谷歌Nano Banana与Qwen图像编辑模型深度对比实录

摘要

本文基于SECourses频道的实测视频，详细记录了谷歌最新发布的Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）与开源领域表现最优的Qwen Image Edit Model在27个真实编辑任务中的对比结果。测试涵盖文本转换、人像编辑、物体添加、风格迁移、多图合成等多个维度，系统梳理了两款模型的核心能力边界与最佳使用场景。

内容框架与概述

文章首先介绍了Nano Banana模型的核心创新点，包括其零样本编辑能力、角色一致性保持机制以及多图融合功能。作为谷歌于2025年8月26日发布的最新图像编辑模型，Nano Banana在LMArena基准测试中以1362 ELO分领先于GPT-4o和Qwen，展现出更强的保真度和推理速度。

主体部分通过27个精心设计的测试案例，逐一对比两款模型在不同任务中的表现。测试结果显示，Nano Banana在保持人物一致性、复杂语义理解、LOGO生成和多图合成等任务中表现突出，而Qwen则在分辨率输出、细节锐度还原和特定风格化处理方面更具优势。作者还详细演示了如何使用SUPIR工具对Nano Banana生成的低分辨率图片进行高质量放大，以及Qwen即将上线的LoRA训练和数据预处理工具。

文章最后从零样本编辑思维、角色一致性框架、低分辨率-高质量放大流程以及开源与闭源协同四个维度，构建了AI图像编辑工具的选择与使用心智模型，为不同需求的用户提供了实用指导。

核心概念及解读

零样本编辑（Zero-Shot Editing）：用户只需上传图片并用自然语言描述修改需求，AI即可自动完成编辑，无需任何训练数据或复杂操作。这一能力极大降低了图像编辑门槛，使非专业用户也能实现高质量的创意修改。

角色一致性（Character Consistency）：指AI在多轮编辑或多场景任务中保持人物或物体核心特征不变的能力。这是Nano Banana的最大亮点，解决了OpenAI等竞品在多轮编辑中常出现的面部扭曲或细节失真问题。

多图融合（Multi-Image Fusion）：将多张图片中的元素无缝合成一体，同时保持自然的光影和透视关系。Nano Banana支持同时输入多张参考图，实现复杂的创意组合。

SUPIR高质量放大：针对Nano Banana输出分辨率较低的短板，使用SUPIR工具对生成图片进行2倍或4倍放大，配合Gemini Pro或LLaVA生成的优化提示词，可显著提升最终图片的清晰度和细节表现。

开源生态协同：Qwen作为开源模型（Apache 2.0协议）提供免费、可本地部署的选择，而Nano Banana等闭源模型则在创新性和易用性上持续突破，两者互为补充推动AI图像编辑生态多元发展。

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