“纳米香蕉”:谷歌这个古怪的人工智能名称背后隐藏着什么?Adobe 又为何应该担心 Photoshop 呢?——图片来源:Xpert.Digital
终于!谷歌的全新人工智能技术解决了人工智能生成图像的最大难题。
### 绝妙的营销策略:谷歌如何用“纳米香蕉”愚弄了整个科技界 ### 谷歌全新神奇AI功能现已上线,而且免费:这项功能将彻底改变图像编辑方式 ### 前所未有的照片编辑体验:谷歌全新AI功能现已面向所有人开放 ###
Photoshop 杀手?谷歌推出人工智能技术,让人物在多张照片中保持一致。
一个神秘的名字正在人工智能领域掀起风暴:Nano Banana。这个听起来像玩笑的名字,实际上是谷歌迄今为止最新、最强大的AI图像编辑模型的巧妙代号,它正在改写数字创作的规则。作为Gemini 2.5 Flash Image的一部分,该系统正式发布,并承诺带来一场革命。它解决了以往图像生成器最棘手的问题之一:如何在多次编辑步骤和多张图像中始终如一地渲染人物和物体。.
但这仅仅是个开始。凭借惊人的速度和一系列突破性功能,例如多图像合并、风格变换以及对逻辑关系的理解,谷歌正将自己定位为Adobe和OpenAI等老牌巨头的直接挑战者。这项新技术并非专业人士的专属——它现在已在Gemini应用程序中免费提供,让以往难以想象的创意工具惠及大众。探索“纳米香蕉”背后的奥秘,了解它所展现的惊人技术,以及它将如何彻底改变我们创作和编辑图像的方式。.
什么是纳米香蕉?它为何引起轰动?
Nano Banana 这个不同寻常的名字背后究竟隐藏着什么?它其实是谷歌突破性全新人工智能图像编辑模型 Gemini 2.5 Flash Image 的代号,这款模型正在革新数字图像编辑领域。谷歌精心设计的这个趣味名称,旨在激发用户的好奇心,并突出该模型的独特功能。凭借这个神秘的代号,该模型迅速攀升至基准测试网站 lmarena.ai 的榜首,取得了令人瞩目的 1362 分。.
谷歌为什么会选择这个不同寻常的名字?“纳米香蕉”(Nano Banana)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最小的细节和细微差别。这个名字将自然界与数字创新联系起来,体现了谷歌的创新理念。从纯粹的市场营销角度来看,这无疑是谷歌的一步妙棋,因为此前几乎无人知晓幕后推手正是这家公司,而这个略显滑稽的名字最初看起来也十分荒诞。.
Gemini 2.5 闪光成像技术带来了哪些创新?
新型号基于成熟的 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 的显著特点是其多模态功能,能够智能处理和融合文本、图像和音频输入。.
这款产品的性能数据令人印象深刻:该模型可在两秒内生成图像,并支持多种分辨率格式,例如 1024×1024、1536×1024 和 1024×1536 像素。图像生成速度在五到十秒之间,比许多同类产品快得多。.
一项关键的技术特性是整合了认知能力,使模型能够在应用修改之前进行思考。这使得输出结果能够避免常见的缺陷,例如面部特征扭曲或光照不当。例如,如果您指示模型将人物的服装从休闲装改为正装,它将完美地保留面部表情和身体比例。.
图像编辑中如何实现字符一致性?
Gemini 2.5 Flash Image 最革命性的功能之一是所谓的“角色一致性”。这项技术解决了以往 AI 图像生成器的一个根本问题:在不同的处理步骤中,人物或物体的渲染效果缺乏一致性。.
该模型能够在不同的图像中(例如,不同的姿势、环境或光照条件)以一致的视觉方式呈现人物、物体或动物。用户可以选择性地修改图像中的特定元素,例如模糊背景、移除物体、更改颜色或调整人物姿势等细节,而不会改变所描绘角色的形象。.
这项功能可以从不同角度创建图像序列或产品图像。该模型还可用于创建统一的品牌形象、产品目录或员工证件。人工智能图像编辑中一个众所周知的问题是,一些细微但重要的特征常常会被丢失,导致最终效果相似但不真实。.
该系统提供了哪些新的编辑选项?
Gemini 2.5 Flash Image 引入了多项创新功能,将创意图像编辑提升到了新的高度。多图融合功能允许用户将最多三张图像合并在一起。例如,用户可以将产品照片和房间照片结合起来,生成逼真的室内效果图。.
该系统还能实现风格转换:一个物体的颜色、纹理或设计可以转移到另一个物体上,同时保留其形状和细节。蝴蝶图案的连衣裙或花卉纹理的橡胶靴就是典型的例子。.
另一项卓越的功能是现实世界推理:该模型能够理解并以可视化的方式呈现简单的因果关系。例如,它首先生成一幅气球飞向仙人掌的图像,然后生成一幅后续图像,展示由此产生的逻辑结果。.
基于文本的图像编辑功能允许用户通过文本输入进行精确的局部编辑。用户无需手动选择工具,即可通过简单的提示完成例如模糊照片背景、去除瑕疵、添加颜色或删除整个对象等操作。.
在竞争中,谷歌与Adobe和OpenAI相比如何?
谷歌新推出的图像编辑功能对Adobe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拥有数十年的创意领域经验,而谷歌则提供人工智能技术。.
与 OpenAI 的 DALL-E 进行直接比较,结果喜忧参半。DALL-E 在综合测试中以 13.5 分(满分 15 分)的成绩名列前茅,而 Google Gemini 仅获得 3 分。然而,这些测试基于较早的 Gemini 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 ImageFX 已经过与 DALL-E 3 的对比测试,用户反馈显示 Google 生成的图像细节更丰富、更逼真。无论是细节水平、光照效果还是整体美感,Google 生成的图像都明显更胜一筹。.
投资者对谷歌的公告迅速做出反应,抛售Adobe股票,担心用户会习惯使用免费的人工智能替代方案。这使Adobe数字媒体部门的盈利能力受到质疑。.
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图像编辑的未来:Gemini 2.5 Flash 如何改变创意产业
供货情况和定价机制是怎样的?
Gemini 2.5 Flash Image 现已可通过多种渠道使用。最终用户可通过 Gemini 应用免费访问此功能。但是,用户无需在图像栏中激活“Imagen”图像模型,而应在 AI 图像模型左上角切换到 Flash 语言模型。.
该模型以预览版的形式通过 Gemini API、Google AI Studio 和 Vertex AI 提供给开发者。商业用途的定价为每百万个输出代币 30 美元。平均而言,一张图像消耗 1290 个代币,相当于每张图像约 0.039 美元。.
Gemini API 的免费版本提供较低的速率限制,主要用于测试;付费版本则提供更高的速率限制和更多功能。对于不需要即时实时响应的用户,可以使用批量模式,该模式的价格仅为交互式请求价格的 50%。.
采取了哪些安全措施?
Google 已将全面的安全性和透明度措施集成到 Gemini 2.5 Flash Image 中。所有编辑或生成的图像都包含可见水印和 SynthID 数字水印,后者以不可见的方式嵌入图像中。.
SynthID 是谷歌人工智能部门 DeepMind 开发的一项技术,它能将不可见的元数据直接插入到人工智能生成或处理的图像中,而不会影响图像的视觉质量。这种数字签名可以被兼容的服务识别,从而使人工智能生成的内容具有透明的可追溯性。.
即使编辑或压缩文件,水印仍然可见。谷歌已使用这项技术标记了超过100亿份内容。一些非常细微的编辑,例如更改背景中一朵小花的颜色,可能不会导致SynthID水印的添加。.
此外,谷歌正与 Content Credentials 合作,后者是一种数字来源证明,能够透明地展示资产的创建过程及其人工智能应用方式。在生成式人工智能日益重要的环境中,这有助于提升信任度和可追溯性。.
有哪些实际应用?
Gemini 2.5 Flash Image 的应用范围十分广泛,涵盖各个行业和领域。在电子商务领域,零售商无需进行复杂的拍摄,即可在不同环境下展示产品照片。多图融合功能能够将产品逼真地融入生活空间或其他场景中。.
内容创作者和社交媒体经理现在拥有了快速进行视觉创作的新机遇。借助 Gemini 应用,他们可以在几秒钟内创建符合品牌规范且独一无二的设计,而无需购买昂贵的素材图片。设计师可以在会议期间实时构思,无论是海报设计还是包装模型。.
在教育领域,谷歌展示了一些有趣的应用:一款模板工具可以将简单的画布转化为交互式教育辅导系统。它展示了该模型能够读取和理解手绘图表,协助解答实际问题,并一步完成复杂的指令。.
对于没有自己图形部门的公司而言,该系统无需专业的AI技能或耗时的编辑即可创建引人入胜的内容。摄影师和图像编辑人员无需进行无休止的修图即可创作出逼真的照片级作品,因为该模型能够以专业水准渲染手部、面部和阴影。.
人工智能图像处理市场整体发展状况如何?
人工智能图像处理市场正经历着快速发展和变革。各种竞赛和举措表明人们对这项技术的兴趣日益浓厚。德国联邦专业图像提供商协会正在开展调查,以分析人工智能对图片社和摄影师的影响。.
大型科技公司之间的竞争日趋激烈。谷歌正全力推进Gemini 2.5 Flash Image的开发,而OpenAI、Adobe和其他供应商也在不断改进各自的系统。这种竞争环境正在推动更快的创新周期,并为终端用户带来更优质的产品。.
平台集成的发展尤其引人注目。Adobe 现在在其 Firefly 中使用了 Google 的 Gemini 2.5 Flash,这表明即使存在竞争,合作也是可行的。这些合作关系使公司能够结合不同供应商的优势,从而打造更完善的整体解决方案。.
目前还存在哪些挑战和限制?
尽管人工智能图像处理取得了令人瞩目的进展,但仍存在诸多挑战。谷歌承认,在图像经过轻微篡改的情况下,SynthID水印可能无法正常应用。这凸显了可靠地标注人工智能处理内容的难度。.
结果质量很大程度上取决于输入图像的质量和所使用的提示。虽然该系统在处理较大、显著的变化时表现出色,但细微的调整仍然存在问题。图像中文本的处理仍然是一个挑战,尽管 Gemini 2.5 Flash Image 在这方面取得了一些进展。.
法律和伦理问题正扮演着日益重要的角色。谁该为人工智能生成的内容负责?使用训练材料时如何处理版权问题?这些问题正被广泛讨论,并需要新的法律框架。.
对大型科技公司及其云服务的依赖可能会给企业带来问题。使用 Firefly 生成内容的用户仍然局限于 Adobe 生态系统,这限制了他们的灵活性。其他供应商也存在类似的限制,这凸显了开放标准和互操作性的重要性。.
这一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产生了深远的影响。摄影师、平面设计师和图像编辑人员必须调整工作流程并掌握新技能。与此同时,新的创意流程和商业模式也正在涌现。.
对于专业摄影师而言,这项技术可能意味着拍摄过程会更加简便,因为后期处理的调整和添加变得更加容易。但另一方面,他们也将面临来自自动生成内容的竞争。.
随着客户越来越能够自行生成内容,图片库机构和供应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尚无法生成的专业化、高质量内容。.
广告和营销行业将从这些新机遇中获益匪浅。营销活动的开发速度更快,执行成本也更低。快速测试不同方案和概念的能力显著加快了创意流程。.
未来有哪些发展趋势值得期待?
人工智能图像处理技术的发展目前仍处于漫长创新阶段的初期。谷歌正持续改进该技术,并已计划对 Gemini 2.5 Flash Image 进行进一步更新。未来,该技术与其他谷歌服务(例如 Google Workspace 和云平台)的集成也将得到扩展。.
生成的图像质量将持续提升,处理时间将不断缩短。增强的视频集成和3D建模等新功能正在开发中。根据简单描述创建复杂场景的能力也将得到增强。.
随着内容凭证(Content Credentials)和合成ID(SynthID)等标准的广泛应用,不同平台之间的互操作性将得到提升。这将使用户能够更灵活地在不同工具之间切换,并优化工作流程。.
人工智能图像处理技术在日常应用中的融合将加速发展。从智能手机应用到专业软件,人工智能功能将成为标配。这项技术的普及意味着,即使是不具备技术专长的用户也能进行高质量的图像编辑。.
随着各国政府和行业协会制定人工智能生成内容的标准,监管方面的进展将影响市场格局。这可能带来更统一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,但也对视觉媒体的真实性和可信度提出了新的挑战。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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