Nano Banana 炸场！我们第一时间熬夜整理出 14 种邪修玩法
基础模型 X 设计 Agent 的体验有点好
基础模型 X 设计 Agent 的体验有点好
👦🏻 作者: 镜山、小居
🥷 编辑: Zeo
🧑🎨 排版: NCon
八月末，一个叫「Nano Banana」的神秘代号，毫无征兆地让很多人的社交媒体被它刷屏。
起初，大家只是惊叹于它那些真假难辨的作品，好奇背后是何方神圣。很快，谜底揭晓，一张熟悉的面孔浮出水面，依旧是那个被我们称为「光塔老厂」的 Google。
它回来了。
而**「Nano Banana」正是它旗下最新的 Gemini 2.5 Flash Image 模型。**
这场刷屏之所以令人兴奋，并不仅仅因为诞生了一款新的 AI 图片生成 / 编辑工具。更关键的是，在这些「全民作品」中，让人们窥见了一种能力的质变。
Nano Banana 展现了对「物体替换」的准确理解，它不再只是「能画出来」，而是能理解图像中的关系，并在保持逻辑一致的前提下完成修改。
甚至，它还能通过视觉推理，只需要你在一张地图图片上画一个箭头，就能找到全球各地的真实场景。
🚥
这股风也很快吹到了我们熟悉的画布工具 Lovart 上。 1 个月前，我们刚深度体验过它的画布交互功能 —— 《今天 Lovart 正式版上线，我们只想说一句：太 Next Level 了！》
而这次，**它也在第一时间集成了 Nano Banana，**并且宣布在接下来三天对所有人免费开放使用。
所以，我们决定用 14 个风格各异的案例，对它进行一次全面实测。
1.将抽烟的鲁迅改成「拿棒棒糖」的鲁迅
我们先从「最简单」的开始，也看一看 Lovart 里用 Nano Banana 有什么不一样的体验。
直接上传一张最近很受争议的鲁迅壁画图片。
提示词如下：
把图片中的烟换成棒棒糖
在 Lovart 中你可以直接在「画布」中插入 2 张图片，再插入一段提示词，直接用画笔画一个黑箭头，就能把 3 者连接起来：
这里其实是一个非常经典的「物体替换」场景。Nano Banana 处理得相对干净：香烟被替换成棒棒糖，没有残影，也没有多余的笔触。
尤其是手指握持的姿态能和新物体贴合，这点在早期的模型中经常会出错（比如手部塌陷或者多出手指）。
2.篮球足球同位置替换
在这个案例里，我们稍微增加一点复杂性，模型不仅要识别「球」的类别，还要完成替换。
提示词如下：
更改球的位置
我录制了一个操作视频：
生成结果里，篮球与足球的切换自然，没有出现「两个球叠加」的幻觉。
3.多主体融入
把三个动画角色放到同一张沙发上，这是典型的「多主体合成」。很多模型在这类任务里容易出现角色比例不协调、表情僵硬或身体部位重叠的问题。
我们来试一试，Nano Banana 的表现：
用 Nano Banana 生成一张图片，这三个动画角色坐在一张沙发上
同样使用到 Lovart 画布功能，这确实非常方便。
从结果看，Nano Banana 的处理算得上流畅：三个角色不仅有「同台感」，而且角色保持基本一致。
甚至大耳朵图图几个角色的下半身都自动扩展了：
4.Nano Banana + 首尾帧视频
下面这一组案例很有代表性。
在 Lovart 里 Nano Banana 与首位帧视频功能的连接非常顺畅。比如，我们先用该模型生成几个同一角色，但不同姿势的图片：
提示词如下：
用 Nanobanana 让这个女人带上黑色墨镜/用 Nanobanana 让这个女人带上黑色棒球帽和黑色墨镜
再直接用 Lovart 画布的 Comment 功能，直接生成视频。
你可以看到无论是加墨镜还是加棒球帽，整体都能在视频帧序列中保持一致性，几乎没有出现「前一帧有墨镜后一帧消失」的情况。
动作非常流畅：
5.史努比与 10 个地标建筑
下面这个案例，是在测试文化符号与地标融合的同时，继续保持一致性的能力。
史努比与埃菲尔铁塔、自由女神像等建筑合影时，比例关系和空间感比较自然，且没有「建筑物塌缩」的幻觉。
可以看出 Nano Banana 的跨领域融合能力不错，适合做「旅游海报」「二次元角色 × 现实地标」的创意合成。
10 只比格犬，各种表情
同组实验里的「10 只比格犬」也能展示模型在「多实例生成」上的稳定性：表情各异，但品种统一，没有跑偏成其他狗。
提示词如下：
用 Nano Banana 生成一张图片，里面有十只比格犬，各种表情
6.地图的视觉推理能力
这是 Nano Banana 的一大亮点，也是其在网络爆火的原因之一。
传统生成模型在处理地图时，经常只是「把箭头画得更清晰」，而 Nano Banana 做到了「根据箭头推理，生成该建筑的侧视图和实景图」。
提示词如下：
用 Nanobanana 生成地图上红色箭头指向的建筑物的侧视图
我们随便找了一张地图图片，在一座大桥的左边，画了一个红箭头：
最后的效果如下：
如果有去过的同学，可以评论下这张图片是否是真实的？
我们再来看看国内场景，我随意画了个箭头，指向鸟巢，Nano Banana 同样成功生成了对应图片：
7.麻辣烫食物挑选
Nano Banana 在视觉推理上的能力非常好，比如我让它把图片中一碗麻辣烫的素材挑出来。
提示词如下：
我上传了一张麻辣烫照片，把所有食材都挑出来
在 Lovart 中，视觉识别给出的结果是：
该麻辣烫菜品中包含以下食材：
蔬菜类： 青菜（上海青）、藕片、香菇、金针菇、木耳、土豆块、豆芽。肉类： 肥牛片。豆制品： 油豆腐。主食类： 红薯粉。
所有食材都浸泡在红亮的麻辣汤底中。
你甚至能让它给你再做出几份不同口味的麻辣烫，回锅一下：
Nano Banana 不仅识别出了食材，还能重新组合生成新的版本。这其实展示了它在**「视觉识别 + 生成」**的双重能力。
这对电商美食图生成、菜单定制类场景很有参考意义。
8.超真实感的手办
下面是 Nano Banana 最让人「愣一下」的地方。它不仅把鸟类做成了 3D 手办，还能识别出具体物种名称。
我们试了很多提示词，下面这个是我觉得比较好用的，分享给大家。
提示词如下：
使用 Nano-banana 模型生成 10 张图片：一个鸟类形象的商业化手办， 比例为原图的 1/7，采用写实风格，置于真实的日常环境中。手办放在一张电脑桌上。 电脑屏幕显示的是该手办在 C4D 软件中的建模过程。屏幕旁边摆放着一只 BANDAI 风格的塑料玩具包装盒，上面印有手办的原画。 电脑桌上还散落着制作手办的工具，例如画笔、颜料和小刀等。
图片是 Koji 拍摄于海南尖峰岭森林公园：
Nano Banana 不仅能够将这只鸟用类似于「3D 建模」的方式，完完整整地显示出来，还能识别出来它的名字：金喉叶鹎。
正好我们昨天在北京举办了一场 AI 开放麦，所以我找了一张 Koji 的自拍照，上传了一下。
惊喜的是，它也能给出高度写实的「手办化效果」，并保持环境细节——桌子、建模软件、包装盒。
Nano Banana 给出的效果是这样的：
这属于是本人都「愣一下」的程度：
9.游戏人物
Nano Banana 在游戏行业里的潜力是巨大的，这主要是因为风格延展能力很强。
因为在目前的中国、欧美市场都在追求的 3A 大作里，往往有非常大的一部分成本投入进了手绘图片、风格设计等等工作。
而该模型，能在保持极佳风格一致性的同时，迅速延伸更多的场景。而这也是 Lovart 这个平台能够快速提供的价值之一。
艾尔登法环
我继续上传了两张「艾尔登法环游戏」的两位游戏角色图片：
让 Nano Banana 帮我生成相同风格角色。
提示词如下：
我上传了几张一个叫「艾尔登法环」的游戏中的人物风格设定图片，为我再创作一些其他游戏人物，同样的艺术风格的。
然后，我又上传了一张游戏角色，这是一个有着更复杂元素的图片。一个巨大的人物身上，趴着一只「毛发飘逸」的狮子：
现在，我让 Nano Banana 更改一下这头狮子毛发的颜色，你可以仔细关注下，这个模型到底会将图片渲染到多么精细。
提示词如下：
我上传了一张图片，把人物背上的狮子的颜色换成各种颜色。
首先是金色大图，你能看到画面左侧以及狮子整个四周轮廓的毛发颜色，以及与人物相接触的部分的颜色变化：
还可以做到各种颜色、各种风格：
甚至它还可以是彩色的：
塞尔达传说
紧接着，让我们再来看看 Nano Banana 在生成「衍生游戏角色」上的能力有多强。
塞达尔传说这个游戏里有一种特殊生物叫「呀哈哈」，它们有很多种，于是我让 Nano Banana 帮游戏创造者再想一想，还能生成什么角色。
提示词如下：
我上传了1张一个叫「塞尔达传说」的游戏中的一种名叫「呀哈哈」的生物风格设定图片，为我再创作一些呀哈哈，同样的艺术风格的。创作10张
它能根据已有风格，快速扩展全新的角色种类。这种风格一致性对游戏美术来说是很大的成本节省。
尤其是在 Lovart 的画布交互里，可以在非常短的时间里迅速出一整本设定集。
10.手机屏幕壁纸更改
Nano Banana 对于复杂元素的画面更改能力，是本次模型技术的大幅升级方向之一。它能在不破坏 App 图标的前提下替换壁纸，几乎没有把图标「涂花」的幻觉。
我随便截了一张我手机的界面图：
然后，让 Nano Banana 不改变 APP 界面 UI 的情况下，更改壁纸。
提示词可以非常简单：
把我上传的苹果手机界面的背景，换成多种可爱壁纸
虽然有那么几张图片，壁纸元素与 APP 的中文名字之间的重合地方，会出现一丢丢的幻觉，但你仍能够看到，更多的图片中间，几乎没有出现幻觉。
11.海报更改
上回，我们曾用 Lovart 给 AI Hacker House 活动做了一张海报：
现在，我们可以直接用 Nano Banana 更改时间，以及气泡上的文字标识。
当我让它更改氛围光时，可以看到，它不仅能改时间、改文字，还能在保留整体风格的同时调整光影氛围：
12.牛排纹路更改
Nano Banana 可以更改实际物品的纹路以及特性，小小地 Show 了一下「美食电商级」的功能
比如说，我想要发一张朋友圈，图片则是一张低等级的牛排，但我想让它的纹路更高级，更有雪花纹路。
就可以输入提示词：
把牛肉的纹路改成 S3级别牛排的纹路
这种「质感增强」能力，意味着电商平台可以低成本生产高质感的展示图。
13.「五条悟」漫画草稿连续帧
我随便从网上找来了一个目前很火的动漫的男主角「五条悟」，让 Nano Banana 为它创作「目前动作之后的一些列动作帧」。
提示词如下：
我上传了一张动漫角色「五条悟」的图片，为它生成后续一系列动作连续帧的草稿手绘图
然后，Nano Banana 在 Lovart 里的连续调用，完成了五条悟动作连续帧的草稿手绘图生成任务：
开始：
起式：
蓄力：
发射：
14.更换视角
Nano Banana 还有一个很实际的用处就是，在保持场景的一致性前提下，更换视角，甚至更换角色的手势角度。
比如下面这张「蜡笔小新」合影，我想让摄影角度换一下。
提示词：
换个角度
我们再来看个真实场景的案例，更改我观看戏台上的角色手势的角度。
一个小彩蛋，你能分辨哪张才是原图吗？
答案是左侧是原图，右侧为 Nano Banana 生成的图片。
如果细看，你甚至会发现左侧人物的倒影其实都改变了，光影根据人物的站位，袖口的位置而变化：
从这些案例可以看出，Lovart 的 Nano Banana 模型不只是一个「图像生成器」，而是逐渐跨向「视觉推理 + 创意设计」的工具。
尤其是在 Lovart 这种画布工具里，其「规模化生成」能力被进一步加强。
我们稍微总结下它的能力：
【1】一致性很强 ，视频帧、动作序列、风格延展都能保持统一；
【2】精细度很高， 从牛排雪花纹到狮子毛发，细节处理很到位；
【3】视觉推理感不错 ， 能读懂地图箭头、能分解麻辣烫食材，展现出「理解 → 生成」的能力。
而且，这种基础模型能力的进步，让 Lovart 这类的「设计 Agent」的体验更好了，除了一次生成一整套内容之外，Lovart 的设计 Know-how 有了更多「可实现」的价值。
在我们以为 AI 图像生成的浪潮即将趋于平稳时，Nano Banana 的出现，告诉我们：
这一切，才刚刚开始。
我们可能只需一张粗糙的草图，就能与 AI 一同探索 1 个游戏世界的完整设定。
我们甚至可以把一张平淡无奇的生活照，变成一部拥有连续情节的动态漫画。
最后，Lovart 可以免费体验三天 Nano Banana，立即去试用吧！