Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2 到底差在哪？我用同一批提示詞跑了兩遍
網路上關於這兩個 AI 影像模型的對比不少，問題是大多數只貼出圖，不說條件。換了提示詞、換了比例、甚至換了解析度，然後告訴你「這個更好」——這種結論沒辦法用。
所以我把變數全鎖死跑了一遍：同一條提示詞、同一個畫面比例、同一個解析度，只換模型。三組場景，加上一組附加實驗，一共九次生成。下面是看到的東西，包括兩個模型都沒做好的地方。
為什麼這兩個會被放在一起比
打開 AI 影像生成 的模型清單，Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2 是挨著的，參數面板長得幾乎一樣：提示詞、畫面比例、解析度、參考圖，都支援 1k / 2k / 4k 和十種比例。很多人的第一反應是「Pro 大概就是貴一點的那個版本」。
它們不是同一個模型的兩個等級。名字裡的 Pro 和 2 一個是規格、一個是世代，實際表現的差異也不在「誰更清晰」這種維度上。真跑起來會發現，兩個模型對同一句話的理解方式就不一樣。
先把對比條件說清楚
三組提示詞全部用英文寫、一次成型，中途沒有改過一個字。每組兩張圖，除了模型不同，其餘參數完全一致：
- 複雜場景組和文字組：16:9，2k 解析度
- 人物組：1:1，2k 解析度，兩個模型餵同一張參考圖
- Nano Banana 2 的思考等級保持預設檔（附加實驗那節除外）
人物組的參考圖是單獨生成的一張試鏡照：灰底、均勻正面光、素顏、平視機位。這種「乾淨的基準圖」是做人物一致性測試的前提，背景一亂、光一偏，後面就分不清是模型飄了還是參考圖本身資訊太雜。
不想一張張手動跑的話，這類批次對比在 生成式畫布 上攤開更省事，同一條提示詞拉兩個節點出去，出圖並排放著看。
第一組：複雜場景，誰塞得進更多東西
提示詞描述了一個清晨的路邊早餐攤：六道菜、白圍裙攤主遞紙袋、後面排隊的人、左邊一疊蒸籠、右邊靠牆的腳踏車、吊著的燈泡、晨霧。要素很多，故意的。
Nano Banana Pro 交出的是一張很「攝影」的照片。冷灰調子統一，縱深乾淨，晨霧和光線的關係是對的，該有的要素基本都在。但它對場景的理解偏克制——櫃檯上是幾個不鏽鋼盆，你說不清那是六道菜還是四道，牆上沒有任何招牌。
Nano Banana 2 的畫面則塞得滿滿當當：油條、包子、餃子、煎餅、麵條、豆腐，六種以上一眼可數；牆上掛著「陳記早餐」的招牌，遠處還有「老街理髮」和「興旺雜貨」，甚至貼了張掃碼付款的貼紙。這些細節提示詞裡一個字都沒提，是模型自己補的。
要說誰「更對」，第二張更貼近提示詞裡那句 six different dishes。要說誰更好看，我更喜歡第一張的空氣感。這一組我不給結論，因為它取決於你要的是氛圍還是資訊量。
兩張都有翻車的地方，而且是同一個位置：手。Nano Banana Pro 那張裡攤主懸在鍋上方的左手，手指是黏連的；Nano Banana 2 那張裡遞紙袋的兩隻手交接處也糊了一塊。人物動作互動到現在依然是最容易出問題的部分，這一點兩個模型誰也沒解決。
第二組：同一張臉，誰能保住
這一組只改一件事：把試鏡照那個人放到黃昏的街頭，加一道低角度暖側光，背景是散焦的店舖招牌。提示詞裡明確寫了「同一個人、同樣的機位和取景」。
左邊是基準圖，中間是 Nano Banana Pro，右邊是 Nano Banana 2。
Nano Banana Pro 那張幾乎是把人原封不動搬了過去。眉形、眼距、鼻樑的寬度、嘴唇的形狀、髮際線，連那幾縷散下來的碎髮和黑色背心都還在。你會認為這是同一個人在另一個場合被拍到的。
Nano Banana 2 那張能看出是「像她的人」，但確實變了：臉更寬，下顎更方，皮膚紋理粗了一檔，整體看上去老了好幾歲，頭髮也變得更服貼。單看不違和，跟基準圖並排就很明顯。
如果你要做的是一個角色跨多張圖的連續內容——分鏡、繪本、系列海報——這一組的差距足以決定用哪個。
也別急著誇 Pro：提示詞寫了保持同樣的取景，兩個模型都自作主張把機位推近了，基準圖是頭肩景，出來的兩張都成了近景特寫。這件事兩個都沒聽話。
第三組：畫面裡的文字
這一組本來是我預設最容易翻車的。提示詞要求畫一塊咖啡店的手寫小黑板，上面必須寫著 OPEN TODAY 7AM - 4PM，下面一行小字 FLAT WHITE 4.50。
Nano Banana Pro 三行全對，粉筆筆觸也像那麼回事。價格寫成了 4·50 這種中間點的形式，是英式手寫價籤的常見寫法，不算錯。
Nano Banana 2 要求寫的部分也全對，但它順手加了個咖啡杯圖示和一道裝飾花邊——然後在沒被要求的地方出了錯：遮陽篷上那個店名，本該是 THE DAILY GRIND，第一個詞糊成了看不出的形狀。
這個規律在三組裡反覆出現：**被明確要求寫的文字，兩個模型現在都能寫對；出錯的永遠是模型自己加上去的那些字。**這大概是這一代 AI 影像模型最值得記住的一條使用習慣。上一組街景裡 Nano Banana 2 補的中文招牌是對的，但左側那張價目表的小字全是亂碼，也是同一回事。想讓畫面裡的字可靠，就把要出現的字寫進提示詞，剩下的地方盡量別留給模型發揮。
還有個小插曲：五張 Nano Banana 2 的輸出裡，有一張四周帶了一圈白邊，得手動裁掉。只出現了一次，談不上是通病，但批次出圖時值得順手檢查一眼。
Nano Banana 2 多出來的「思考等級」管什麼用
參數面板上兩個模型真正的差別在這裡。Nano Banana 2 多了兩個開關：圖片搜尋，以及一個叫思考等級的選項，可以選最低、預設、最高三檔。Nano Banana Pro 這邊只有網頁搜尋。
我拿第一組那條街景提示詞，把三檔各跑了一次。
從左到右是最低、預設、最高。三張圖的主體要素都對——攤主、紙袋、排隊的人、蒸籠、腳踏車，一個沒少。變化在別的地方：越往高檔走，模型自己往畫面裡加的文字越少、也越準。最低檔那張招牌最多最熱鬧，有幾張海報的小字是糊的；最高檔那張只留了豎排的「老陳早點」和幾塊「豆漿」「早餐」的價目牌，全都乾淨可讀，構圖也明顯收斂了。
所以它更像一個「較真程度」的旋鈕，不是畫質等級。代價是時間：這次最高檔花了約一百秒，預設檔六十多秒，差了將近一半。單次觀測，包含排隊時間，別當成標準數據，但方向是清楚的。
該怎麼選
跑完這九張，我的結論比開始時具體了一些：
**要同一個角色反覆出現，選 Nano Banana Pro。**人物一致性這一組的差距不是風格偏好，是能不能用的問題。
**要一張資訊密度高、細節自己會長出來的場景圖，選 Nano Banana 2。**它對環境的想像力更活躍，招牌、貼紙、器具這些沒寫進提示詞的東西會自己補上，做背景圖和氛圍圖很省事。
**畫面裡必須有準確文字的，兩個都能用，但要把字寫死在提示詞裡。**別指望模型自己加的那些字是對的。
**拿不準就先用 Nano Banana 2 試。**它每張便宜一些、預設檔也更快，用來試提示詞方向合適；方向定了、需要把人固定下來的時候，再換 Nano Banana Pro 出定稿。
**需要局部修改而不是重畫的，兩個都不是第一選擇。**改一塊區域用 AI 影像編輯 更直接，塗哪改哪，不用擔心整張圖重新擲骰子。
最後說句實話：這次每組只跑了一次，沒做多輪抽樣，個別結論換個種子可能就翻過來。真要給自己的專案定型，最靠譜的還是拿你自己的提示詞，用同樣的方式鎖死變數各跑幾次。要省事的話，模板庫 裡已經調好的那些設定也能直接拿來當起點。