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我还对比了nano-banana和其他图片模型在同提示词下的表现，你们也可以看看。
图1是原图，图2是nano-banana的，图3是GPT，感觉还是GPT比较好一些。（2/n）
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基于nano-banana模型非常优秀的改图能力，把平面动画角色转成3D手办的玩法这几天很火，不过我自己在LMArena测试了一会儿，发现它对纯血二次元图片的转化其实不太理想，改出来的成品都更像是亚克力的吊牌而不是手办，反而让我抽到的Qwen-Image出图效果意外的好。
比如图1是原图，图2是nano-banana的，图3是Qwen-Image的，差距很明显。（1/n）
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今日份的Nano Banana Pro生图测试，把异世界的IP融到游戏截图里。🤪
提示词：“xxx”游戏的一张截图，画面中以xxx里的xxx为玩家角色。图像应精确复现“xxx”游戏的图形风格、纹理、光照和用户界面（UI）元素。场景应为可识别的“xxx”地图，具有该游戏标志性的年代感纹理、建筑细节和特有的环境光照。xxx里的xxx应出现在中等距离的游戏世界中，使用与其相似的角色模型呈现，但符合“xxx”的略带风格化的角色设计限制。总体场景应呈现出一种真实的、高保真的游戏瞬间，包含“xxx”游戏引擎的细微表现。（1/n）
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用nano banana pro 做了一张图
请停止倾销，我需要养活我的家人！
用Nano Banana 2 Lite的时候，不要被网站上的图所迷惑，点击下载原始尺寸，细节会大幅度提升
Nano Banana 2 lite vs GPT-image 2
提示词：
“生成一张五格图，每格都是高度规则的排列结构：
一面由 6x6 彩色便签贴组成的墙面。
一盒整齐摆放的 24 颗巧克力。
一排 8 双不同颜色的袜子挂在晾衣绳上。
一个展示柜中摆着 5 层模型车，每层 3 辆。
一张餐桌上摆好了 6 套完整餐具。”
左边 Nano 右边GPT
在数字上依然都是错两道 对三道 打平
人物上 GPT image 2 胜 ，Nano Banana lite 2有点油
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为什么chatgpt 生图，还是没有办法好好写中文？相反nano banana 已经完全解决了这个问题。
今日份的生图作业是电影级的Cosplay海报，至于是什么电影你别管。
这个提示词是直接从Nnao Banana那里照搬过来的，相比之下，GPT-Image-2的审美还是要更好一些，人物的高P感是故意用提示词强化的，就是为了区别于真实系，表现得更加浮夸和明媚。
（1/n）
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