AI 图像生成器
模型
Nano

Google 的尖端图像生成模型

3 积分
快速
高质量
Gpt

OpenAI 的 GPT-4o 图像生成模型

3 积分
高质量
文本与图像
Seedream

字节跳动 2K、3K、4K 图像生成与参考图编辑模型

6 积分
2K/3K/4K
文本与图像
Flux

Flux Kontext 标准模型,性能均衡

4 积分
快速
高质量

由 Google Nano Banana 2 官方 API 提供支持

公开可见

启用此选项后,输出的图像可能会被 AI Generate 选中并发布到探索页面。

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示例图片
Lovart ME 上的 Gemini 3.1 Flash Image

Nano Banana 2 AI 图片生成器 用 Gemini 3.1 Flash Image 生成、编辑并快速迭代

你可以从文字需求开始,也可以上传参考图,再按实际交付场景选择输出规格。Lovart ME 当前支持最多 14 张参考图、15 种宽高比、1K 至 4K 分辨率,以及 JPG 或 PNG 文件。

14
参考图片
支持 JPEG、PNG、WebP
15
宽高比
从 1:8 到 8:1,并含自动比例
4K
最高分辨率
可选 1K、2K 或 4K
2
输出格式
下载为 JPG 或 PNG

Nano Banana 2 适合完成哪些工作

Google 将 Nano Banana 2 定位为 Gemini 3.1 Flash Image,这是一款侧重快速生成与编辑的图片模型。它的实际价值,是缩短从粗略方向到可控制、可复用视觉素材的过程。

从文字生成初稿

在一份需求中写清主体、环境、构图、光线和必须出现的文字。探索阶段先用 1K,方向确定后再提高分辨率。

基于参考图编辑

上传一张图片完成针对性修改,也可以组合多张参考图,分别提供主体、物体、配色、材质和版式信息。提示词中要说明每张图负责什么。

图内文字与本地化

可用于包含文字的海报、标签、卡片和样机。把准确文案放在引号内,并要求清晰的信息层级;发布前仍需逐字校对。

主体与物体一致性

Google 官方说明,一个工作流可保持最多 5 个角色的相似性,并保持最多 14 个物体的保真度。固定角色名称、服装描述和参考图顺序更利于连续场景。

按版式组织构图

生成前先确定最终渠道。竖版故事、方形商品图、横幅和全景背景对主体位置与留白的要求完全不同。

最终生成前先选好分辨率和宽高比

图片需要裁切、印刷或近距离查看时,更高分辨率会更有余量,但也会消耗更多积分。先确认构图,避免把最终生成次数花在修正布局上。

用 1K 探索方向

1K 适合测试提示词、比较构图和早期评审,是筛选创意方向时成本最低的选择。

用 2K 完成日常发布

网页头图、商品详情、演示文稿和社交媒体素材需要更多细节时,2K 通常能兼顾质量与积分消耗。

用 4K 保留最终细节

已确认的图片如果需要二次裁切、大屏展示或印刷准备,可选择 4K。请按原尺寸检查人物、手部、Logo 和小字。

常用宽高比怎么选

01

方形与商品内容

1:1、4:5 和 5:4 适合商品列表、头像动态和重心均衡的产品构图。

02

人像与移动端

2:3、3:4 和 9:16 适合人物、封面、海报和全屏移动端内容。

03

横版与活动素材

3:2、4:3、16:9 和 21:9 适合编辑配图、演示文稿、横幅及电影感场景。

04

超窄长版式

1:4、4:1、1:8 和 8:1 用于狭长广告位。提示词要明确主体与文案区的位置,避免构图失去重心。

围绕真实交付物编写的 Nano Banana 2 提示词模板

替换方括号中的内容,把业务要求放在前面,并删除不会影响画面的细节。以下模板适合用作起点,不是固定咒语。

本地化活动海报

适合需要在图片中准确显示特定语言文案的场景。

提示词 为[活动]设计一张[比例]海报。准确显示标题“[标题]”和辅助文案“[文案]”。采用[视觉风格],保证文字对比清晰、阅读顺序简单。其他标记保持抽象,不要虚构日期或赞助商。

使用建议: 每次只生成一种语言,使用前逐字核对。

一致角色场景

适合在保留参考人物主要特征的前提下生成新场景。

提示词 以参考图 1 作为角色身份,让[角色名称]在[场景]中[动作]。保留[发型、服装和识别特征]。镜头:[景别和角度]。氛围:[氛围]。不要增加重复人物,也不要改变服装颜色。

使用建议: 整组图片使用同一角色名和参考图顺序。

简明流程信息图

适合把少量步骤组织成顺序清晰的说明图。

提示词 制作一张[比例]信息图,用[数量]个步骤说明[流程]。使用简短标签、清晰箭头,并为每一步配置一个独立视觉元素。准确标题:“[标题]”。配色:[颜色]。背景保持简洁,不添加装饰性文字。

使用建议: 事实需要单独核验;模型只负责排版已确认的信息,不应作为事实来源。

如何在 Lovart ME 使用 Nano Banana 2

无论是第一次生成,还是基于参考图编辑,都可以按照同一套四步流程完成。

  1. 01

    选择输入模式

    新建概念时使用文生图;需要沿用现有主体、物体、风格或构图时,切换到图生图。

  2. 02

    填写需求并加入参考图

    写清交付物、主体、环境、构图和限制。上传多张参考图时,说明每张图的作用,不要让模型自行猜测。

  3. 03

    设置比例、分辨率和格式

    按发布渠道选择宽高比。探索时先用 1K,方向确认后选 2K 或 4K,并确定 JPG 或 PNG。

  4. 04

    生成、检查并细化

    检查主体身份、手部、小物体、文字和边缘细节。每轮只调整一到两项要求,才能判断是哪项修改改善了结果。

Nano Banana 2 常见问题

以下答案基于 Google 已公开的模型信息,以及 Lovart ME 当前可用的选项。

Nano Banana 2 是什么?

Nano Banana 2 是 Google Gemini 3.1 Flash Image 模型的产品名称,主要用于快速图片生成和编辑,支持详细指令、图片参考、图内文字与多种输出规格。

可以编辑现有照片吗?

可以。选择图生图,上传一张或多张参考图,并说明哪些内容需要修改、哪些必须保持不变。人物身份、文字和小细节仍需人工检查。

最多可以上传多少张参考图?

当前 Nano Banana 2 工作流最多支持 14 张 JPEG、PNG 或 WebP 参考图。只上传有明确作用的图片,并在提示词中说明其用途。

Nano Banana 2 支持 4K 图片吗?

支持。Lovart ME 为该模型提供 1K、2K 和 4K 输出。高分辨率会消耗更多积分,因此测试阶段通常用 1K,确认最终方向后再用 4K。

有哪些宽高比?

可使用自动比例,以及 1:1、2:3、3:2、1:4、4:1、3:4、4:3、4:5、5:4、1:8、8:1、9:16、16:9 和 21:9。

它能准确生成图片中的文字吗?

Google 强调了更好的文字渲染和图内翻译能力。用于正式发布时,请把准确文案放在引号中,保持版式简单,并在发布前逐字校对。

Lovart ME 上的 Nano Banana 2 免费吗?

新账户可以使用注册赠送积分尝试生成。每次任务会根据所选分辨率消耗积分,生成前可在界面中查看当前费用。

生成结果可以商用吗?

具体用途取决于平台条款、输入素材权利和当地法律。请确认你有权使用上传的参考图,并在商用前查看 Lovart ME 的最新条款。