Nano Banana實測|AI生圖神器怎麼用?修圖、合成、多輪修改,一句提示就搞定?
Nano Banana實測|AI生圖神器怎麼用?修圖、合成、多輪修改,一句提示就搞定?

Nano Banana(奈米香蕉)是 Google 最新推出的圖像生成與編輯模型,正式名稱為 Gemini 2.5 Flash Image。它的主要特色是能夠在多次編輯後,維持人物或物件的外觀一致性,並支援多張圖片融合、局部編輯,以及自然語言指令操作。

簡單來說,Nano Banana 讓用戶可以用自己的照片,快速更換背景、衣服、髮型,或將多張圖片合成一張,且不需寫程式,只要用文字描述需求即可。《數位時代》本次將透過4大題來實測Nano Banana的生圖實力。

延伸閱讀:Nano Banana提示詞是什麼?超實用Prompt架構大公開:6大元素讓生圖更有質感

如何使用 Nano Banana?

一般用戶可以透過以下3種方式使用Nano Banana:

1.Google Gemini 應用程式
◦ 開啟 Gemini,選擇「2.5 Flash」模型,進入圖像功能。
◦ 上傳照片,輸入自然語言指令(如「換背景為海邊」、「衣服改成藍色」),即可生成新圖像。

2.Google AI Studio
◦ 前往 Google AI Studio
◦ 在模型選擇中選擇「Gemini 2.5 Flash Image Preview」(Nano Banana)。
◦ 上傳圖片,輸入提示詞(Prompt),如「將角色變成 1/7 比例的公仔,放在電腦桌上」等,即可生成目標圖片。

3.LMArena 網站
◦ 進入 LMArena
◦ 在Direct Chat模式下點擊Generate Images,並選擇gemini-2.5-flash模型。
◦ 上傳照片並輸入指令,即可體驗 Nano Banana 生成效果。

實測Nano Banana:Google殺手鐧有多猛?

測試一:圖片優化

1.上傳模糊原圖,並請AI「銳利化」。

素材1(原圖).jpg
圖為360p原圖,明顯較為模糊。
圖/ 翻攝自巴哈姆特電玩瘋
圖片優化:銳利化
比對flux 1 kontext的過度銳化,Nano Banana的效果更加自然。
圖/ LMArena
銳利化(nano-banana).jpg
Nano Banana的圖片銳利化成果。
圖/ LMArena

2.請AI將圖片的彩度及明暗對比提高。

提高彩度 (nano-banana).jpg
經過nano-banana調整後,彩度與對比度明顯更高。
圖/ LMArena

測試二:人像一致性

1.將所有人物衣著改成「打赤膊穿泳褲」,背景換到沙灘。

泳褲.jpg
要求AI將角色衣著改成「打赤膊穿泳褲」,但只有左一成功。可見NanoBanana在識別物件上仍有限制。
圖/ LMArena

2.將4位角色換穿夏威夷衫。

換穿夏威夷衫.jpg
這次所有角色都有換裝,僅有右2失敗。
圖/ LMArena

3.讓每一位角色都手拿mojito調酒。

拿調酒.jpg
僅左1跟右1成功,中間2名並未調整。
圖/ LMArena

4.加墨鏡於頭頂。

加墨鏡.jpg
這個環節,僅左2角色沒有套上墨鏡。右2角色的墨鏡略顯不太自然。
圖/ LMArena

5.背景改室內咖啡館、左側打光。

室內咖啡館.jpg
在未提供素材的情況下,NanoBanana也能順利置換場景。
圖/ LMArena

6.加入背景人物:在吧台的咖啡師,以及在窗邊面向窗戶,正在喝咖啡的顧客。

加入咖啡師.jpg
只要指令明確,NanoBanana就能生成出背景人物。
圖/ LMArena

測試三:多圖合成

1.人像+商品圖插入(請圖內人物自然握持球棒)。

黑人與球棒.jpg
為了測試多圖合成效果,需要提供人物與物件的素材。
圖/ LMArena
Generated Image September 01, 2025 - 4_28PM.jpeg
只要下達指令,就能合成出「合理的畫面」。
圖/ LMArena

2.請調整成全身照,並加入地面真實接觸陰影

全身照.jpg
請AI生成全身照,但因為缺乏素材,所以比例很奇怪。
圖/ LMArena

3.加入參考動作調整角色

prompt參考.jpg
加入參考素材之後,AI就可以順利生成指定的姿勢。
圖/ LMArena

4.消除多餘的線

球棒成品.jpg
最後,請AI消除多餘的素描線條,就出現了乾淨的成品照。
圖/ LMArena

5.將角色置入指定背景

置入背景.jpg
最後,提供素材就能把修改過後的角色放入指定畫面。
圖/ LMArena

測試四:物理與文字細節

1.將人物置入背景,並添加素材「夜雨街景」,要求濕地反射。

cyberpiunk.jpg
除了置入指定背景以外,也可以要求AI生成環境要素,例如「下雨」,就會有地上積水的效果。
圖/ LMArena

2.加入奢華飾品,色調更黑暗,並強調燈光照射在人物上的明暗效果。

加手錶.jpeg
只要指定色調或燈光明暗,就能調整視覺氛圍。
圖/ LMArena

3.在圖片右下角加入字樣。

加入字樣.jpeg
NanoBanana可以順利至入英數符號,但目前對中文辨識仍有問題。
圖/ LMArena

延伸閱讀:Nano Banana生圖攻略|專業形象照、網路梗圖、創意廣告怎麼做?3大應用場景實作教學

結論:堪用可靠!指令明確就能準確生成

總結這次四項測試,Nano Banana在一致性、真實感、可控性,以及生成效率上都有不錯的表現。原則上,只要提示明確,並提供適切的素材,Gemini就能輸出可靠的結果。

但要注意的是,圖片中若有複數以上的人物或角色,在替換衣著、指定物品等細部調整上仍有限制,即使在可以重複編輯指令的情況下,還是會有無法順利調整的情況。

此外,Nano Banana在生成繁體中文上仍能力不足,會有變成畸形字體的可能。

但可以想像,Nano Banana已經可以可將商品、人物、場景合成,模擬商品在不同環境下的擺放效果。例如:家電、家具、服飾、配件等,應對電商或小型業者的宣傳需求很有幫助。

延伸閱讀:全球100大AI出爐!Google大艦隊成贏家:除了ChatGPT,還有哪些好用AI工具?

此外,由支援多輪精細編輯,能快速生成多版本廣告素材、YouTube 縮圖、社群貼文圖、員工識別證、交易卡等,並可根據需求調整細節,提升設計流程效率。

目前,Nano Banana除了文章前段提及的3種平台,也已整合進Adobe Firefly、Adobe Express 等主流平台,並支援 API 付費串接,預期將推動更多第三方應用、工具、平台的創新。

延伸閱讀:生態系戰爭開打!拆解谷歌「Nano Banana」的戰略意義:廣告投放遲早全面AI化,OpenAI如何求生?

Google推出Gemini 2.5 Flash Image!AI修圖不再「走鐘」,還支援多圖融合:5大亮點一次看

資料來源:Google

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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