图像生成资讯与深度分析

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1K 档一张 0.048 美元，4K 档按第三方整理的价目约 0.607 美元，分辨率从 1K 拉到 4K，单价涨了 12 倍多。上线促销期内两档都打五折。

36 个算子节点里有 32 个是普通 Python 函数，其中 22 个跑在本地、完全不联网。如果这个比例站得住，节点式工具的门槛问题就不在"会不会连线"，而在还剩下的那十几个要租算力的节点上。

这一版把 API 拆成 Sunburst 和 Flare 两个型号，一个主编辑精度，一个主速度，计价按 token 走而非按张。如果分档是对需求的准确判断，往后几个月的公开调用统计应该会明显偏向 Flare 一侧。

图像模型早就不稀缺，稀缺的是它出现在你已经打开的那个窗口里。谷歌把 Nano Banana 装进 Docs 和 Slides，价格算在旧订阅里，用分发位置去换作图工具的市场份额。

Midjourney 把局部重绘、扩图、多图参考和个性化风格塞进同一个模型，四张参考图同时喂进去是这次最实的可控性抓手。没有分级放量，一次性开给全部用户，说明团队更想要边缘案例而非好看的样张。

透明背景把一次抠图省进了生成环节，但不透明区 alpha 停在 254、成品带一圈灰晕这两个毛病，决定它眼下只够进原型稿，进不了电商主图的合成流水线。

6 月 30 日，谷歌向开发者放出两个新模型：图像模型 Nano Banana 2 Lite，和还在公测阶段的视频模型 Gemini Omni Flash。两者都归在 Gemini 3.1 这一代下面，方向也是同一个：把生成媒体的单位成本压

AI图像生成有个一直被吐槽的老毛病：画出来的图里，文字是乱的。菜单上的菜名看不懂，海报标题变成了随机字母组合，UI截图里的按钮文案一塌糊涂。 2026年4月21日，OpenAI发布了ChatGPT Images 2.0。这个问题基本上被解决

Google的NanoBanana是一个面向端侧部署的轻量级图像生成模型，和Stable Diffusion那种动辄几十GB的模型走了完全不同的路。核心卖点在手机上跑图像生成。不需要云端服务器，不需要强大的GPU。模型小到可以在移

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