Google Nano Banana 2 文字轉圖像現已登陸WaveSpeedAI

Nano Banana 2 文字轉圖像：以閃電速度生成專業級圖像

Google 的圖像生成產品線迎來了迄今為止最具吸引力的選項。Nano Banana 2 — 基於 Gemini 3.1 Flash 架構打造 — 以 Flash 級速度帶來 Pro 級視覺品質，填補了過去迫使創作者在速度與精緻輸出之間二選一的空白。

Nano Banana 2 文字轉圖像現已在 WaveSpeedAI 上線，生成速度比 Nano Banana Pro 快 3 至 5 倍，同時保留約 95% 的視覺還原度。對於大多數生產工作流程而言，這樣的取捨並非妥協，而是全面升級。

什麼是 Nano Banana 2？

Nano Banana 2 是 Google Gemini 3.1 Flash Image 模型的社群名稱，於 2026 年 2 月 26 日正式發布。Nano Banana Pro 採用較重量級的 Gemini 3 Pro 骨幹，而 Nano Banana 2 則繼承了 Gemini 3.1 Flash 整整一個世代的架構改進 — 更強的推理能力、更深厚的世界知識，以及大幅縮短生成時間的優化推論路徑。

最終成果是一個能在 4 至 6 秒內，從文字提示生成生動、細緻、寫實圖像的模型，而 Pro 級模型通常需要 10 至 20 秒。它速度夠快，足以支援互動式工作流程；成本夠低，適合批次處理；畫質夠銳利，可直接用於最終素材。

核心功能

• 512px 至 4K 解析度 — 以低解析度快速生成預覽，再放大至 4K 輸出適合印刷或大型展示的成品，使用相同的提示詞與模型即可完成。

• 10 種彈性長寬比 — 原生支援 1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9 及 21:9。讓輸出完美適配各種平台 — 方形社群貼文、垂直限時動態、寬幅橫幅，或超寬電影比例畫面。

• 進階文字渲染 — AI 圖像生成中最常見的缺陷之一就是文字模糊。Nano Banana 2 能渲染清晰、風格化的文字，適用於行銷橫幅、資訊圖表、賀卡、菜單及 UI 原型圖。

• 角色一致性 — 在單一工作流程中，最多可維持 5 個角色的視覺相似度，並保留最多 14 個物件的細節。這讓多張圖像的故事敘述、角色設計稿以及品牌行銷活動更具實用性。

• 整合真實世界知識 — 由 Google Search 接地技術驅動，Nano Banana 2 可在生成前驗證事實並擷取即時視覺參考。涉及特定產品、地標、公眾人物或熱門話題的提示詞，能產生更準確、更新穎的結果。

• 內建提示詞增強器 — 自動優化您的描述，改善構圖、光線與細節，無需手動調整提示詞工程。

• 電影級品質 — 擅長呈現帶有大氣光效和變形鏡頭效果的寫實場景，生成具有電影深度與視覺豐富性的圖像。

實際應用場景

行銷與廣告

大規模生成專業行銷視覺素材。精確的文字渲染與彈性長寬比相結合，意味著您可以直接透過提示詞生成適配各平台的社群廣告、電子報標頭及登陸頁主視覺，文字疊加無需後製處理。

電商產品視覺化

無需攝影棚即可建立生活情境照和產品模型圖。Nano Banana 2 的搜尋接地技術讓它能理解真實產品與當前趨勢，生成與情境高度吻合、宛如專業攝影的場景。

內容創作與社群媒體

為每種平台格式生成吸睛視覺素材。Instagram 限時動態和 TikTok 使用 9:16，YouTube 縮圖使用 16:9，動態貼文使用 1:1，Twitter/X 電影感標頭使用 21:9 — 全部來自同一個模型，品質始終如一。

角色設計與故事敘述

支援每個場景最多 5 個一致角色，Nano Banana 2 是視覺敘事、漫畫創作、遊戲概念藝術及角色設計稿的實用工具。在保持跨畫格身份識別的同時，生成多種角度、表情與情境。

概念藝術與原型設計

以 4K 解析度和寫實渲染將創意概念視覺化。使用電影感提示詞 — 「變形鏡頭風格」、「霓虹燈映照在水坑中」、「東京夜雨街道」— 呈現能向利害關係人傳達氛圍與意圖的大氣感結果。

定價

WaveSpeedAI 上的 Nano Banana 2 提供簡單透明的按張計費方式，無需訂閱：

解析度	每張圖像費用
1K	$0.08
2K	$0.12
4K	$0.16

這使其成為目前最具成本效益的高品質圖像生成選項之一，尤其適合運行批次工作流程或將圖像生成整合至產品的團隊。

在 WaveSpeedAI 上快速開始

只需幾行程式碼即可生成您的第一張圖像：

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "prompt": "A cinematic ocean wave at sunrise, highly detailed",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "1k",
    "enable_web_search": False,
    "enable_image_search": False,
    "output_format": "png"
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

您可以透過可選參數自訂輸出：

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "prompt": "A futuristic city at blue hour with soft volumetric light",
    "aspect_ratio": "3:2",
    "resolution": "1k",
    "enable_web_search": False,
    "enable_image_search": False,
    "output_format": "jpeg"
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

WaveSpeedAI 負責處理所有基礎架構，讓您無後顧之憂 — 無冷啟動、無需配置 GPU、無佇列管理。您獲得的是一個能在數秒內回傳生成圖像的 REST API。

競品比較

在當前的文字轉圖像市場中，Nano Banana 2 佔據獨特的定位。GPT Image 1.5 在原始品質的基準測試中領先，Midjourney v7 主導藝術表現力，而 Nano Banana 2 則在速度、品質與成本效益三者之間提供最強的組合。它的生成速度比 Pro 級競品快 3 至 5 倍，同時在絕大多數使用情境中與其輸出品質相當。

對於過去必須在 Nano Banana Pro 的品質與 Flash 級速度之間做出取捨的團隊而言，Nano Banana 2 徹底消除了這個兩難。當「夠好」的品質實際上意味著「出色」，而交付時間至關重要時，它就是您的首選模型。

開始構建

Nano Banana 2 代表了 Flash 級速度與定價下所能實現的新基準。無論您是在產品中構建圖像生成功能、擴展內容流水線，還是進行創意概念原型設計，它都能提供匹配需求的品質與效能。

在 WaveSpeedAI 上試用 Nano Banana 2 文字轉圖像 →

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