選擇模式並寫好需求
想要全新構圖就選文生圖;照片必須保持可辨識,就選圖生圖。先寫主體,再寫場景、光線,以及畫面裡必須出現的精確文字。一個穩定的寫法是:主體、場景、光線,再加一句說明哪些地方不能動。
生成器就在本頁最上方。不論你是搜尋 nanobanana 2.1 還是完整名稱找來的,下面四個步驟都一樣。
想要全新構圖就選文生圖;照片必須保持可辨識,就選圖生圖。先寫主體,再寫場景、光線,以及畫面裡必須出現的精確文字。一個穩定的寫法是:主體、場景、光線,再加一句說明哪些地方不能動。
上傳商品的不同角度、一張人臉或粗略的版面草圖,讓模型有實物可依據。在 SoraLum AI 上,編輯模式每次最多接受四張參考圖,足以放進一件商品加一組情緒板。
從正方形到 21:9 都能選,也可以用 8:1 橫幅或 1:8 直條這類極端比例。輸出可選 PNG、JPEG 或 WebP;當畫面需要今天的天氣、剛上市的商品等即時資訊時,再打開網路搜尋。
把第一張結果當成草稿。只描述你要改的部分,例如左邊的馬克杯或標題顏色,然後重新執行。反覆修改時畫面會維持穩定,不會偏離你已經認可的版本。
Google 在 2026 年 10 月推出這個 2.1 版本,定位是 Nano Banana Pro 的高效率版本,以 Gemini 3.6 Flash 為基底,API 代號為 gemini-nano-banana-2.1。模型卡顯示它在所有基準測試都勝過 Nano Banana 2,差距最大的是多角色一致性。Nano Banana 2.1 vs Pro 的取捨,多半只剩價格與風格參考兩點,下面各段會一一說明。
包含多個主體、風格說明與擺放規則的複雜需求,回來的畫面會把每個元素放在你指定的位置。要求木桌上三個馬克杯、把手朝左,得到的就是三個,而不是好看的四個。不用再為了補回一個漏掉的細節反覆重生成。
在區域上塗一筆或用文字指定,就只有那一塊會變。Google 表示遮罩式與塗鴉式編輯的進步最大,所以換掉外套或招牌時,旁邊的人臉不會跟著走樣。
臉、服裝和道具在分鏡或整檔行銷活動中都能維持同一個人。模型卡上的多角色一致性比 Nano Banana 2 高出約 128 分 Elo。
標題、菜單、標籤和圖表註記都能以正確字形呈現。資訊圖表的事實正確度接近前一代 Flash 模型的三倍,多語言的在地化文字也有改善。
不管你叫它 nanobanana 2.1 還是用全名,大家拿這個模型來做的事,四種用途就涵蓋了大半。這些也正是 Nano Banana 2.1 vs Pro 差異最小的場景,因為 2.1 用大約四分之一的價格就能搞定。

花掉點數前值得先知道的六件事。本頁的生成器以 1K 執行 gemini-nano-banana-2.1 端點,讓每次產圖既快又便宜;更高的解析度是模型本身的能力,不是本頁的設定選項。
模型可以 1K、2K 或 4K 產圖,最高約 1,600 萬畫素,適合印刷與大型螢幕。SoraLum AI 預設以 1K 執行,所以文生圖每次 8 點數,修圖每次 10 點數。
短標題、價格標、包裝文案和圖表標籤回來時拼寫與字距都正確。長段落和極小的說明文字仍會糊掉,所以圖中文字請保持簡短。文字必須精確時,用引號框起來並說明放在畫面哪裡。
21:9 到 9:16 的標準比例之外,還支援 4:1、1:4、8:1、1:8,適合橫幅、全景與直條。極端比例在 2K 與 4K 曾出現的拼接痕跡,這一版已經修正。
打開網路搜尋,模型會把即時資訊帶進畫面,從當下的天氣圖到本週的商品細節都行。在 SoraLum AI 上每次多收 2 點數,沒有額外費用。
模型會先推理再產圖。gemini-nano-banana-2.1 在這裡以中等等級運作,能規劃版面與文字位置,又不會明顯拖慢 1K 的速度。
把商品、人臉和版面草圖合併到同一次編輯。API 每次請求最多接受 14 張參考圖,包含 10 個物件與 4 位角色;本頁把上傳限制在四張,讓每次執行保持輕快。
發布反應、基準測試討論串,以及創作者在第一週把 2.1 拿來對比 GPT Image 2.5、Flux 3 與 Nano Banana Pro 的實測。點開任一卡片就能看完整討論串。
涵蓋速度、價格與 gemini-nano-banana-2.1 修圖流程的實作評測,讓你在花點數前先看到真實輸出。多數在發布後幾天內錄製。
關於 nanobanana 2.1 這種寫法、費用、上傳限制,以及模型代號 gemini-nano-banana-2.1 的簡短回答,第一次執行前先看一遍。
還在 Google 這兩個模型之間猶豫?讀我們附有單張價格的完整比較:nano banana 2.1 vs pro。