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      重磅更新!Nano Banana 2 來了

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      昨天,Google 發(fā)布了自家最新一代的圖片生成模型 Nano Banana 2,也就是 Gemini 3.1 Flash Image。

      我第一時(shí)間體驗(yàn)了一下,雖然在能力上談不上跨越式進(jìn)化,但是也稱得上一個(gè)重磅更新。

      直接說更新重點(diǎn),就是更快更便宜了。

      相比之前的 Nano Banana Pro 模型,NB2 的使用成本降低了一半,而且對(duì)于多圖生成的速度更快了,一致性也更強(qiáng)。

      這次我依舊是在 Lovart 上體驗(yàn)的 NB2,這也是目前我認(rèn)為使用 Nano Banana 系列最方便體驗(yàn)最好的 AI 產(chǎn)品。

      還不知道的,網(wǎng)址我放這里了:https://www.lovart.ai/

      在 Arena 的測(cè)評(píng)榜單里,NB2 目前是文生圖模型的排名第一,超過了 GPT Image 和自家的 NBP。


      先說下我認(rèn)為這次 NB2 更新后最明顯的變化,就是一次性生成多圖的速度、穩(wěn)定性和一致性。

      我用自己的一張實(shí)拍照片作為參照,讓 NB2 給我生成了一組短劇分鏡,一次性生成 20 張圖片。

      場(chǎng)景是我在一個(gè)深夜的會(huì)議室和一群人在討論產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案,場(chǎng)面一度非常緊張和激烈。

      直接看效果。


      生成這組分鏡圖的提示詞如下。


      在等待生成的過程中,能明顯感覺到會(huì)比 NBP 更快,而且不同場(chǎng)景下人物的一致性保持得很好。

      尤其是其中一張給我眼部做特寫的圖片,我眼鏡鏡片里的顯示器反光、眼珠里的投射、我臉上的皮膚質(zhì)感、以及鼻子上的粉刺都精細(xì)化還原出來了。

      你們看下大圖,這個(gè)效果的確非常棒。


      有了這組分鏡圖,我就可以調(diào)整細(xì)節(jié),再用視頻模型去生成一條短劇,整個(gè)生產(chǎn)流就被打通了。

      同時(shí),Lovart 集合了不少頂尖視頻模型,比如 Keling、Seedance 等, 基于生成的分鏡可以一鍵生成視頻,無需跨平臺(tái),一站式搞定圖片、視頻創(chuàng)作。


      我也試著用 Gemini 原生模型去生成同樣的需求,但還是覺得在 Lovart 中使用 NB2 更方便。

      尤其是對(duì)這種多圖處理需求,Lovart 的無限畫布模式在操作和預(yù)覽上更自然。這種畫布模式既方便編輯和響應(yīng),也是設(shè)計(jì)資產(chǎn)存放地。


      接下來我又試了個(gè)有趣的操作,還是基于我那張個(gè)人照片,讓 NB2 給我生成一組漫畫。

      看成品。


      提示詞如下。


      NB2 根據(jù)我的提示詞還原了場(chǎng)景、對(duì)話氣泡、中文以及動(dòng)作細(xì)節(jié)。

      如果覺得漫畫里的文字需要調(diào)整,還可以直接用 Lovart 的編輯文字功能,不用重新出圖,直接在圖片上修改。


      因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)漫畫里出現(xiàn)了一些日文,所以我用這個(gè)功能把一些文字改成了中文,更符合場(chǎng)景設(shè)定。

      這么一來,「明天上線」這個(gè)梗就可以完美體現(xiàn)了。


      之前我跟你們說過,我現(xiàn)在每天的設(shè)計(jì)需求都是 AI 幫我完成的,其實(shí)都是用的 Lovart 這樣的產(chǎn)品。

      這里舉個(gè)例子,比如我要給自己收藏的一個(gè)汽車模型做一張商業(yè)級(jí)海報(bào)。

      參考圖片是我自己用手機(jī)拍攝的,要求是給這輛車生成不同的分鏡細(xì)節(jié)展示,然后加上一些描述。

      提示詞如下。


      很快,NB2 就給我設(shè)計(jì)出了一張海報(bào)。


      細(xì)節(jié)還原度很高,文字清晰,而且還給出了這輛車的參數(shù)信息,且全部正確。

      這也說明,NB2 不僅是在做圖,也進(jìn)行了思考和需求理解。


      還沒完,這時(shí)候我又在想,如果未來我要推出自己的汽車模型品牌,那我一定需要一些電商場(chǎng)景下的商品展示圖。

      于是,我在 Lovart 上用 NB2 做出了這組圖。


      提示詞里對(duì)細(xì)節(jié)、精致性、生活場(chǎng)景的還原都做得不錯(cuò),放在電商產(chǎn)品的介紹頁面,其實(shí)完全夠用了。

      我發(fā)現(xiàn),在批量生圖的測(cè)試上,NB2 還是展示出了不錯(cuò)的水準(zhǔn)。

      不過,NB2 也不是完美的,這跟 Google 自家的策略或許也有一定的關(guān)系。

      既然價(jià)格比 NBP 便宜一半,且速度更快,那也一定會(huì)有一些不足。

      我在網(wǎng)上看一些測(cè)評(píng)時(shí),有人就發(fā)現(xiàn) NB2 在做跨維度內(nèi)容融合時(shí)不如前代的 NBP。

      比如,把一個(gè)二次元人物、一個(gè)鉛筆素描人物和一個(gè)粘土人物放在一個(gè)場(chǎng)景下,過渡效果就不是很自然。


      從生圖質(zhì)量上,Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 相比沒有跨代際的進(jìn)步,最大的亮點(diǎn)就是生圖更快,且成本更低了。

      尤其是對(duì)于直接調(diào)用 API 的開發(fā)者來說,這個(gè)成本的節(jié)省還是很直觀的,畢竟過去掉用 API 生成一張 4K 圖真的很貴,差不多人民幣 1 塊錢一張。

      雖然現(xiàn)在也沒有便宜到哪去,但是 Google 自砍一刀打五折也算是給出誠意了。

      最后,對(duì)于現(xiàn)在 AI 設(shè)計(jì)類產(chǎn)品我也試過不少,Lovart 在體驗(yàn)上我還是首推的。

      它的無限畫布模式非常適合設(shè)計(jì)場(chǎng)景,圖片擺放和拖動(dòng)很自然,而且一次生成超過 100 張以上的圖片也沒問題,支持超長(zhǎng)上下文。

      相比 Gemini 一次出幾張就中斷的體驗(yàn),Lovart 比較適合規(guī)模化創(chuàng)作。

      另外,Lovart 提供的二次編輯能力對(duì)于需求變更和設(shè)計(jì)調(diào)整也很方便,不僅可以直接改文字,還能編輯圖片內(nèi)元素,靈活性也很強(qiáng)。

      沒體驗(yàn)過的,可以試試:https://www.lovart.ai/

      AI 帶來的是生產(chǎn)力的進(jìn)步,而它進(jìn)步的速度遠(yuǎn)超我們以為的樣子。

      ················· 唐韌出品 ·················

      安可時(shí)刻

      人類的整體生產(chǎn)力進(jìn)步是從使用工具開始的,從石器、到鐵器、再到機(jī)械和電子,每一次迭代都伴隨著生產(chǎn)力指數(shù)級(jí)躍升。

      對(duì)個(gè)人來說,掌握先進(jìn)生產(chǎn)力工具也是拉開個(gè)體差異的一個(gè)關(guān)鍵因素,事半功倍,在 AI 時(shí)代越來越具象化。

      或者應(yīng)該說,事半功數(shù)倍。

      特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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