非凡国际

纳尼(°ロ°)
，怎么AI圈子突然就开始「纳米香蕉革命」了。

谷歌没想到自己发布了一个新的图像模型
，直接就引爆了社区！

最近这个香蕉实在太火了
，仿佛又回到几个月前的OpenAI的「吉卜力热」盛况。

图片由nano banana生成
，这个超人COS太赞了

但这次谷歌nano banana带来了更多颠覆性的玩法
，不像吉卜力只有一个生成风格
，估计谷歌都没有想到网友们的创新力量太绝了。

比如你可以最多上传13张图片
，然后让nano banana合并起来。

你能相信上面的图片是AI用下面这些「零件」组合起来的吗

？

按照谷歌的说法
，这次nano banana不仅是一个图像模型
，而且具备Gemini强大的世界知识。

这让nano banana的理解能力来到一个新的维度（文章后面有谷歌团队专访
，揭秘了模型背后的最新技术路线）。

既然可以拼接物理世界的物体
，那是不是可以「拼接」人物动作

？

这不就是妥妥的分镜吗

？然后网友继续用海螺AI造作了如下短片。

感觉用AI拍电影也不是不可能啊！

由于nano banana拥有Gemini的世界知识
，你只需上传现实世界的截图
，就能让它为你标注内容。

比如在画面中标注东京塔。

还可以标注更多建筑。

甚至使用机器人视角
，勾勒人物轮廓
，这不就是终结者视角吗

？赛博朋克味来了！

最神奇的是
，nano banana可以从「二维地图」看出「三维世界」。

网友们非常喜欢的用纳米香蕉变换谷歌地图「红色箭头看到了什么」.

比如从西边这个角度看过去的金门大桥。

或者从东边看过去的东京塔。

更神奇的是
，纳米香蕉似乎真的理解了地理中的等高线知识
，可以从等高线直接绘造出真实地理地貌。

甚至以前让我们头痛的工程绘图视角
，都能轻松拿捏。

可以将任意一张图渲染成上、下、左、右、前、后视图。

甚至可以使用nano banana来给自己定造试衣服
，任何元素都可以「穿在」身上。

不仅不用再穿衣服
，连动作都可以直接复刻。

X上网友@ZHO_ZHO_ZHO用人像+动作框架就可以直接完成摄影棚级别的拍摄效果。

反过来也没问题
，可以从图像中
，提取现实建筑的物理结构。

甚至
，还可以「逆向」P图
，首先把原图改为黑白色线框
，然后再选择自己喜欢的颜色
，最后给图片沉新上色。

nano banana转化线稿和上色非常的精准

当然
，脑洞和整蛊是不可能缺席的。

比如让奥特曼穿着衣服来玩鞍马。

除了可以做出「新的」图片
，nano banana还能建复「老」照片。

补充破损、折痕
，还能还原被时间抹去的清晰画面。

由于纳米香蕉nano banana实在太火了
，甚至有网友表示
，应该给起名字的工程师加薪。

此前nano banana在LMArena上线后迅速风靡。

最终盲测下
，Gemini 2.5 Flash Image成绩一骑绝尘。

谷歌这个nano banana明显不同于之前的图像模型
，比如GPT-4o原生图像模型
，能力确实上了一个台阶。

纳米香蕉背后是否有新的技术
，新的体系引进

？

正好
，谷歌DeepMind团队刚刚接受了采访
，讲述了模型背后的故事。

「纳米香蕉革命」nano banana幕后首次公开

nano banana项目负责人和研究员接受DeepMind产品负责Logan Kilpatrick播客采访
，揭秘了模型背后的技术密码：

模型可以访问多模态上下文
，然后生成图像。所以模型可以选择查看之前的图像
，并尝试生成与之非常不同的东西。

交错生成的神奇之处在于
，它为你提供了一种用于图像生成的新范例……将复杂的提示分解成多个步骤
，并在不同的步骤中逐一进行编辑。

未来的发展方向是让模型不仅能生成高质量图像
，更能理解深层意图……甚至超越用户指令
，提供更有创造性的结果
，并确保内容的真实性和准确性。

在谷歌DeepMind的访谈现场
，主持人Logan Kilpatrick成了新一代Gemini图像模型的首位「受害者」。

产品经理Nicole上传了他的照片
，然后向模型下达了一个看似无厘头的指令：

短短几秒后
，结果呈现在屏幕上。

照片里的Logan依然是他
，但身上却天衣无缝地套着一件亮黄色的香蕉路具服
，背景切换到了芝加哥的街景。

「太有趣了
，」Logan惊叹路
，「这张照片是在芝加哥拍的
，那条街实际上差不多就是那个样子。」

「纳米香蕉」是个什么梗

紧接着
，Nicole又输入了一个更神秘的指令：「把它变成nano风格。」

「这是什么意思

？」Logan一头雾水。

屏幕上
，一个穿着香蕉服的Q版Logan出现了
，可爱又精致。

谜底揭晓：原来
，「nano banana」（纳米香蕉）是这款新模型在早期匿名测试平台LMArena上使用的代号。

这个模型聪明到能理解这个「内部梗」
，并以极富创意的方式执行了指令。

这种「聪明」的背后
，是新模型最核心的技术——原生与交错式生成（Native and Interleaved Generation）。

对于传统的图像模型来说
，每次编辑都像是一次「失忆」后的沉新创作
；相比之下
，Gemini则像是一位「有记忆」的画家。

也就是
，当Gemini进行多轮创作时
，一切都在模型的上下文中——它记得上一笔画了什么
，也理解对话的来龙去脉。

为了证明这一点
，团队展示了另一个酷炫的例子：「把主体变成五种不同的1980年代美式商场风。」

模型不仅在短短13秒内生成了五张风格各异但主角高度一致的照片
，甚至还贴心地为每张图起了「街机之王」、「酷盖」、「泡商城达人」、「淡定哥」这样充满年代感的标题。

而且
，这不仅对角色构建有用
，你也可以拍下自己房间的照片
，让它助你设计五种不同的装建风格。

在谷歌内部
，已经有很多人用它来沉新设计自己的花园和房间了！

在推特「差评榜」上淬炼

有趣的是
，如此强大的模型
，竟然是在网友的各种吐槽中诞生的。

研究工程师Robert坦诚地回忆：「（2.0版本发布后）我们真的就坐在X（推特）上
，一条条地看用户的反馈和抱怨。」

比如「编辑后图像风格不统一」、「建改了不该改的地方」等等都会收集起来
，并造作成一个专门的内部评估基准——一个名副其实的「推特差评榜」。

在训练过程中
，有一个问题曾让研究员Kaushik近乎「疯狂」地执着——文字渲染。

「我们曾经在很长一段时间里对他置之不理
，」Robert开玩笑说
，「觉得这家伙有点疯狂
，对文字渲染也太执着了。」

但Kaushik的坚持
，最终得到了证明。

具体来说就是
，当一个模型能精准地渲染出文字的笔画结构时
，它对整个图像的宏观与微观结构的理解力也会随之跃升。

而这个曾经被忽视的细节
，最终也成了模型能力进化的关键信号。

Gemini x Imagen秘密联姻

那么
，新模型是如何在「聪明」（遵循指令）和「好看」（图像质量）之间取得完美平衡的呢

？

答案在于一次关键的内部合作：Gemini团队与Imagen团队的强强联合。

你可以把Gemini团队理解为模型的「大脑」
，他们赋予模型世界知识、强大的逻辑推理和指令遵循能力。

而Imagen团队
，则像是模型的「艺术总监」
，他们拥有「被磨练出的、极其敏锐的审美品味」。

对此
，Kaushik分享了一个十分戏剧性的场景：「以前我们觉得一个编辑成功了
，只要指令完成了就行。但Imagen团队的同事看到后
，会直截了当地吐槽说：这太糟糕了。你怎么会想让模型做出这种东西来

？！」

是的
，团队里真的会有对美学非常敏感的成员
，去仔细地审查成百上千张图片
，并且仅凭肉眼就能判断出模型间的细微优劣。

大家甚至开玩笑说
，未来的目标是根据他们的品味
，训练一个「审美自动评分器」。

一个比你更聪明的创意伙伴

最后
，当被问及未来时
，团队的想象力被彻底打开。

Nicole的梦想
，可以说是击中了每一个PM的心：「我希望有一天
，这个模型能直接为我造作一套看起来很棒的工作幻灯片。它不仅要好看
，所有图表和数据都必须是事实准确（Factuality）的。」

而研究员Mostafa的愿景则更具哲学思辨
，也更令人激动。他期待的不仅仅是高质量的图像
，而是一种全新的智能——「Smartness」。

在Mostafa看来
，这并非模型的「失误」或「意表」
，而是一种更高层次的智能涌现。

当AI的知识和视角超越用户时
，它不再是一个被动的工具
，而是一个能主动提供更优解的、比你更「聪明」的创意伙伴。

参考资料：

https://x.com/6xyzzxy1/status/1960736252661260294

https://x.com/Error_HTTP_404/status/1960405116701303294

https://x.com/tokumin/status/1960583251460022626

https://x.com/op7418/status/1960362278357987649

https://x.com/skirano/status/1960343968320737397

https://x.com/yachimat_manga/status/1960555945131696329

https://x.com/alex_prompter/status/1960773176264118429

https://x.com/bilawalsidhu/status/1960529167742853378