比 Nano Banana 更懂中文，字节最新生图模型惊艳到我了！附10个实测玩法

大家好，这里是K姐。一个帮你追踪最新AI应用的女子。

上个月，谷歌生图模型 Nano Banana 横空出世，能遵循复杂指令、保持一致性，还能保持上下文细节。让不少人直呼这货补齐了AI绘画的最后一块拼图，Gemini 真无敌了…但玩过一阵子的朋友也知道，这玩意有个硬伤——中文理解能力一般，而且对中文文本渲染还各种乱码。。。昨天，字节跳动正式推出了 Seedream4.0，同一模型实现文生图、多图参考和组图生成，硬刚 Nano Banana。特别在中文的语义理解上，是完胜谷歌Nano Banana模型的。Nano Banana全网最全玩法大全（附4个免费白嫖方法）玩了一天，梳理了几种最典型最实用的10种玩法，接下来我们一起看看吧。

如何使用Seedream4.0

本次测评K姐主要用到即梦~在图片生成模式下，选择图片4.0模型。

官网：https://jimeng.jianying.com

这里用到的就是Seedream 4.0模型。

即梦的智能参考功能里，支持选定编辑区域，可以做到非常精准的局部修改。

玩转像素级编辑

一键生成手办

Nano Banana 最热门的玩法之一就是一键生成手办，我们一起看看 Seedream4.0 在这一块的表现。上传一张照片，输入以下提示词：

提示词：绘制图中角色得1/7比例的商业化手办，写实风格，真实环境。手办放在电脑桌上，圆形透明亚克力底座。电脑屏幕上的内容为该手办的C4D建模过程，电脑屏幕旁放着印有原画的BANDAI风格的塑料玩具包装盒，确保所有元素与参考图像保持一致。

生成的手办图片非常真实，人物姿态、五官、表情、服饰、拍摄角度等细节都和原图一致。K姐尝试过，写实、二次元各种风格都能玩~还可以给宠物也安排上。

模特试穿

还是上面的模特，我们可以一句话生成各种服饰试穿的效果。

提示词：给图1的女生换上图2（下图）中的套装

用同样的方式，可以让她继续换上鞋、包、配饰。

提示词：

单次做多处修改，Seedream4.0 的表现也非常优秀，人物、产品的一致性大部分保持得很好。包包、手链的细节，就连鞋子上的搭扣装饰都还原了，不过，眼镜的识别还不太精准。

我们还可以让模特参考各种姿势拍照。

提示词：图1中的人物参考图2的姿势拍照。

姿势参考图：

生成的效果：

一个模特，任意产品，各种姿势展示…免费的 AI 模特这不就有了吗？又节约时间又节约钱。K姐实测下来发现，模特和姿势参考图是同一景别效果会更好；比如我用的是模特全身照，参考姿势也是全身照，效果就很不错，参考姿势是半身照的情况下，Seedream4.0 会自行脑补下半身的动作。

仿妆

提示词：给图1的女生化上图2的妆容，不改变人物面部的特征

妆容复刻之后，人物的姿态、五官都还是原图中的样子，额头的花钿画得和参考图几乎一摸一样，整体复刻的很不错~不过眼影的颜色略重。

九宫格表情包

提示词：参考图片形象生成包含各种情绪的表情包，没有眼部表情，眼睛部分被AR眼镜的简约线条代替。

提示词：参考图像生成具有夸张动态的充满萌趣的动漫风格可爱表情包，每个表情都栩栩如生，生动形象地传达出丰富情感，极具收藏价值，整体风格保持一致。

品牌设计

提示词：参考这个LOGO，做一套治愈系毛绒玩具品牌视觉设计，品牌名称为“Kjie”，包括包装袋、纸盒、卡片、手环、挂绳等。黄色视觉主色调，萌系美学。

多角度商品图

提示词：生成三视图。

一键生成多场景实拍图

提示词：生成多场景实拍，如：沙发，展示柜

复刻海报风格

提示词：参照这个样式做一版立春的海报。

Seedream4.0 将标题、海报中的文字内容都做了替换，背景中的银杏叶也改成了符合春天的柳条，语意理解很强。

装修

提示词：参考图2的风格给图1装修

Seedream4.0 对空间的理解挺强的，生成的装修效果图中，窗户、墙体的位置、视角与原图完全一致。好看的室内设计图，都可以直接套在自己家，看看合不合适，非常省心~

连环漫画

提示词：参考图片形象，分别生成20张漫画，比如： 1. 男孩和女孩坐在客厅聊天 2. 男孩在厨房做饭，女孩在旁边陪伴 3. 男孩和女孩在逛街

即梦单次也可以生成多张图像，比如我们在提示词中输入>4张的生图需求时，即梦会先生成4张，并在图像下方询问，是否继续生成剩下的图片。

不过单次最多生成13张，我们点击继续生成。

一些分享

总体使用下来，Seedream 4.0 的生成质量挺高的，风格控制能力也非常好，稍微复杂一点的场景用起来也没问题，就是有的时候局部细节还会有点瑕疵。但是我觉得对于设计师、内容创作者来说已经是能用的状态了，做点海报啥的都非常方便。Seedream 4.0 的定位是从生成到编辑的一站式图像创作模型，它将文生图（T2I）与图像编辑（SeedEdit）整合进统一的 DiT 架构，并在 SFT 和 RLHF 阶段采用联合训练，显著提升指令遵循与美学表现。通过引入微调版 SeedVLM，赋予了模型世界知识和上下文理解能力，让模型在逻辑推理、物理约束和常识判断能力更强。这一系列的操作成功的把图像生成推向了产品化，AI 图像内容生成不再是低质与低效的代名词。