Google Gemini 图像生成模型实测：Nano Banana Pro 免费使用指南

生成的画面自然度较高，光影融合较为合理。

2. 给漫画上色

针对黑白漫画进行上色测试。上传一页漫画素材，输入'给漫画上色'。

结果显示上色水平不错，色彩搭配没有明显的违和感。

3. 生成漫画

基于角色素材直接生成漫画内容。上传两个角色形象，提示词设定为：'用图中的两个角色生成一组漫画，在漫画中讲述一个编程知识点。'

虽然最终结果更多是描述了一个编程段子而非严谨的知识点讲解，但能生成连贯的叙事性漫画已属不易。

4. 生成地图

尝试让 AI 绘制具体区域的地图。提示词：'生成北京市朝阳区的地图'。

生成的平面地图基本符合区域格局，但细节处存在错别字和乱码。随后尝试将其改为 3D 风格。

立体地图视觉效果尚可，但空间逻辑经不起推敲，地标建筑的位置关系与真实情况存在偏差。

5. 生成棋谱

最后测试复杂逻辑推理，要求破解中国象棋残局'七星聚会'。上传残局图片，提示词：'根据棋局，用图片展示出正确的走法，红棋先走。'

此次结果不尽如人意，棋盘上出现了多余的棋子，未能正确破解残局。这属于正常现象，当前模型在处理高精度逻辑推理任务时仍有局限。

总结

回顾 AI 绘画的发展历程，从 2023 年 Midjourney 早期版本只能勉强满足基本要求，到如今模型不仅能生成鲜活形象，还能辅助多领域创作，进步显著。

尽管在复杂逻辑和精确地理信息上仍有瑕疵，但作为创意辅助工具，其潜力值得探索。如果有新的想法，不妨在平台上尝试，看看能碰撞出什么火花。