就在 Gemini 3 大语言模型发布的 48 小时后，Google 在刚刚再次投下一枚重磅炸弹：Nano Banana Pro（即 Gemini 3 Pro Image）正式上线。

这款建立在 Gemini 3 Pro 架构之上的新模型，旨在解决长期困扰 AI 绘图领域的两大顽疾：不可控的随机性与对物理世界认知的匮乏。与此前主打速度与成本效益的 Nano Banana（即 Gemini 2.5 Flash Image）不同，Pro 版本被明确定义为一款“高保真（High-fidelity）”工具，它不再满足于仅仅生成一张好看的图片，而是试图理解图片背后的逻辑。这种理解力来源于 Gemini 3 强大的推理引擎，Google DeepMind 的产品经理 Naina Raisinghani 将其描述为一种能够调用“世界知识”的能力。

图丨Gemini 3 Pro 图像在文本生成图像的人工智能基准测试中的表现（来源：Google）

最直观的体现在于信息图表的生成。在以往，要求 AI 绘制一张关于特定植物的科普图，往往会得到一张充满虚构文字和错误生物特征的图片。但在 Nano Banana Pro 的官方演示中，当用户要求生成一张关于“乌龟串（String of Turtles）”植物的养护指南时，模型不仅准确还原了叶片特殊的纹理细节，还通过 Google Search 的接地（Grounding）技术，实时检索并正确标注了原产地、光照需求等真实信息。

图丨模型生成的“乌龟串（String of Turtles）”的养护指南（来源：Google）

对于设计师和品牌方而言，新模型带来的最大惊喜莫过于对文本渲染（Text Rendering）和多语言本地化的史诗级增强。长期以来，AI 在处理图像内文字时总是显得力不从心，生成的字符往往乱码难以辨认。而 Nano Banana Pro 似乎彻底攻克了这一难关。在官方展示的一个饮料品牌案例中，模型不仅在易拉罐曲面上完美贴合了英文品牌名，甚至能根据指令，直接生成符合透视关系和光影逻辑的法文版包装图。

而在创意控制力方面，Google 此次展现出了与其“Pro”后缀相匹配的专业度。过去，为了保持角色一致性，创作者往往需要借助复杂的 LoRA 训练或 ControlNet 插件，而 Nano Banana Pro 原生支持了极高强度的上下文保持能力。

据技术文档显示，该模型可以同时处理多达 14 张参考图像的输入，并能在一个复杂的场景中，精准锁定并保持多达 5 个不同角色的面部特征与服装细节不变。

图丨在复杂构图中保持 14 个输入的一致（来源：Google）

无论是将草图转化为精细的 3D 渲染图，还是在不同分镜中保持主角形象的统一，这种“导演级”的控制力让 AI 生成的内容终于能够承载连贯的叙事。此外，针对专业摄影需求，模型开放了对景深（Bokeh）、光影角度、色彩分级（Color Grading）等物理参数的微调权限，支持最高 4K 分辨率的输出，这无疑是向 Midjourney 等竞争对手发起的直接挑战。

图丨改变图片焦点（来源：Google）

除了模型本身的进化，Nano Banana Pro 也进一步地与 Google 生态有所整合。在前不久刚随 Gemini 3 发布的 Antigravity 中，开发者可以直接调用 Nano Banana Pro 生成高保真的 UI 界面原型，随后让 AI 智能体直接根据视觉设计编写前端代码。这种跨越视觉与逻辑边界的协作方式，正在模糊设计师与程序员的职业分野。同时，该模型也已确认将整合进 Adobe、Figma 等主流创意软件，以及 Google 自家的 Slides、Vids 和 Flow 视频工具中，试图全面接管创意工作流。

当然，顶级性能对应的是高昂的算力成本。Google 在定价策略上毫不掩饰其高端定位：相比于生成一张 1024px 图片仅需 0.039 美元的普通版 Nano Banana，使用 Pro 版本生成一张 1080p 或 2K 图像的成本跃升至 0.139 美元，而 4K 图像的单次生成成本更是高达 0.24 美元。这清晰地划分了用户群体：Flash 版本服务于日常娱乐和快速预览，而 Pro 版本则是为那些容错率极低的专业商业场景准备的。

为了验证 Google 官方宣传的这些“神奇特性”是否属实，我也在第一时间进行了实测。

我首先要求模型生成一张“酸碱滴定实验原理与滴定曲线综合示意图”。在上个版本的 Nano Banana 中，这类有较多汉字且考察理解能力的教学示意图绝对无法是完成的，通常你会得到满是乱码的坐标轴和错乱的玻璃仪器。但这次 Nano Banana Pro 交出的答卷让人震惊。如实测图所示，模型精准地绘制出了滴定管、锥形瓶等实验装置，以及右侧的滴定曲线等，都与要求相符。唯一可惜的是，图片中的文字标注，多少还是有轻微的模糊和乱码。

（来源：Nano Banana Pro）

我要求它生成一张“具有《守望先锋》风格的第一人称射击游戏 HUD 界面，生成的图像展现出相当惊人的语义理解力，尽管个别 UI 布局、地图场景等元素与实际游戏不同，但游戏角色、字体风格与游戏整体美术风格都高度统一，还原程度相当高。

（来源：Nano Banana Pro）

至于在下面这个常规的考察对物理光影的掌控能力的场景中，其理解能力和真实程度也是不必多说。

（来源：Nano Banana Pro）

甚至还能生成连贯的漫画。

（来源：Nano Banana Pro）

初步体验下来，尽管还有一些遗憾，但这大概确实是目前对提示词依从度最高、文字处理能力最强的图像模型。

此外，为了防范更强大的模型带来更多深度伪造（Deepfake）的风险。Google 宣布所有经由 Nano Banana Pro 生成的图像都将强制嵌入 SynthID 数字水印。这是一种在像素层面无法被肉眼察觉，但能被算法精准识别的技术，即便图片经过裁剪、压缩或滤镜处理，水印依然有效。

Google 甚至在 Gemini App 中直接面向消费者推出了验证工具，用户只需上传图片并询问“这是 AI 生成的吗？”，系统即可给出判定。对于免费用户，图片上还会保留可见的“Gemini Sparkle”标记，只有企业级用户和 Ultra 订阅者才能获得无可见水印的纯净图像。这显然是在为未来的监管风暴做准备。当 AI 生成的图像逼真到连光影物理学都无懈可击时，唯一的辨别方式可能真的只剩下密码学了。

Nano Banana Pro 的发布，或许真的标志着 AI 图像生成进入了“工业化”阶段。

如果说 2023-2024 年是 AI 绘画的“奇观时代”，大家惊叹于它能画出什么；那么 2025 年则是“控制力时代”，大家开始在意它能多精准地执行命令。

通过 Gemini 3 Pro 的认知能力与 Antigravity 的工程化落地，Google 正在将“文生图”从一种娱乐消遣，转变为一种可精确控制、可规模化生产、具备真实世界认知的工业级服务。尽管更高昂的价格可能会劝退部分个人创作者，但对于那些渴望将想象力无损转化为生产力的专业人士来说，这或许正是他们等待已久的那块拼图。

参考资料：

1.https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=&utm_content=

2. https://blog.google/technology/developers/gemini-3-pro-image-developers/

运营/排版：何晨龙