Nano Banana 2 上線：Google 把高品質生圖，推進到更快、更可用的日常工具
2026 年 2 月 26 日，Google DeepMind 宣布推出 Nano Banana 2（官方名稱為 Gemini 3.1 Flash Image），主打把過去偏向高品質的 Pro 能力，與 Flash 系列的高速回應結合在同一個模型中，並開始在多個 Google 產品線逐步上線。
這次更新之所以值得關注，不只是「畫面變漂亮」，而是把生成式影像從創作玩具，往可規模化、可交付、可融入工作流程的方向推了一大步。
重點一：兼顧速度與品質
Nano Banana 2 的定位很清楚：擁有 Flash 的速度，但具備 Pro 等級的理解力與可控性。這次更新讓生圖不再需要昂貴或漫長的等待。
重點二：生圖支援即時資訊
Nano Banana 2 可使用網路搜尋到的資訊與影像作為生成參考，來更準確地呈現特定主題與細節。
重點三：文字與翻譯更可靠
Google 在 Nano Banana 2 特別把「精準、可讀的文字」列為重點，並加入在圖片內進行翻譯與在地化的能力，讓它更適合用於行銷示意圖、賀卡、海報草案、App 介面素材等情境。
重點四：一致性與可控性提升
做系列內容時，最怕角色長相、物件形狀在不同張圖「變來變去」。Nano Banana 2 強調主體一致性，可在同一個工作流中維持最多 5 個角色的外觀一致。
重點五：支援多比例與最高 4K
Nano Banana 2 提供到 4K 的解析度選擇，並可控制更多元的長寬比。
實際測試
我一共做了四項壓力測試。
1. 首先測試【寫實程度】
我請 AI 生成一張特寫的翠鳥攝影圖，並強調「逼真、微距攝影、電影級鏡頭」，生成結果找不出任何缺點。
Prompt：
極致特寫，一隻色彩斑斕的翠鳥停在長滿青苔的枯枝上，嘴裡叼著一條閃閃發光的銀色小魚。背景是柔和模糊的清晨湖泊，晨霧繚繞。微距攝影，8k解析度，逼真的羽毛紋理、水滴細節與自然光影折射，電影級鏡頭。
2. 第二測試【局部修改能力】
上傳一張房間照片，請 AI 在維持房間格局前提下，將床鋪改成沙發，沙發採用橘色天鵝絨，並在牆壁掛上梵谷的畫，結果很優秀。
Prompt：
保持房間的基本結構不變，放上沙發，沙發為鮮豔的橘色天鵝絨材質，在主牆面上掛上一幅巨大的梵谷風格畫作，並將窗外的風景改成正在下雪的阿爾卑斯山脈。
3. 第三測試【中文字生成能力】
Nano banana Pro 雖然突破了中文字困境，但還是容易有錯字。
為了良好測試 AI 的文字能力，我設立一個極端情境，請 AI 生成「龜鬱龘爨，饕餮魑魅」。
Prompt：
一張特寫的攝影照片，展示一張帶有古典紋理的宣紙，上面用濃墨寫著八個極度複雜的繁體中文字：「龜鬱龘爨，饕餮魑魅」。傳統書法行楷字體，筆觸蒼勁有力，墨跡邊緣有真實的紙張暈染與飛白效果。畫面側邊放著一支沾滿墨水的精緻毛筆。微距攝影，影棚打光，完美且正確地還原這八個繁體中文字的所有複雜筆畫與結構。
4. 第四測試【指令理解能力】
我給 AI 比較複雜的構圖，考驗 AI 的理解力。
Prompt：
一張近距離、高解析度的生活攝影照片，捕捉一張典型的、極度混亂的台灣學生書桌桌面。
桌面上必須清晰呈現以下物件與文字：畫面中央：一張手寫的紅包袋，上面用毛筆清晰寫著四個極度複雜的繁體中文字：「龜鬱龘爨」。
左側：一疊高高堆起的課本與參考書，書脊上的繁體中文標題必須清晰可見，例如：「莊子選讀」、「微積分入門」、「無機化學」。
右側：一個沾滿茶垢的馬克杯（上面有「台灣大學」校徽），旁邊放著一台螢幕亮著的筆記型電腦，螢幕上顯示著密集的全英文程式碼。
前景與雜物：一個打開的鉛筆盒（裡面插滿各種顏色的原子筆和一塊用到一半的橡皮擦）、一包已經打開的義美小泡芙（紙盒）、以及一張揉皺的 7-11 發票。
背景（窗外）：透過雜亂的書桌空隙，可以看到模糊的台北夜景，有著招牌如：「全家 便利商店」、「滷肉飯」的霓虹燈字樣。
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