在用AI大模型执行图像编辑任务时，用户最直观的感受是什么？答案是：一致性。而在这方面，Nano Banana堪称无敌。

AI的一个常见应用是“以图生图”。当我们给不同模型输入同一张参考图和完全相同的提示词，要求它们更换背景、人物动作或服装时，许多老牌选手都会暴露出明显的问题：新生成的图像无法与参考图中的人物保持一致。要么是脸型变了，要么肤色、胖瘦出现偏差，甚至连姿势和动作都有细微变化。这种不确定性让你很难控制变量，想微调一点，结果却面目全非，最终成品根本无法使用。

下面，我们通过几个实例来直观对比。
 

案例一：替换背景

我们用自然语言向AI下达指令：“将下图背景换到室外的泳池边，要求整体构图、人物姿势、动作和形象都保持不变，图片风格维持现状。”

• GPT的生成结果：
  照片风格大变，人物样貌与原图差异巨大，手里夹的烟也消失了，甚至还多出了一根手指。这张图基本上可以被判定为“一眼AI”，修改失败。

• 豆包的生成结果：
  可以看出，豆包在努力保持人物的一致性，试图达到PS抠图的效果。但问题在于，它生成的背景过于模糊，导致人物像是站在一面油画前，融合感很差。

• Nano Banana的惊艳表现：
  它不仅将人物分毫不差地“照搬”了过来，所有细节无一丢失，而且生成的背景在色彩与清晰度上也与主体完美融合。其效果已经非常接近经验丰富的修图师手动抠图的水平。更令人惊喜的是，它还非常智能地添加了原图没有的烟雾效果——显然，Nano Banana“认为”四个烟民共处一室，空气必然烟雾缭绕才合乎情理。

案例二：局部修改与物品添加

一个例子可能不足以说明问题，我们再来看一个国外网友的实战测试。他给出的指令是：“把眼镜替换成黑色太阳镜，然后拿一杯健康饮料”。

• Nano Banana的精准编辑：
  它给出的结果堪称完美。人物的脸型、表情、肤色被完整保留，甚至连墙壁上的微小凸起也依然存在。它还认真地还原了墨镜的半透明质感以及镜片上的环境反光，效果极为自然。

• 作为对比，GPT的结果：
  GPT莫名其妙地给人物加上了一层柔光滤镜，并进行了过度磨皮，有一种“美颜拉到最大”的失真感。此外，人像边缘出现了一条显眼的黑线，看起来像是被生硬抠出再贴到背景上一样。

• 豆包的结果：
  豆包这次的结果稍好一些，人物基本得到了还原。但问题出在新增的眼镜上，它看起来很假，没有与原始场景的光影和风格保持一致，整体的融合度差强人意。

总结：精准下刀，宛如高手

换句话说，Nano Banana 真正做到了只在你想修改的地方“精准下刀”。在新生成的图像中，人物可以保持原有的相貌和体型，其他物品也能维持原样，并且整体画质和风格与原图完美同步。这种体验，就好像是请到了一位专业的PS高手帮你修图一样，精准、可靠且高效。
 

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