Lovart 接入谷歌生图新王 Nano Banana 2 ，更快更省，一手实测来了！

AI 知识库18小时前发布 K姐Koi

640 0 0

Lovart 接入谷歌生图新王 Nano Banana 2 ，更快更省，一手实测来了！

大家好，这里是K姐。一个帮助你把AI真正用起来的女子。

Nano Banana 2 来了。昨天，谷歌推出最新图像模型 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），发布即空降 Arena 文生图排行榜第一！

不仅对指令的理解和遵循更强烈，多语言文字渲染也更准了，还能直出不同宽高比、分辨率的图像。一句话总结就是，质量更高、速度更快、还更便宜了！

Lovart 第一时间就可以体验了，本 Pro 会员还可以免费玩 Nano Banana 2，真香了。这篇文章，就跟大家分享一下，Nano Banana 2 的一些创意玩法。

实测 Nano Banana 2

我们打开 Lovart 官网，在图像模板中选中Nano Banana 2。

官网：https://www.lovart.ai/

世界知识

Nano Banana 2 接入 Gemini 知识库与实时搜索。比如我们想让 Nano Banana 2 生成一幅实景图像，它会先搜索视觉参考信息，再按照我们的要求渲染图像。生图时我们选择 Thinking 模式，打开联网搜索。

提示词：高清摄影，从【一个温馨的咖啡馆】窗户向外看，正对这【黄鹤楼】，窗外天气【实时】，4k分辨率，尺寸比例16:9

Nano Banana 2 会搜索并参考黄鹤楼的建筑特征，并且查询武汉实时的天气信息作为参考生成图片。

生成的图片质感很在线，要不是知道黄鹤楼对面没有咖啡店，真的很难看出这是 AI 生成的图片。替换【】中的内容，就可以生成其他地区的摄影风格图片，这个玩法在 X 上特别火~在地图中给 Nano Banana 2 的标点，它也能准确识别并理解。

提示词：生成参考图中红色标记地点的全景图，动漫风格。

Lovart 准确识别了红色标记的地点是东方明珠电视塔，还根据我的截图，完整展现了黄浦江、陆家嘴天际线的画面。

在 Lovart 中改图非常方便，光线、曝光、对比度、饱和度等等参数，直接在生图界面就能调整。

Lovart 无限画布的样式，操作也是非常简单，我们点击画布中的图片，就可以将图片作为参考图添加到对话中，我们试试再生成一个夜景版本。生成东方明珠电视塔的夜景全景图，动漫风格，霓虹灯光效果。

风格化做的相当不错。

文本渲染

Nano Banana Pro 最出圈的玩法就是生成信息图，但 Nano Banana Pro 只有在 4K 分辨率下，中文文字才会比较准确。比如我们用 Google 官方对 Nano Banana 2 的介绍生成一张信息图。

把这篇文章内容转化成一张卡通风格的信息图，手绘插画风格，用可视化方式解释核心概念，包含少量简洁的卡通元素、图标、箭头，突出关键词与核心概念，帮助用户理解。默认使用中文。比例16:9。

用 Nano Banana Pro 生成信息图，首选是4K，不然总会有部分文字模糊、错乱。但是 4K 的图片放在文章中，加载需要很长时间，可能会影响阅读体验。我日常的操作是，先生成 4K信息图，下载到本地调整尺寸，再使用。一张两张处理起来还好，图片多的话，还是挺费时间的。

Nano Banana Pro生成

Nano Banana 2 升级了文字渲染，现在就算是不选择 4K 分辨率，文字渲染也准确多了。

Nano Banana 2 生成

文字生成确实没有乱码了，但是我发现有2处错别字，我们按 CTRL+左键点击选择错别字的位置，可以非常准确的做局部修改。

这次生成的就没问题啦：

主体一致性更强

Nano Banana 2 主体一致性对比 Nano Banana Pro 也更强了，单次保持最多 5 个角色的相似性以及最多 14 个对象的保真度。

分析参考图的整体构图。识别所有关键主体（无论是单人、团体/情侣、车辆还是特定物体）及其空间关系/互动。生成一个连贯的 3×3“联系表”网格，展示在同一环境中拍摄的 9 个与上述主体完全相同的镜头。根据内容调整标准电影镜头类型（例如，如果是团体，则保持团体完整；如果是物体，则拍摄整个物体）：第一行（建立环境）：极远景（ELS）：主体在广阔的环境中显得渺小。远景（LS）：主体或团体从上到下完整可见（从头到脚/从车轮到车顶）。中远景（美式镜头/四分之三视角）：从膝盖以上（人物）或四分之三视角（物体）拍摄。第二行（核心覆盖）：4. 中景（MS）：从腰部以上拍摄（或拍摄物体的中心部分）。重点关注互动/动作。 5. 中近景 (MCU)：从胸部以上取景。对主要对象进行亲密的构图。6. 特写镜头 (CU)：聚焦于面部或物体的“正面”。第三行（细节和角度）：7. 超特写镜头 (ECU)：高度聚焦于关键特征（眼睛、手、标志、纹理），呈现类似微距的细节。8. 低角度镜头（仰视）：从地面仰视主体（营造史诗/英雄感）。9. 高角度镜头（鸟瞰）：从上方俯视主体。确保严格一致性：所有 9 个分镜中必须出现相同的人物/物体、相同的服装和相同的光照。景深应真实地变化（特写镜头中背景虚化）。创建一个包含 9 个分镜的专业 3×3 电影分镜网格。网格图应呈现输入图像中特定主体/场景在所有焦距下的效果。第一行：广角环境镜头、全身镜头、四分之三侧面（膝盖以上）。第二行：腰部以上视角、胸部以上视角、面部/正面特写。第三行：微距细节、低角度、高角度。所有帧都必须具有逼真的纹理、一致的电影级色彩分级，以及根据分析主体或物体的数量和类型进行正确构图。

▲上下滑动查看全文

参考图

Lovart 直接识别出了这是电影《泰坦尼克号》中的情侣在黄昏场景下的经典镜头，并且生成了9张同一场景下的其他分镜画面，人物一致性保持的非常好。

角色的面部特征、服装、姿势都保持的非常不错。不过场景1和场景9，单独看都还不错，放在一起对比来看，同个场景的差距…有点大了。不过用来做 AI 漫剧的分镜没啥影响，非常好用。

Lovart 接入了全系顶尖模型，实现多模无缝联动，制作好的分镜图，直接一站式就能生成视频，简直是 AI 短剧、漫剧高效生产力。

提示词：根据参考图生成一段视频，雨一落，整片竹林就像被雾罩住了。一个青衫少年撑着油纸伞，沿着湿滑的石阶慢慢往里走，脚下水光一闪一闪，远处瀑声也听得清清楚楚。树林里安静得过分，只剩雨点敲伞面，他却总像在听别的动静。走到林深处，他停住，抬眼看竹影晃动，像有人在暗处等他，也像有人在追他。手指把伞柄攥紧，雨水顺着木纹往下淌。最后他深吸一口气，收起心里的犹豫，踏进更浓的雾里，去赴一场旧约。

阴雨天、竹林、浓雾，加上角色紧张环顾四周的神情，氛围感挺足的。镜头切的也非常连贯，信息递进得很自然。

批量生成

Lovart 可以单次批量生成 100 张图，结合 Nano Banana 2 又强又快的文生图能力，出图效率飙升。

请创作一个有趣的漫画故事，参考图中的女孩环游世界的故事。故事跌宕起伏，充满情感高潮和低谷。请保持角色服装和形象的一致性。请以 3:4 的格式，一次创作一幅，共创作 10 幅图像。

无边画布里，我们可以看到 Lovart 的生图过程，右边对话框在库库工作，生成的图片会一张张平铺在画布中，可以非常直观的看到所有素材，找起来很省心。想换风格、改细节，直接点击图片就能添加到对话框中进行二次编辑。我们一起看看最终生成的结果：

一致性保持的非常不错，设计的画面很有故事感。

提示词：为参考图中的角色生成81张穿搭美图，每9张图片为一组，每组图片中保持人物的穿搭、场景一致，采用远景、近景、中景、特写结合。随机生成不同拍摄角度与人物姿势，人物姿态放松自然，人体结构真实，比例正常，动作符合日常拍摄逻辑。光影自然协调，与环境一致，整体风格真实写实。

生成的穿搭日常可以直接发布了~Lovart 批量出图效果太稳了！

商业及产品海报

Nano Banana 2 可以生成从 512px 到4K、不同宽高比与分辨率的图片，设计师应该懂这个功能的重要性和便利性。在电商场景中，同一套素材，往往要为不同平台准备不同规格：Banner 更适合横版，店铺主图要方形，详情页需要竖图，朋友圈海报也偏竖版。如果都用一张大图去裁剪，构图会很混乱，每张单独做，又特别费时间。我们可以直接让 Lovart 参考图片一次生成多张变体：

提示词：生成10张不同尺寸的变体，分别用于banner页、店铺主图、朋友圈海报、详情页展示。

不同的图像画面比例变了，画风和主体一致性依旧稳定。我们做出一张优秀的主视觉后，可以像套模板一样，一键扩展到不同场景，非常省时。

一些分享

生图模型这2年的发展是有目共睹的，AI 图像的生成越来越清晰、越来越逼真，Nano Banana 2 有着更关键的提升，可以直接抓取实时的信息，并基于实时数据生成画面。Nano Banana 2 速度几乎是 Nano Banana Pro 的三四倍，理解力和文字渲染更稳定了，同时价格还更便宜，商业中常说速度、质量、成本难以兼得，想快就贵，想省就慢，想好就费钱。Nano Banana 2 的出现直接打破了这个不可能三角。当然，设计效率的提升不只是出图更快，而是整个流程更顺、更清晰简洁。Lovart 里的 Nano Banana 2 更顺手，对话式生成加上无限画布，所有图像都在同一个页面铺开，随手就能把参考图、历史任一版本加入到上下文中，改图非常便捷且准确。配合批量生成功能，一个灵感可以生成无数可用的素材。个人的设计能力会逐渐被 AI 放大，一个人就可以完成从创意到交付的全链路。对团队来说，协作会更轻量，沟通成本也会下降。接下来真正拉开差距的，可能不再是谁能画得更像，而是谁能把从想法到落地做得更快、更准、更可控。