5 Flash Image 中集成了全面的安全和透明措施。所有编辑或生成的图像均包含可见水印和数字 SynthID 水印，后者以不可见的方式嵌入在图像中。

SynthID 是由谷歌 AI 部门 DeepMind 开发的一项技术，它可以将不可见的元数据直接插入 AI 生成或编辑的图像中，而不会影响其视觉质量。该数字签名可以被兼容服务识别，从而使 AI 生成的内容可以透明地追溯。

即使编辑或压缩文件后，水印仍然可见。Google 已使用这项技术标记了超过 100 亿条内容。对于非常细微的编辑，例如更改背景中一朵小花的颜色，SynthID 水印可能无法应用。

此外，谷歌正在开发“内容凭证”（Content Credentials），这是一种数字来源证明，可以透明地展示资产是如何通过人工智能创建的。在生成式人工智能日益重要的环境下，这提升了信任度和可追溯性。

会出现哪些实际应用？

Gemini 2.5 Flash Image 的应用范围十分广泛，涵盖各个行业和应用领域。在电商领域，零售商无需进行复杂的拍摄，即可在各种环境下展示产品照片。多图像融合技术则使产品能够真实地融入生活空间或其他场景。

内容创作者和社交媒体管理者正在为快速视觉创作开辟新的可能。使用 Gemini 应用，他们可以在几秒钟内创建符合 CI 规范的独特设计，而无需购买昂贵的库存照片。无论是海报设计还是包装模型，设计师都可以在会议中实时提出创意。

在教育领域，谷歌正在展示一些有趣的应用：一个模板工具可以将简单的画布变成一个交互式教育导师。它展示了该模型读取和理解手绘图表、协助解决实际问题以及一步完成复杂编辑指令的能力。

对于没有自有图形部门的公司，该系统无需专业的AI专业知识或耗时的编辑，即可创作引人入胜的内容。由于该模型能够以专业水平渲染手部、面部和阴影，摄影师和图像编辑人员无需进行无休止的修饰，即可创作出逼真的合成图像。

AI图像处理市场总体发展如何？

人工智能辅助图像处理市场正处于快速发展和转型阶段。各种竞赛和倡议活动表明，人们对这项技术的兴趣日益浓厚。德国专业图像提供商协会 (BfP) 正在开展调查，分析人工智能对摄影机构和摄影师的影响。

大型科技公司之间的竞争日益激烈。谷歌凭借 Gemini 2.5 Flash Image 取得了突破，与此同时，OpenAI、Adobe 和其他供应商也在不断改进其系统。这种竞争态势正在加快创新周期，并为最终用户提供更优质的产品。

不同平台集成方面的进展尤其引人注目。Adobe 现在在 Firefly 中使用了谷歌的 Gemini 2.5 Flash，这表明尽管存在竞争，但合作仍然是可能的。这些合作伙伴关系使得整合不同供应商的优势，打造更完善的整体解决方案成为可能。

还存在哪些挑战和限制？

尽管取得了令人瞩目的进展，但人工智能图像处理仍面临诸多挑战。谷歌承认，轻微的图像处理可能无法应用 SynthID 水印。这凸显了可靠地标记人工智能编辑内容的难度。

结果的质量很大程度上取决于输入的质量和所使用的提示。虽然该系统擅长处理较大、重大的变化，但细微的调整仍然可能存在问题。处理图像中的文本仍然是一个挑战，尽管 Gemini 2.5 Flash Image 在这方面已经取得了进展。

法律和伦理问题正发挥着日益重要的作用。谁对人工智能生成的内容负责？使用培训材料时如何处理版权问题？这些问题正引发激烈争论，需要新的法律框架。

依赖大型科技公司及其云服务可能会给企业带来麻烦。使用 Firefly 的用户仍受 Adob​​e 生态系统的约束，这限制了灵活性。其他提供商也面临类似的限制，这凸显了开放标准和互操作性的重要性。

这种发展对传统创意产业有何影响？

Gemini 2.5 Flash Image 及类似技术的推出对传统创意产业具有深远的影响。摄影师、平面设计师和图像编辑人员必须调整其工作方式并学习新技能。与此同时，它也为创意流程和商业模式开辟了新的可能性。

对于专业摄影师来说，这项技术可能意味着复杂的拍摄工作会减少，因为后期制作的调整和添加会变得更加容易。另一方面，他们也必须应对来自自动生成内容的竞争。

随着客户越来越多地自行生成内容，图片代理机构和图片库提供商面临着特殊的挑战。他们必须开发新的商业模式，或者专注于人工智能目前无法制作的专业化、高质量内容。

广告和营销行业从这些新机遇中受益匪浅。营销活动可以更快速地开发，并更经济高效地实施。快速测试不同版本和概念的能力显著加快了创意流程。

未来有何发展？

AI 图像处理的开发仅仅是长期创新阶段的开始。谷歌正在持续改进，并已计划对 Gemini 2.5 Flash Image 进行进一步更新。与 Google Workspace 和云平台等其他谷歌服务的集成可能会进一步扩展。

生成的图像质量将持续提升，处理时间也将缩短。诸如改进的视频集成和 3D 建模等新功能正在开发中。通过简单描述创建复杂场景的能力也将持续提升。

随着内容凭证和 SynthID 等标准的广泛采用，不同平台之间的互操作性将得到增强。这将使用户能够更灵活地在不同工具之间切换，并优化其工作流程。

AI 图像处理技术将加速融入日常应用。从智能手机应用程序到专业软件，AI 功能将成为标配。这项技术的普及意味着即使没有专业技术知识的用户也能进行高质量的图像编辑。

随着政府和行业协会制定人工智能生成内容的标准，监管发展将影响市场。这可能会带来更一致的标签标准和更清晰的法律框架。

现实与人工智能生成内容的融合将创造新的创作机遇，同时也对视觉媒体的真实性和可信度构成新的挑战。社会必须学会应对这一新现实，并制定相应的教育措施。

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