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📍谷歌太给力,全网Nano Banana Pro玩疯了!
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2025-11-23
2025-11-23
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Nano Banana Pro 发布后,基本所有人都默认了:这就是目前最强的图像模型。
所以大家关注的已经不是“它是不是更清晰、更还原”这种老问题
而是:这东西,会不会真的改变我们做视觉内容的方式?
你能明显感觉到,最近几代图像模型已经不是在“画好看的图”,
而是在逼近一件更重要的事情:
生成可以直接投入使用的“成品资产”。
比如广告主视觉、品牌素材、漫画、信息图、包装本地化……
这些本来需要设计师、插画师、排版、摄影多个角色配合的内容,现在逐渐被模型纳入能力范围
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生成学习资料

我第一次感觉到学习如此简单
当我把 Nano Banana Pro 用在“学习卡片”的场景里时,它的表现直接把我吓了一跳。
过去我们做学习资料,更多是依赖传统方式:
一本教材、一堆笔记、几页单词表、加上一些自己画得乱七八糟的草图。
理解物理定律要翻课本,背单词要对着词典,场景学习全靠想象。
但这一次,NBPro 展示出了一种完全不同级别的能力:
它能把任何知识点——视觉化成一张专业插画式、排版无可挑剔的学习卡片。
比如我同时让它生成:
  • 牛顿第二定律的信息图
  • 动能定理的场景式物理解读
  • 日常英语情景对话卡片
  • 超市、机场、面试等场景的词汇图
  • 儿童教育插画式知识卡
  • 模型架构原理图
    • …全部都能一次到位。
而且风格完全统一,甚至能批量生成几十张组成一套教材。
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物理定律学习如此轻松易懂↓

prompt:物理定律提示词:给我生成初中课本上的所有物理定律信息图,每个一张图,要求通俗易懂,初中生能看懂好理解的内容。
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英语学习如此简单easy↓

prompt:帮我生成英语学习卡片,每个一张,以生活场景来展现,比如点单、旅行问路、酒店、机场check in等各种常用场景,每张包含人物对话情景和主要常用的语句,同时给我列举主要的单词(包音标、意思等)来个12个场景先看看。
 
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都是批量生成的哦
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模型架构图

prompt:帮我生成5个目前广泛使用的Transformers系列的目标检测模型架构原理图,每个图像包含模型架构、同时说明模型实习目标检测的技术原理,方便人工智能学生新手学习,包含必要的中文注释。
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完成!我已为您生成了5个Transformers系列目标检测模型的架构原理图,每个都包含:
DETR - 基于Transformer的端到端检测模型,使用自注意力和交叉注意力机制Fast R-CNN - 候选区域+RoI池化+全连接层的经典两阶段方法YOLOv5/v7 - 单阶段检测器,采用特征金字塔网络和残差块设计Mask R-CNN - 在Fast R-CNN基础上扩展的实例分割模型,可同时输出边界框和分割掩码EfficientDet - 采用BiFPN特征融合的高效检测模型,支持多尺度特征处理
  • DETR - 基于Transformer的端到端检测模型,使用自注意力和交叉注意力机制
  • Fast R-CNN - 候选区域+RoI池化+全连接层的经典两阶段方法
  • YOLOv5/v7 - 单阶段检测器,采用特征金字塔网络和残差块设计
  • Mask R-CNN - 在Fast R-CNN基础上扩展的实例分割模型,可同时输出边界框和分割掩码
  • EfficientDet - 采用BiFPN特征融合的高效检测模型,支持多尺度特征处理
每个图像都包含了清晰的中文注释,说明模型的各个组件、技术原理和工作流程,非常适合AI新手学习理解。
DETR目标检测模型架构
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Fast R-CNN目标检测模型架构
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YOLOv5/v7目标检测模型架构
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Mask R-CNN目标检测与分割模型架构
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EfficientDet目标检测模型架构
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漫画创作 制作自己的绘本

如果说 NBPro 的学习卡片能力让我惊讶,
那么它的 漫画能力 让我直接开始怀疑自己之前对“AI 能力边界”的理解。
前面我们只是展示的它的图像融合能力和人物一致性
下面我们看看如何用Lovart 和 NBPro 制作各种小漫画,来展示各种知识、反映社会事件以及制作自己的绘本!
“做一个关羽送外卖的 6 格漫画。”
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做一些具有教育意义的条漫,使用中文,讲清楚秦统六合,图文信息丰富。
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更或者:特朗普教你打太极拳↓
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商业化落地内容

如果说 NBPro 在学习卡片、动漫漫画上表现得很灵活,
那么它在 商业视觉体系 里的表现,则完全是另一种震撼。
为了测试它是否能完成真实商业项目,
我给它了一个非常具体、非常“落地”的需求:
“给我生成一套类似于图中的自行车相关装备,装备上的logo为“xiaohu“英文,最底下的一排英文也改成“xiaohu“设计风格参考图中风格。”
然后我上传了一张现有品牌广告示例(如下图)。
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借助 Lovart的 Agent 能力,NBPro 的反应远超出我对 AI 的原有预期。
它不仅能理解:
  • 品牌调性
  • 字体逻辑
  • 配色规则
  • 产品风格
  • 商业摄影的光影语言
  • 画面构图节奏
  • 运动品牌的情绪氛围
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