Nano Banana 2 Lite

模型性能与对比

• 许多人认为 ChatGPT Image 2 在美学、细节，尤其是细腻提示词方面，明显强于 Google 的模型；有人甚至称其“离谱”，并疑惑它为何没有出现在 Google 的对比图表中。
• 不过，它的延迟要糟糕得多（在 1024×1024 分辨率下通常接近 2 分钟），因此不太适合快速工作流。
• Nano Banana 2 Lite（NB2L）被描述为 NB2 的蒸馏版，速度更快、成本更低，但在高度细腻的提示词上表现更差，不过文字渲染比 NB1 更好。
• 一些用户总体上更偏好 Google 的图像模型用于他们的工作流；另一些人则表示 Gemini 仍然“落后”，尤其是在质量或基准测试上，相比 OpenAI 以及一些更新的竞争者（例如 Grok、Krea2、Ideogram）。
• 公开图像基准和 ELO 排行榜被广泛批评为噪声大、容易被刷分，并且偏向美学而非遵循指令。

延迟、成本与实际用例

• NB2L 的核心卖点是速度（通常几秒，而 NB2 约 30 秒，ChatGPT Image 2 则长得多）以及比 NB1 略低的价格。
• 有些人认为这个价格对个人用途仍然偏高，但对企业和重度 API 工作流来说可以接受。
• 提到的用例包括：批量/报告配图、博客插图、快速原型、带相似度的儿童故事书、照片修复和浴室改造效果图。
• 用户指出不同的优先级：高端艺术工作流可以容忍成本/延迟；嵌入式或“用完即弃”的图片则需要便宜且快速。

能力与限制

• NB2L 可通过某些 API（例如 Vertex）支持宽高比，这与早先“不支持”的说法相矛盾。
• 据反馈，其编辑行为较之前的 Gemini 图像模型有所改进，但多次编辑后仍会退化。
• 图片中的文字经常是乱码，而且可能在未提示时出现，不过负面提示有时可以抑制它。
• 一些人对新闻相关提示词和儿童相关内容上频繁出现安全或拒绝消息感到沮丧。

访问、工具与 UX

• 有人抱怨 Google 的产品层级碎片化：Gemini 应用、AI Studio、Workspace 和 Google One 访问权限之间存在差异；有些人需要多个付费账号。
• 规避方法包括第三方工具（例如通用 API 客户端、OpenRouter、其他前端）来统一模型访问。
• Google 的基础设施在并行负载下有时会返回 RESOURCE_EXHAUSTED 错误。

伦理与法律问题（尤其是房地产）

• 讨论的大型子线程围绕 AI 生成或高度编辑的房地产照片：许多人认为它们具有误导性，甚至完全是欺诈。
• 例子包括不可能的家具摆放、虚假的固定装置、被修改的房间尺寸、不真实的光照，以及被改变的窗外景观。
• 有人认为这显然应属于虚假广告/欺诈并且应该违法，或者至少应更严格执法；也有人指出，类似的误导在 AI 之前就已存在（广角镜头、Photoshop）。
• 讨论中提到新出现的法规（例如披露要求）、MLS 关于不得更改房产状况的规则，以及薄弱的消费者保护执法。
• 还提出了一些想法：诉讼、更严格的责任（迫使房东/卖家与广告中的特征一致），或者甚至开发浏览器插件/AI 工具来“去伪造”房源图片。
• 更广泛的担忧是，AI 工具降低了欺诈成本，并增加了“经济摩擦”，却没有创造真实价值。

水印与来源

• Google 表示图片带有不可见的 SynthID 水印。
• 有人认为这是必要的，以避免大量未标记的 AI 图片泛滥；另一些人则不喜欢对其作品强制加水印，认为“AI 风险”之类的说法被夸大了，并且是在巩固权力。

提示词与营销

• 产品页面上的示例提示词被嘲讽为明显像是机器或文案写出来的，而且对真实用户并不现实，因为用户往往会使用简洁、针对性的提示词。