重磅!NanoBanana2的4种免费使用方法!

大家好,我是磊哥!今天给大家带来一个重磅消息——谷歌刚刚发布了 Nano Banana Pro(也可以叫Nano Banana 2),这可能是迄今为止最强大的图片生成大模型!

作为一个每天分享干货的技术博主,我第一时间体验了这个新模型,发现它真的太太太强大了!

所以,接下来就带大家深入了解这个神器的三大核心内容:

  1. Nano Banana Pro 有哪些优点?
  2. Nano Banana Pro 免费使用方法有哪些?
  3. 如何利用官方提示词更好的使用 Nano Banana Pro?

🎥 视频演示

https://www.bilibili.com/video/BV1DpUjBHEbF/

🚀 Nano Banana Pro四大惊艳特点

1. 终于支持中文绘图!

这绝对是我最喜欢的一个功能!之前用一代Nano Banana生成中文,那叫一个惨不忍睹,文字完全没法看。而现在,Pro版本可以完美支持中文字体了!

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小技巧:想验证你用的是不是Pro版本?很简单,让它生成一个中文看看就知道了!能正常显示中文的就是Pro,否则就是一代。

2. 联网思考能力

这个功能简直太实用了!举个例子:

  • 直接告诉它"生成今天的天气情况",它就会自动联网搜索今天的温度,然后把信息整合到图片里
  • 让它生成"今天的比赛结果"或"最新新闻",同样会自动搜索并生成

再也不用自己查资料、写提示词了,省时省力!

3. 4K超清画质

之前只能生成 1K、2K 的图片,现在直接升级到 4K!图片清晰度大幅提升,细节更加丰富。

4. 角色一致性保持

这个功能对于做漫画连载或图片转视频的朋友来说太重要了!

操作流程

  1. 先生成第一张人物图片
  2. 保存这张图片
  3. 后续生成时,把第一张图片喂给模型
  4. 生成的人物五官就会保持一致

一代 Nano Banana 完全做不到这一点!

💰 四种免费使用方法

1. 谷歌官方渠道

访问 gemini.google.com,在聊天内容里点击"工具"→"图片制作"即可使用 Nano Banana Pro。

注意:每天有使用额度限制,大概 50-100 张图后会降级到一代版本。

2. ZenMux 平台

访问 https://zenmux.ai 就可以看到,他里面有 Nano Banana Pro 的免费版本,经测试确实支持中文,说明是 Pro 模型。

3. Lova.AI

登录官网 https://www.lovart.ai/zh/home 就能看到 Nano Banana Pro 已经上线,目前是限时免费,大家抓紧时间体验!

4. Fellow.AI

官网显示已上线 Nano Banana Pro 且免费使用,但经测试效果不太确定,建议大家优先选择前三种方式。

🎯 如何更好地使用Nano Banana Pro

想要生成更满意的图片?一定要用谷歌官方推荐的提示词模板!

官方模板类型包括:

  • 逼真场景生成 - 适合生成真实感强的图片
  • 风格插画/贴纸 - 各种艺术风格的创作
  • 文字提取 - 从图片中获取文字信息
  • 摄影/产品照片 - 专业级的产品展示
  • 极简风格设计 - 现代简约风格
  • 连续艺术/电影画面 - 漫画、电影风格
  • 元素添加/移除 - 图片编辑功能
  • 局部重绘 - 精细调整
  • 风格迁移 - 不同风格的转换
  • 高级合成 - 复杂场景组合
  • Logo替换 - 品牌元素处理

使用技巧

直接把官方模板复制粘贴,给到 DeepSeek 或其他大模型,让它帮你生成相应的中文提示词,或者把你的业务需求转换成英文提示词。

💡 总结

Nano Banana Pro 的发布绝对是图片生成领域的一次重大突破!中文支持、联网思考、 4K 画质、角色一致性,每一个功能都直击痛点。

重点提醒

  • 优先使用前三种免费方式
  • 一定要善用官方提示词模板
  • 抓紧限时免费的机会

我是磊哥,每天分享一个干货内容。如果这篇文章对你有帮助,记得点赞收藏,我们下期见!

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作者: 王磊的博客
出处: http://vipstone.cnblogs.com/

### Stable Diffusion 3 发布信息和特性 #### 架构特点 Stable Diffusion 3采用扩散转换器架构作为其核心竞争力,这种架构使得模型能够更有效地处理复杂的图像生成任务[^1]。 #### 性能提升 相比前代版本,Stable Diffusion 3在多个方面实现了显著改进。具体来说,在文本语义理解、色彩饱和度、图像构图等多个维度上均有增强,尤其值得注意的是对于多主题提示的支持以及更高的图像质量[^2]。 #### 参数规模与适用性 此款新型号拥有不同大小的变体,最小版仅有8亿参数而最大可达80亿参数。这样的设计不仅让高性能计算成为可能,同时也确保了轻量化部署的需求得到满足,甚至能够在移动终端等资源受限环境中运行良好[^4]。 #### 对比其他模型的表现 当与其他同类产品如 MidJourney 进行比较时,Stable Diffusion 3展现出了不俗的竞争实力;然而面对某些特定领域内的专用解决方案(例如 OUYSD3),则显示出更为优越的整体性能优势[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示如何加载预训练好的StableDiffusionV3模型 from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe.to("cuda") prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain under starry sky." image = pipe(prompt).images[0] image.show() ```
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