
关键信息
| 开发者 | Google DeepMind |
|---|---|
| 正式名称 | Gemini 3.1 Flash Image |
| 发布日期 | 2026年2月26日 |
| 功能 | 根据文字和参考图生成、编辑图像 |
| 分辨率 | 0.5K、1K、2K、4K(4K 正方形为 4096 × 4096) |
| 画幅比例 | 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 |
| 参考图 | 最多 14 张,其中人物照片最多 4 张、物体最多 10 张 |
| 搜索 | 谷歌网页搜索和图片搜索 |
| 标识 | 每张图片都有 SynthID 水印 |
| 在 AI2Face | 是,在生成器中 |
Nano Banana 2 是什么
Nano Banana 2 是 Nano Banana 家族中用于生成和编辑图像的模型,正式名称为 Gemini 3.1 Flash Image,API 标识为 gemini-3.1-flash-image。谷歌于 2026 年 2 月 26 日发布了它:在 Flash 的速度之上,加入了此前只有 Nano Banana Pro 才有的能力。
在 Gemini 应用中,它成了默认模型,在“快速”“思考”和“Pro”模式中取代了 Pro。Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户仍可通过三点菜单用 Pro 重新生成。在谷歌搜索中,该模型用于 AI 模式和 Lens。开发者可以在 AI Studio 和 Gemini API 中使用,但必须使用付费密钥。
谷歌没有单独的“nano banana 2”网站。带这个名字的域名都属于第三方服务。
Nano Banana 2 能做什么
- 从 512 像素到 4K。 4K 正方形为 4096 × 4096。0.5K 这一档在家族中只有这款模型有。
- 超长画幅。 除常见的 1:1、16:9 和 9:16 外,文档还列出了 1:4、4:1、1:8 和 8:1,适合横幅、快拍封面和宽幅全景。
- 最多 14 张参考图。 按 API 表格:人物照片最多 4 张以保持相貌一致,物体图片最多 10 张。一次请求就能把人物、服装和物品放进同一个场景。
- 生成时联网搜索。 模型会查看网页和谷歌图片,以便更准确地画出某个具体地点或物品。它不会把搜索到的真实人物照片放进图中,API 的限制说明对此有明确规定。
- 文字和图解。 公告特别强调清晰的文字、图中文字翻译和信息图。用引号括起的短文字比整段文字更可靠:可以看看画廊中的海报和图解示例。
- 视频输入。 在家族模型中,只有 Gemini 3.1 Flash Image 支持以视频作为输入。所有模型都不支持音频输入。
Nano Banana 2 适合哪些任务
当你需要快速得到一张能用的图,而不想再用 Pro 单独“精修”时,就选 Nano Banana 2。
- 同一张脸的肖像和系列图。 一次请求最多四个人。要用一个角色做几十张图,AI2Face 的角色构建器更方便:脸部单独保存,可放进新的场景。
- 产品照和商品卡片。 包装或杯子的参考图,加上一段背景描述。
- 海报和信息图。 引号中的短文字、清晰的网格、每一步的标注。
- 宽幅和窄幅。 16:9 封面、9:16 快拍、8:1 横幅,无需手动裁剪正方形。
- 需要“真实样子”的场景。 图片搜索有助于还原建筑和物品。如果需要在法律上准确的事实,谷歌建议使用 Pro:它在公告中把 Pro 留给最看重事实准确性的任务。
Nano Banana 2 与同类模型
| 对比项 | Nano Banana 2 | Nano Banana | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| 正式名称 | Gemini 3.1 Flash Image | Gemini 2.5 Flash Image | Gemini 3 Pro Image |
| 发布 | 2026/02/26 | 2025/08/26 | 2025/11/20 |
| 分辨率 | 0.5K、1K、2K、4K | 1K | 1K、2K、4K |
| 参考图 | 最多 14 张:4 个人物和 10 个物体 | 最好 1–3 张 | 最多 14 张:5 个人物、6 个物体、3 种风格 |
| 搜索 | 网页和图片 | 无 | 网页 |
| 1:8 和 8:1 超长画幅 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| API 价格(1K) | 0.067 美元 | 另计,旧模型 | 1K 和 2K 均为 0.134 美元 |
| 适用场景 | 大多数任务 | 快速的 1K 修图 | 复杂版式和精确文字 |
价格为 2026 年 9 月 30 日 Gemini API 的标准价格,不含批量模式。Nano Banana 2 在 API 中没有免费档:价格页面 Free Tier 一栏写的是“Not available”。0.5K 为 0.045 美元,2K 为 0.101 美元,4K 为 0.151 美元。
如何为 Nano Banana 2 写提示词
- 完整描述场景:谁、在哪里、什么光线、什么镜头。“黄昏时,穿灰色毛衣的男子站在湿漉漉的窗边,85mm 镜头”比一串标签效果更好。
- 文字用引号括起来,并说明作用:标题、副标题、小字。用读者最终要读的语言书写。
- 画图解时写明步骤数量和标注。加上“所有文字拼写正确”能减少错字,但整段文字仍需检查。
- 给参考图分配角色:“第一张是脸,第二张是服装,第三张是物品”。没有角色说明,模型会自己决定要迁移什么。
- 每次只改一处。这个模型是为对话设计的:“改成傍晚”“把标题往下移”。
每张图的完整提示词都在画廊中。我们日常使用的技巧收录在文章Nano Banana 提示词中。
如何在 AI2Face 中使用 Nano Banana 2
谷歌的官方服务并非每个国家都可用:谷歌公布了国家列表。在 AI2Face 的生成器中可以使用该模型,费用在生成前显示。
- 注册账号。新账号会获得欢迎积分。谷歌到底哪些功能免费、限额在哪里,请看指南Nano Banana 免费。
- 打开生成器,选择 Nano Banana 2。
- 写好提示词,按需上传参考图,设置画幅比例和分辨率。
- 所需积分在开始前显示。这里不写具体积分数,因为它会随模型目录调整。
局限
- 搜索不会把网上真实人物的照片放进图中。
- API 文档把相貌一致限制在四个角色、物体限制在十个。公告中的营销说法(“最多五个角色和 14 个物体”)与 API 表格不一致。
- 图中的长段文字需要校对。先单独写好文字,再把它粘贴到生成请求里,效果会更好。
- 通过 API 生成的每张图片都带 SynthID 水印。发布当天谷歌承诺在 Gemini 应用中加入 C2PA 校验,但没有给出时间。
- 谷歌没有公布生成耗时。评测中的“10 秒以内”“一分钟出 4K”等数字我们不予采用。
- 谷歌认为初代 Nano Banana 已过时,建议开发者迁移到 Nano Banana 2 Lite,而不是退回第一代。Lite 是另一款更便宜、仅支持 1K 的模型。
总结
不知道从哪里开始时,Nano Banana 2 就是默认选择。它能搞定肖像、产品照、海报和特殊画幅,会搜索视觉参考,最多接受 14 张参考图。需要复杂版式、画面中人物更多或单独的风格参考时,再切换到 Pro。想用同一个提示词比较两个版本,最简单的是 AI2Face:欢迎积分就够用。
生成示例




常见问题
Nano Banana 2 是什么?什么时候发布的?
它是 Google DeepMind 的图像生成模型,正式名称为 Gemini 3.1 Flash Image。谷歌于 2026 年 2 月 26 日发布,将其定位为接替 Pro 能力的快速模型。
Nano Banana 2 就是 Gemini 3.1 Flash Image 吗?
是的。Nano Banana 2 是产品名,Gemini 3.1 Flash Image 是模型在 API 中的标识(gemini-3.1-flash-image)。
Nano Banana 2 的最高分辨率是多少?
4K,正方形为 4096 × 4096 像素。除 1K、2K 和 4K 外,它还能输出 512 像素(0.5K),这一档 Pro 没有。
Nano Banana 2 最多能上传多少张参考图?
最多 14 张。按照 API 文档,其中人物照片最多 4 张以保持相貌一致,物体图片最多 10 张。谷歌公告里写的是五个角色,生成器的设置我们以 API 表格为准。
Nano Banana 2 和 Pro 有什么区别?
Nano Banana 2 在 API 中更快、更便宜,支持 0.5K 以及 1:8、8:1 超长画幅,能同时搜索网页和图片。Pro 在复杂版式上更精确,最多接受 5 张人物照片,还能单独提供风格参考。
Nano Banana 2 官网在哪里?
没有单独的网站。模型可在 Gemini 应用、谷歌搜索、AI Studio 和 Gemini API 中使用。这些服务并非每个国家都能用。在 AI2Face 的生成器中可以使用该模型,费用在生成前显示。
资料来源
4
- https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
- https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-nano-banana-2/









