在數位化時代，人工智慧（AI）正以驚人的速度滲透各個領域，影像編輯也不例外。從早期只能套用簡單濾鏡、基礎美顏修圖，到如今 AI 可以依據自然語言描述完成精準編輯，這個領域的進步可說是日新月異，徹底改變了整個數位內容產業的格局。
2025 年，Google 旗下 DeepMind 推出的 Nano Banana（正式名稱為 Gemini 2.5 Flash Image）成為產業焦點。這款模型不只把「用一段文字就能完成修圖」從想像化為現實，還能在多次編輯過程中維持人物或物件的角色一致性，同時支援多圖融合、場景置換與細節修飾等進階功能。
無論是專業創作者、設計師、行銷人員，或一般使用者，Nano Banana 都不再只是娛樂用的小工具，而是能切實融入日常內容製作流程的實用解決方案。本文將從誕生背景、核心功能、技術亮點、使用平台、應用場景、提示撰寫技巧、優勢與限制，以及市場反應與未來趨勢等面向完整解析，協助讀者一次掌握這項前沿技術。
文章目錄
一、什麼是 Nano Banana？Google 背後的神祕代號
「Nano Banana」其實是 Google 對 Gemini 2.5 Flash Image 的內部代稱。外界最初會注意到它，源於 Google 高層在社群平台上發布的一張「三根香蕉」梗圖。看似玩笑，背後其實預告了 Google 在生成式影像編輯上的一次重大升級。
Nano Banana 能確保同一人物在不同場景中仍保持五官特徵與整體風格一致，有效避免過去常見的「像又不像」尷尬；同時模型對場景語意的理解更深入，能在不破壞原圖敘事邏輯的前提下，完成背景替換、光線調整與構圖優化。
二、Google Gemini Nano Banana 圖像編輯器介紹
在這裡帶大家快速掌握這次Google Gemini (Nano Banana )圖像升級的功能。
保留「本人樣貌」，不再怕AI編出山寨臉
舉例來說，你可以把自己P去巴黎、撒哈拉沙漠或自家後院，背景怎麼換、衣服怎麼變，臉都不會變成AI生成的假人。編輯完還能一鍵變影片，讓靜態圖變得更有戲。
新功能一覽：你想怎麼玩，Gemini 都能配合
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換造型、換場景：直接上傳照片後指令編輯，保留角色樣貌、髮型、膚色。可玩出「我穿和服站在富士山」、「吉娃娃變海灘辣妹狗」等組合。
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合圖功能升級：支援「多圖合成」，把你跟寵物、家人拼成一張自然合照，或做出全新情境畫面。
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支援多步驟編輯：像「空房變裝潢圖」，先換牆面顏色、再加家具、擺咖啡桌，每一步都能指定局部修改，其他地方保持不變。
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風格轉換新玩法：可把一張圖的色調與紋理套用到另一張物件上。像是用玫瑰花瓣的質感去設計雨靴，或讓洋裝穿上蝴蝶翅膀的樣子。
目前這些新功能已在 Gemini App 全面開放，免費與付費用戶都能玩。不過所有圖片都會加上 Google 的兩層水印，一個可見、一個是「SynthID」隱形數位浮水印，用來標示該圖片為 AI 生成，方便追蹤與辨識。
三、核心功能與技術亮點
Google 開發者部落格對 Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana） 有相當完整的功能說明，以下整理其核心重點。
（一）角色一致性（Character Consistency）
Nano Banana 在多次編輯、跨情境生成時，能維持同一人物或寵物的五官比例、髮型輪廓與整體氣質。對品牌拍攝、長期內容系列或角色經營特別重要。以品牌宣傳為例，若需要同一位代言人在不同場景拍攝多張宣傳照，Nano Banana 能確保形象前後一致，強化品牌的連貫性與辨識度。
（二）自然語言編輯（Prompt-based Editing）
使用者無須掌握複雜修圖術語，只要以自然語言交代需求，例如「把背景柔化」、「替黑白照片上色」、「移除衣服上的污漬」，系統即可理解並執行相對應的局部或全域調整。這樣的操作方式大幅降低影像編輯的門檻，讓非專業使用者也能做出專業級成品。
（三）多圖融合（Multi-Image Fusion）
模型支援同時導入多張參考圖片，將商品與生活情境、人物與旅遊地標等元素自然融合，生成高度寫實的新畫面，進而節省傳統棚拍的人力與時間成本。電商場景中，商家可上傳產品照、模特兒照與環境照，由 Nano Banana 產出各式情境延伸圖，效果自然真實。
（四）深層世界知識與語意理解（World Knowledge Integration）
Nano Banana 承襲 Gemini 的語意理解能力，能在「景物—時節—文化符碼」之間做出合理推斷。當你要求「東京櫻花季的黃昏街景」，模型不只會呈現符合需求的場景，更會在光影、季節氛圍與地標細節上保持合理一致，讓輸出既好看又合情合理。
四、人物一致性、去除雜物、圖片合成效果是否真有那麼神?
那麼，關於官方宣稱的人物一致性等這些效果－是否真的有這麼厲害？我們針對此特性做過實測，於《Gemini 2.5 Flash Image 圖像編輯模型實測：人物一致性、去除雜物、圖片合成效果是否真有那麼神？》一文中，我們提供了多組案例。
舊模型：人物足夠大時已能近乎完美重現
其實 Gemini 在尚未更新成新模型時，當圖片中的人物足夠大且清晰的情況下，修圖表現已經相當不錯。下方的組圖分別是上傳的原圖（左）、將衣服換成黑色（中）、將背景換為教室（右），可以看到 Gemini 當時已經可以很好地完成指令，除了指定要更改的部分外，其餘幾乎都有如實重現，要非常仔細看才能看出些微差異。（以下舊模型測試時間皆為 2025 年 7 月）
去除圖中雜物
不過當圖中人物較小或是本身就沒有那麼清晰時，Gemini 舊模型在圖片重現上就會有明顯瑕疵。像是筆者上傳了一張照片，下指定要求將左邊的人物去除時，舊模型雖然有確實地完成指令，不過人物臉部可以看到已經明顯換了樣子，五官還有點糊在一起，也少了一隻手，簡而言之就可以很輕易地在第一眼看出不合理之處。
換到了 Gemini 的新模型，可以看到在臉部處理相較於過去好上許多，雖然還不能說跟原圖一模一樣，但乍看之下有機會可以以假亂真。接著筆者又再下指令要求將背景換成海邊，在場景的處理上一樣是沒有問題，不過細看臉部又會與上一張略微不同。
合成兩張圖片
在一個人的情境下基本沒問題之後，我們再來試試能不能將兩個人合成到同一張圖片中。Gemini 舊模型（中）只能抓到原圖（左）很大概的輪廓，像是西裝、黃衣服、一男一女等元素，但無法生成出一樣的樣貌；新模型（右）在這方面的表現則是進步許多，整體人物一致性維持相當不錯，甚至女生黃衣服上的蕾絲也有還原。
五、使用平台與應用情境：從 App 到 API 的全鏈路
- Gemini App：目前最直覺的入口。使用者在手機端上傳照片後，以自然語言描述需求；輸出檔會帶有可見浮水印與不可見的 SynthID 標記，強化 AI 生成內容的可追溯性，對媒體、品牌與公部門的合規尤為關鍵。
- Google AI Studio：適合進階使用者，能在線測試提示、管理版本，便利功能探索與創作。
- Vertex AI / API：企業與開發者可將 Nano Banana 串入電商、行銷自動化、DAM（數位資產管理）或內容產線等工作流程，打造更高效率的影像產製。
至於可以使用Nano Banana的應用情境，則是可以五花八門，依照用戶的不同需求而定：
一般使用者
重塑自拍風格——將自拍轉換成各式風格（復古、動漫、寫實電影感），強化社群平台的視覺特色。
舊照修復與上色——讓泛黃或黑白的老照片重現細節與色彩，保存珍貴記憶。
寵物形象創意——把寵物變成桌上公仔等可愛造型，具話題性與分享度。
電商與品牌
虛擬試衣——上傳個人照片快速試穿不同款式，提升購物體驗並降低退換貨與陳列成本。
多情境商品圖——自動生成不同場景、角度與構圖的產品圖，滿足平台多元上架需求。
A/B 視覺測試——快速產出多版本素材，用於廣告與轉換率測試，縮短決策週期。
行銷／社群
敘事型提示產出主視覺與延伸素材——即使是短週期活動，也能維持素材的量與質。
受眾分眾內容——依不同族群偏好生成客製化視覺，提高互動與轉換。
媒體內容製作
示意圖與情境合成——做新聞或專題的視覺補充，協助讀者快速理解複雜資訊。
照片補述——在不誤導的前提下增補畫面元素，務必保留標示與來源說明。
六、免費版使用額度
Google 先前一直沒有公開說明 Gemini 的用量限制，僅表示付費訂閱的 AI Pro、AI Ultra 用戶會擁有「更高權限」。隨著能修圖的 Gemini 2.5 Flash Image 模型推出，以及生成 3D 模型公仔的熱潮，許多使用者都相當好奇一天到底能生成多少張圖，深怕不小心就達到上限。而現在 Google 終於正式公布，Gemini 免費版、AI Pro 和 AI Ultra 各個方案的明確限制。
關於Google Gemini 免費方案限制方面，針對現階段大家最關心的圖像生成功能，Gemini 相當大方：免費版用戶每天可以生成或編輯 100 張圖片，相較於 ChatGPT 大約生成 3-5 張就會達到上限，這個額度可說是非常夠用。而付費的 Pro 和 Ultra 版本，則都提供每日 1,000 張的額度。
七、Nano Banana提示撰寫指南：如何發揮最大效能
Google官方有一份「How to Prompt Gemini 2.5 Flash Image Generation for the Best Results」指南，在這裡面，官方明確建議：不要只列關鍵字，要用完整敘述描寫場景。
「Describe the scene, don’t just list keywords. …A narrative, descriptive paragraph will almost always produce a better, more coherent image than a list of disconnected words.」
同時，Google 在「Tips for getting the best image generation and editing in the Gemini app」中則建議把提示拆成六大要素：
- 主體（誰／什麼）
- 構圖（遠／中／特寫、角度）
- 動作（在做什麼）
- 地點（在哪裡）
- 風格（寫實／插畫／電影感）
- 編輯指令（對既有影像的具體修改）。
這種結構化寫法能讓模型更精準理解你的畫面需求與限制條件。
而我們也整理了一份「Gemini 2.5 Flash Image 提示詞怎麼下？官方 5 大訣竅澈底解析，教你打造角色一致且創意十足的圖像」資料，讓你可以直接上手。文中以步驟與對照範例說明「敘事式提示」如何優於「關鍵字堆疊」，並提供構圖詞彙、光線描述、材質細節與常見失敗情境的修正方法，對初學者非常友善。
範例提示（結合六要素）：
「主體是一位穿白襯衫、微笑看鏡頭的青年；中景構圖、黃昏金色側光，背景是空曠的沙灘；整體風格寫實偏暖色。請柔化背景海浪，並在畫面左側加入草帽作為配件點綴。」——一次交代主體、構圖、光線、地點、風格與編輯指令，通常能一次生成接近成品的結果。
八、優勢與限制：效率與真實感並進，但也要懂風險控管
Nano Banana 上線後迅速在社群引發熱議，短時間內推動 Gemini App 新增超過 1,000 萬使用者、處理影像突破 2 億張，高峰時段甚至一度使伺服器承壓。
Nano Banana最大的優勢，在於高度角色一致性、優秀的出圖效率與強大的多圖融合，能直接改善品牌與電商工作流，縮短拍攝與後製週期，讓不同通路的素材風格更統一。對社群營運者而言，Nano Banana 也有利於一次備好多版本素材，應對不同受眾與緊湊檔期。
不過，也有限制／風險部分：社群用戶有反映，在嘗試使用的時候，有時就會發生「未執行編輯動作、直接回傳原圖」的情況。
另外，過度寫實的輸出畫面也拉高了社會上對於「真假難辨」的擔憂。雖然Nano Banana的輸出強調有數位浮水印，但是一般人難以理解。
展望未來，Google 極可能持續優化模型穩定性、提升 API 效能，並在內容標示與合規治理上加碼，力求在創意自由與社會信任之間取得更好的平衡。對內容產業與數位商務而言，Nano Banana 很有機會成為影像產製鏈上的關鍵基礎建設，為產業注入新動能。
此外，還有與其它大模型的圖片生成能力的比較部分繪圖，除了生成能力之外，在介面的方便性以及文字的產生能力上也是值得研究的，這點可以看我們先前的實測綜覽：《AI 繪圖大比拼：ChatGPT、Gemini、Grok 三大平台圖像生成能力全面評測》，雖然當時的評測是在Nano Banana之前，但是測試內容仍有相當的參考價值。
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