Oferta ograniczona czasowo: GPT Image 2 od $0.008 za obraz
Wypróbuj teraz
Przewodniki po modelach

Nano Banana 2 przewodnik po modelach

Praktyczny przewodnik po Nano Banana 2, modelu Gemini 3.1 Flash Image Preview przedstawionym w GPT Image Hub dla generacji 1K, 2K i 4K z większymi przepływami pracy referencyjnymi.

Zestawy koncepcji kampanii, obrazy makiet interfejsu użytkownika, miniatury twórców i sceny związane ze stylem życia produktów.Edycje zawierające dużo referencji, w których 3 obrazy wejściowe nie wystarczą.Przepływy pracy od wersji roboczej do ostatecznej, w których ten sam monit wymaga 1K podglądów i 4K eksportów.
Nano Banana 2 przewodnik po modelach
Nano Banana 2 przewodnik po modelach visual
Google Geminigemini-3.1-flash-image-preview
Jakość1K / 2K / 4KReferencje14Proporcje proporcjiauto / 1:1 / 4:3
Bezpośrednia odpowiedź

Nano Banana 2 to zrównoważony wybór Bliźniąt na GPT Image Hub. Obsługuje warstwy 1K, 2K i 4K w aplikacji, zapewnia szybki przepływ pracy w stylu Flash i umożliwia utworzenie do 14 obrazów referencyjnych. Wybierz tę opcję, gdy Nano Banana jest zbyt ograniczone, ale Nano Banana Pro przekracza potrzeby zadania.

Oficjalny identyfikator modelugemini-3.1-flash-image-preview
DostawcaGoogle Gemini
Poziomy jakości centrum1K, 2K, 4K
Obrazy referencyjneDo 14
Proporcje proporcjiauto, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 5:4, 4:5, 21:9

Przykłady wizualne

Przykłady wizualne

Nano Banana 2 przewodnik po modelach model showcase
Izometryczna scena podróży

Wypolerowane, jasne środowisko odpowiednie do podróży lub kampanii SaaS.

Izometryczna scena podróży

Wypolerowane, jasne środowisko odpowiednie do podróży lub kampanii SaaS.

2K izometryczna scena basenowa, turkusowa woda, maleńkie leżaki, bez tekstu.

Wyjście tablicy marki

Cztery koncepcje stylu życia produktów dostosowane do jednego systemu odniesienia.

Wykorzystaj referencje jako tablicę marki; zachowaj cytrusową paletę i miękkie cienie.

Drabina rozdzielczości

Czysta ścieżka od wersji roboczej przez recenzję do końcowego eksportu.

Wygeneruj 1K podgląd, 2K recenzję, a następnie 4K finałowy bohater kampanii.

Najlepsze przypadki użycia

  • Zestawy koncepcji kampanii, obrazy makiet interfejsu użytkownika, miniatury twórców i sceny związane ze stylem życia produktów.
  • Edycje zawierające dużo referencji, w których 3 obrazy wejściowe nie wystarczą.
  • Przepływy pracy od wersji roboczej do ostatecznej, w których ten sam monit wymaga 1K podglądów i 4K eksportów.
  • Szybkie eksperymenty skoncentrowane na Bliźniętach, które wymagają więcej szczegółów niż Nano Banana.

Gdzie zachować ostrożność

  • Zadania wymagające najsilniejszego rozumowania Gemini i renderowania tekstu; użyj do tego Nano Banana Pro.
  • Pojedyncze szybkie wersje robocze, w których wystarczy Nano Banana.
  • Przepływy pracy specyficzne dla OpenAI, które wymagają zachowania GPT Image 2 lub wielu współczynników innych niż Gemini.

Mocne strony

Zrównoważony model umożliwiający generowanie obrazów Gemini o wyższej jakości bez konieczności przechodzenia od razu do modelu obrazu Pro.

Obsługuje warstwy 1K, 2K i 4K w GPT Image Hub.

Umożliwia utworzenie do 14 obrazów referencyjnych, wystarczających na tablice stylów, zestawy kątów produktów i pakiety kierunków wizualnych.

Dobre dopasowanie do powtarzalnych szablonów podpowiedzi, które wymagają szybszej pętli produkcyjnej.

Przypadki użycia

Zrównoważone projekty produkcyjne

Silna środkowa ścieżka dla recenzji 1K, zatwierdzeń 2K i dostaw 4K.

Sceny bogate w odniesienia

Korzystaj z większych tablic wizualnych bez konieczności natychmiastowego przechodzenia na model Pro.

Powtarzalność szablonu

Uruchom tę samą strukturę podpowiedzi w przypadku różnych produktów, kampanii i kategorii.

Przepływ pracy

01

Podgląd w 1K

Działaj szybko, testując układ i kierunek kampanii.

02

Recenzja w 2K

Sprawdź szczegóły, spójność stylu i hierarchię wizualną.

03

Dostarcz o 4K

Użyj 4K, gdy zachęta już pokazała właściwy kierunek.

Podpowiadające wskazówki

  • Użyj wyraźnego celu wyjściowego: szkic koncepcyjny, ostateczny bohater, edycja, transfer stylu lub zestaw wariantów.
  • Oddzielne role obrazu referencyjnego: odniesienie do tematu, odniesienie do stylu, odniesienie do materiału, odniesienie do układu.
  • Generując kilka zasobów dla tej samej kampanii, poproś o spójną kamerę i oświetlenie.
  • Użyj 2K jako poziomu recenzji, gdy 1K ukrywa zbyt wiele szczegółów, ale 4K nie jest jeszcze potrzebny.

Monity gotowe do skopiowania

Przykład 1

Utwórz izometryczną scenę basenu 2K dla aplikacji do rezerwacji podróży, jasne płytki ceramiczne, turkusowa woda, maleńkie leżaki, czysta kompozycja gotowa do reklamy, bez tekstu.

Przykład 2

Wykorzystaj referencje jako tablicę marki. Wygeneruj cztery pasujące koncepcje stylu życia produktów dla butelki wielokrotnego użytku, palety cytrusów, porannego blatu kuchennego, spójnych miękkich cieni.

Przykład 3

Wygeneruj wizualizację główną strony docelowej 4K dla biblioteki podpowiedzi AI, sąsiadujące karty podpowiedzi unoszące się wokół centralnego obszaru obrazu, dopracowany styl SaaS, ciemne tło, pomarańczowy akcent.

Przykłady wizualne

Oficjalny przykład dokumentacji Google AI dla Gemini 3.1 Flash Image Preview przedstawiający izometryczną scenę na basenie
Oficjalny przykład dokumentacji Google AI dla Gemini 3.1 Flash Image Preview. Obraz w dokumencie Google AI Gemini API

Oficjalne źródła

Często zadawane pytania

Czym Nano Banana 2 różni się od Nano Banana?

W GPT Image Hub, Nano Banana 2 dodaje poziomy jakości 2K i 4K i podnosi limit obrazów referencyjnych z 3 do 14, co czyni go lepszym w przypadku poważnych wersji roboczych.

Czy Nano Banana 2 to model Pro?

Nie. Nano Banana 2 mapuje do Gemini 3.1 Flash Image Preview w tej aplikacji. Użyj Nano Banana Pro, jeśli chcesz mieć ścieżkę Gemini 3 Pro Image.

Od jakiej jakości powinienem zacząć?

Zacznij od 1K do kompozycji, przejdź do 2K do przeglądu i zarezerwuj 4K do końcowego wydruku lub sprawdzenia szczegółów z bliska.

Skorzystaj z tego modelu

Zacznij od szablonu podpowiedzi lub najpierw porównaj modele

Użyj generatora, jeśli znasz już model, lub porównaj wszystkie obsługiwane modele, gdy monit wymaga innego balansu szybkości, szczegółowości i danych wejściowych odniesienia.