Gemini 图像模块升级：Nano Banana 商用推出，开启图像生成新纪元
AI大事记2025年10月7日消息，谷歌宣布其代号为 Nano Banana 的图像生成模型（即 Gemini 2.5 Flash Image）已由预览阶段转入 生产环境 / 商用授权。新版支持 10 种长宽比、图片批量处理，并开始计费使用。
🧩 模型能力 & 商用细节
🔍 功能升级
- 正式商用版的 Nano Banana 在预览版基础上新增 10 种长宽比（例如 21:9、4:3、9:16 等），用户可以根据社交平台、广告、封面图等用途灵活选取。
- 新支持 批量处理（batch mode），即一次提交多个图像生成 / 编辑请求，提升效率。
- 定价方面，每 100 万输出 Token 收费 30 美元，大致换算每张图的成本约为 0.039 美元（约 0.28 元人民币）
- 谷歌表示，该模型已具备“安全用于生产环境”的特性，并伴随商业条款保护与合规约束。
📈 应用规模与接入方式
- 在进入商用之前，Nano Banana 在 Gemini 平台预览阶段已被用于生成 50 亿张作品，显示出高用户使用热度。
- 普通用户和开发者可通过多条路径访问该模型：Gemini App、Google AI Studio、Gemini API、Vertex AI 等。
- 谷歌官方博客也在更新公告中强调，新版本在 Gemini 应用端集成，支持上传多张图像融合 / 混搭等操作。
🌐 背景 / 补充报道 &业界视角
- 谷歌官方称，Nano Banana 是其图像编辑 /生成模块的升级版本，专注于保持 角色一致性（character consistency） 与场景融合能力。
- 有独立媒体在 Medium 上撰文指出，Nano Banana 在“保留人物 /物体特征 + 局部编辑”方向表现优异，但在复杂场景 /多任务组合请求上仍存在瑕疵与边界。
- 各类 AI /图像生成平台也已经接入 /适配该模型，如 Eachlabs 宣称 Nano Banana 已可通过其平台 API 使用，从而降低门槛。
⚠ 风险 /挑战 /观察点
| 方向 | 风险 / 不确定性 |
|---|---|
| 滥用 / 版权 / 侵权风险 | 图像生成功能若被用于侵权 / 恶意用途，可能引发法律 / 道德纠纷。 |
| 质量稳定性 / 边缘比例适配 | 在极端长宽比或复杂构图场景下，模型输出可能失真 / 出错。 |
| 成本压力 / 定价竞争 | 对比其他图像模型服务，如果成本 / 定价不具备竞争力，可能限制普及。 |
| 性能 / 延迟问题 | 批量处理、复杂编辑可能造成响应时延 / 资源瓶颈。 |
| 生态兼容 / 模型协同 | Nano Banana 如何与其他 Gemini 模型 / 服务协调工作，是未来一大挑战。 |
| 用户预期与现实落差 | 媒体 / 用户期待可能高于模型实际表现，如何管理预期非常关键。 |
🧠 总结 / 思考
核心回顾
- 谷歌正式将 Nano Banana 模型推入商用阶段，新增长宽比选择、批量处理能力，并开始收费使用。
- 在预览阶段，该模型已广泛被使用（50 亿张作品），其商业化接入路径包括 Gemini App、AI Studio、API 等。
- 媒体 /业界视角补充了 Nano Banana 在一致性 /局部编辑方向的优劣势，以及对其商用落地的期待与疑问。
值得思考 / 我的疑问
- 在极端比例 /多目标编辑场景下，模型性能能否稳定？
- 对于预算敏感的创作者 /小型项目，如何通过套餐 /补贴 /降成本方案促进普及？
- 在图像生成领域，Nano Banana 与其他模型（如 Midjourney、Stable Diffusion、OpenAI 的图像模型）相比，有哪些可持续差异化竞争优势？
- 在版权保护 /深伪 /滥用防控方面，谷歌将如何建立机制？
- 当图像生成 AI 成为常规设计 /创作工具时，传统设计 /编辑行业将如何应对变革？
金句送给你
“一个图像生成模型若能自由舞于比例与细节之间，那它不只是工具，而是创作的触媒。”