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實測

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。

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
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。

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。

本文合作轉載自:數位時代

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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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