Google Nano Banana 2 正式發布：sub-500ms 即時 4K 影像生成，成為 Gemini 生態系預設模型

2026 年 2 月 26 日，Google 正式發布了 Nano Banana 2——官方命名為 Gemini 3.1 Flash Image——這款全新的 AI 影像生成模型標誌著即時視覺內容創建進入了一個全新紀元。它將上一代 Nano Banana Pro 的專業級畫質與 Flash 系列的極致速度合而為一，在中階行動裝置上即可實現低於 500 毫秒的影像生成延遲，同時支援最高 4K 解析度輸出。更關鍵的是，Google 宣布 Nano Banana 2 即日起成為 Gemini、Search AI Mode、Google Lens 及所有開發者工具的預設影像生成模型，覆蓋全球 141 個國家和地區。

對於 AI 影像生成領域而言，這不僅是一次性能迭代，更是一次架構範式的轉移。在 DALL-E 3、Midjourney v7、Stable Diffusion 和 Ideogram 等競爭對手持續角力的當下，Google 選擇以一個僅 1.8B 參數的輕量模型，挑戰「參數越多越好」的傳統認知，並以此重新定義了邊緣運算環境下 AI 創意工具的可能性。

從病毒傳播到產品成熟：Nano Banana 的進化之路

要理解 Nano Banana 2 的定位，需要回顧其前身的發展脈絡。2025 年 8 月，初代 Nano Banana 作為 Gemini 生態系統中的實驗性影像生成功能悄然上線，卻意外在印度市場引爆了一場病毒式傳播。數以百萬計的用戶利用它製作各種風格化的個人肖像和創意圖片，使其迅速成為 Google AI 產品中用戶互動最活躍的功能之一。

這場意外的爆紅促使 Google 加快了迭代節奏。2025 年 11 月，Nano Banana Pro 發布，大幅提升了畫質、細節表現和風格一致性，瞄準專業創意工作者的需求。然而，Pro 版本的計算資源要求較高，難以在行動裝置上流暢運行——這正是 Nano Banana 2 要解決的核心矛盾。

「Nano Banana 2 不是在品質和速度之間做妥協，而是透過全新的架構設計，讓兩者同時達到各自的巔峰。」

技術架構解析：1.8B 參數的極致工程

Nano Banana 2 的核心技術突破在於其 1.8B 參數的基礎模型設計。在多數競爭對手依賴數十億甚至上百億參數來追求畫質的背景下，Google 選擇了一條截然不同的路徑——以精密的架構優化取代暴力的參數堆疊。

其中，Grouped-Query Attention（GQA）機制是實現輕量化與高性能兼顧的關鍵。傳統的多頭注意力機制為每個查詢頭分配獨立的鍵值對，而 GQA 則讓多個查詢頭共享同一組鍵值對，從而在幾乎不損失表達能力的前提下，大幅減少了推理時的記憶體頻寬需求。這正是 Nano Banana 2 能在中階手機上實現 sub-500ms 延遲的根本原因。

30 FPS 即時合成：從「生成圖片」到「即時繪製」

在 512px 解析度下達到約 30 FPS 的生成速度，意味著 Nano Banana 2 已經跨越了從「等待生成結果」到「即時視覺化合成」的門檻。這為互動式創意工具帶來了全新的可能——用戶可以即時看到提示詞的修改如何影響畫面，設計師可以在手機上進行流暢的視覺概念迭代，而開發者則可以將即時影像生成整合進增強現實（AR）和其他即時互動場景中。

主體一致性與文字渲染：生產力工具的關鍵突破

AI 影像生成長期面臨的兩大痛點——角色一致性和文字渲染——在 Nano Banana 2 中獲得了實質性的改善。

在主體一致性方面，模型能夠在單一工作流中追蹤並維持最多 5 個角色和 14 個物件的外觀相似度。這意味著創作者可以生成包含多個固定角色的系列插畫、漫畫或行銷素材，而不需要在每張圖片中重新描述角色的外觀特徵。這對於品牌行銷、連載內容創作和教育材料製作等場景而言是一項關鍵能力。

文字渲染方面的突破同樣值得關注。Nano Banana 2 能夠在影像中精準嵌入文字內容，適用於賀卡、行銷海報、社群媒體圖片等需要包含文字的視覺設計。更進一步，模型還能自動翻譯和在地化圖片中的文字，為跨國行銷和多語言內容製作提供了極大的便利。這項能力得益於 Gemini 底層大型語言模型的多語言理解能力，以及即時網路搜尋帶來的進階世界知識整合。

Banana-SDK 與「Banana-Peels」：開發者生態的精心佈局

伴隨 Nano Banana 2 同步發布的 Banana-SDK 及其「Banana-Peels」模組系統，揭示了 Google 在開發者生態佈局上的深遠考量。

Banana-Peels 本質上是一套專用的 LoRA（Low-Rank Adaptation）微調模組。開發者無需重新訓練整個基礎模型，只需載入對應的 Banana-Peel 模組，即可讓 Nano Banana 2 針對特定領域或風格進行精細化調整。例如，一家電商平台可以訓練專屬的 Banana-Peel 來生成符合其品牌風格的產品圖片；一家遊戲工作室可以微調出與其遊戲美術風格一致的概念設計模組。

這種模組化的微調策略具有三重優勢：首先，大幅降低了客製化的計算成本和時間門檻；其次，每個 Banana-Peel 模組體積小巧，便於分發和版本管理；最後，開發者社群可以共享和交換各自訓練的模組，形成一個去中心化的能力擴展生態。

其中，Adobe Firefly 整合的確認尤為值得關注。這意味著數以百萬計的 Adobe Creative Cloud 用戶將能夠直接在 Photoshop、Illustrator 等熟悉的工具中調用 Nano Banana 2 的能力，無需切換工作流程。對於專業設計師而言，這可能是推動 AI 影像生成從「新奇工具」走向「日常生產力基礎設施」的關鍵一步。

安全與溯源：SynthID 與 C2PA 的雙重防線

在 AI 生成內容氾濫引發日益嚴峻的深偽（deepfake）和虛假資訊危機的背景下，Nano Banana 2 在安全機制上採取了嚴謹的立場。所有由模型生成的影像均自動嵌入兩層溯源標記：Google 自研的 SynthID 數位浮水印以及符合業界標準的 C2PA Content Credentials。

SynthID 以人眼不可見的方式嵌入影像的像素層中，即使圖片經過壓縮、裁切或格式轉換，仍可透過專用工具進行來源識別。C2PA Content Credentials 則是一種開放標準的內容出處認證，記錄影像的完整創建和編輯歷程，與 Adobe、Microsoft、BBC 等組織推動的 Content Authenticity Initiative（CAI）相容。

這種雙重溯源機制在 AI 監管日趨嚴格的當下具有前瞻性意義。歐盟《AI 法案》已明確要求 AI 生成內容的可識別性，而美國、中國及其他主要經濟體也在加速推動類似的立法進程。Google 將溯源功能設為預設且不可關閉，既是對監管趨勢的積極回應，也為開發者和企業用戶提供了合規保障。

競爭格局：輕量化路線能否撼動市場？

Nano Banana 2 的發布，讓 AI 影像生成市場的競爭態勢更加複雜化。當前的主要競爭者各有所長：OpenAI 的 DALL-E 3 憑藉與 ChatGPT 的深度整合佔據了通用市場的大量份額；Midjourney v7 以其獨特的美學風格在專業創意社群中擁有忠實用戶基礎；Stable Diffusion 的開源策略讓其在本地部署和客製化場景中具有不可替代的優勢；Ideogram 則在文字渲染和標誌設計等垂直領域持續深耕。

Nano Banana 2 的差異化競爭力在於三個維度：第一，sub-500ms 的即時生成速度在行動端場景中幾乎沒有對手；第二，作為 Gemini 生態系的預設模型，它天然覆蓋了 Google 龐大的產品矩陣和用戶基數；第三，Banana-SDK 的模組化微調方案為企業客戶和開發者提供了靈活且低成本的客製化路徑。

然而，1.8B 參數的輕量化設計也意味著在某些需要極致畫質和細膩風格控制的專業場景中，Nano Banana 2 可能仍需追趕那些以更大模型為基礎的競爭者。Google 似乎也意識到了這一點——Banana-Peels 模組系統正是為了讓社群和企業彌補特定領域的能力差距而設計。

141 國全面部署：Google 的規模化野心

Nano Banana 2 即日起在全球 141 個國家和地區上線，且同時成為 Gemini 主應用、Search AI Mode、Google Lens 以及所有開發者工具的預設影像生成引擎。這種「一步到位」的全面部署策略，反映了 Google 在 AI 影像生成領域的戰略決心——不是作為一項可選功能提供，而是作為整個生態系統的基礎能力層。

對於全球開發者社群而言，多管道接入選擇（Gemini API、Gemini CLI、Vertex API、AI Studio、Antigravity）確保了不同規模和技術能力的團隊都能找到適合自身的整合方式。而 Adobe Firefly 的原生整合則進一步打通了與現有創意工作流的壁壘。

對香港創意與科技產業的啟示

對於香港而言，Nano Banana 2 的發布為本地產業帶來了多重機遇。香港蓬勃的廣告、設計和數碼行銷產業可望直接受益於模型的即時生成速度和精準文字渲染能力，尤其是在需要快速產出多語言行銷素材的跨境電商場景中。

在開發者層面，Banana-SDK 的模組化設計降低了 AI 影像生成技術的應用門檻，讓中小型創科企業也能以較低成本將視覺 AI 能力整合進自身的產品和服務中。而 4K 解析度支援和多長寬比輸出，則對本地影視、動畫和遊戲產業的前期概念設計流程具有實質性的助益。

在合規方面，SynthID 和 C2PA 的內建溯源機制也為香港企業在面對日益嚴格的 AI 內容監管環境時提供了重要的安全保障。