全网都在夸ChatGPT新发布的 Images2.0模型，但生产力怎么样呢？这次我们拉来了低调能打的NanoBanana2，从实际使用出发，六个维度横向测评：
中文文字生成： 谁能写出不崩的“背影”海报？
照片编辑保真： 换背景、换衣服，谁不会顺手把你脸改了？
多轮修改稳定性： 连改三轮，你还能认出是同一个人吗？
人物一致性漫画： 让刘华强买瓜，四格分镜能不能认准同一张脸？
实用商业图： 奶茶海报上的字，谁能通过了美工老板的审核？
老照片修复： 谁会把奶奶修成网红脸？
1. 中文文字生成（“中文别写崩”）
测试案例：语文课文海报
Prompt：
生成一张适合初中语文课堂展示的竖版海报，主题是朱自清《背影》。画面中央是父亲穿深色棉袍、翻过月台买橘子的背影，整体风格温暖、克制、写实。海报上必须出现清晰中文标题：“背影”，副标题：“父爱，是沉默的远行”。看点：
“背影”“父爱，是沉默的远行”是否写对。
画面是否尊重课文意境。
会不会变成过度煽情、影视海报感。
父亲动作是否合理：翻月台、买橘子，而不是跑火车站奇幻片。
google Banana2 和 gpt Images2.0
2. 人物一致性 / 漫画（“多张一致测试”）
测试案例：4 格生活漫画（华强买瓜）
Prompt：
【画风与规格】
彩色漫风格，电影感分镜。每格画面独立生成，1:1或3:4比例。
【第一格：出场】
中景，一个穿黑色皮夹克、寸头的中年男人（刘华强）骑着摩托车停在水果摊前，眼神阴沉，摩托车熄火，下车。路边灰尘弥漫，背景是90年代北方小城街景。摊主是个寸头、绿色内衬加穿黑皮夹克的中年胖男人，脸部皮肤有点坑坑洼洼。
【第二格：问价】
特写双人镜头。刘华强下车后走向问摊主，嘴角带一丝冷笑，问：“哥们儿，这瓜多少钱一斤？”
【第三格：挑瓜】
摊主坐着，头转向刘华强，歪着嘴角，轻视的回答道：“两块钱一斤。”刘华强笑着嘲讽道：“这瓜皮子是金子做的，还是瓜粒子是金子做的？”
【第四格：挑瓜】
摊主吐出一口烟说，“你看现在哪有瓜呀？这都是大棚的瓜，你嫌贵我还嫌贵呢。”刘华强站在摊前，笑着说“给我挑一个。”看点：
四格主角是不是同一个人。
中文对白是否准确。
表情是否符合剧情。
分镜是否连贯。
google Banana2 和 gpt Images2.0
3. 照片编辑保真（“脸还是不是我”）
测试案例：普通旅行照改高级感
用一张普通街拍或旅行照：
保留人物五官、发型、衣服颜色和姿势不变，只把背景改成傍晚的京都小巷，路灯刚亮，地面有轻微雨后反光。照片风格像真实手机摄影，不要变成动漫，不要改变人物脸型，不要增加陌生人。看点：
人脸是否变了。
手、眼镜、衣服纹理是否崩。
背景是否自然融合。
原图、google Banana2 、 gpt Images2.0
4. 图片多轮修改稳定性（“连续压力测试”）
很多模型第一张不错，改两轮就崩，这个维度能体现“实用性”。
测试案例：连续改图三连
第一轮：把这张自拍改成一张电影感杂志封面照，保留本人长相，背景为城市天台。
原图、google Banana2 、 gpt Images2.0
第二轮：不改变人物脸和姿势，只把衣服改成黑色风衣。
原图、google Banana2 、 gpt Images2.0
第三轮：继续保持同一个人，把画面改成雨夜霓虹风格，增加轻微胶片颗粒。
原图、google Banana2 、 gpt Images2.0
看点：
三轮后是不是同一个人。
衣服是否只改衣服，没有顺手改脸。
风格变化是否服从指令。
5. 实用商业图（“美工老板能否直接用”）
测试案例：一杯奶茶上新海报
Prompt：
为一款新品“桂花乌龙拿铁”生成一张竖版电商海报。画面中有一杯透明杯奶茶，顶部有奶盖和桂花点缀，背景为秋天暖色。海报必须出现中文文案：“桂花乌龙拿铁”“秋天的第一口清香”“新品上市”“限时优惠”。看点：
产品是否诱人。
中文商业文案是否准确。
杯子、液体、桂花是否真实。
google Banana2 和 gpt Images2.0
6. 老照片修复 / 照片上色
测试案例：老照片修复
Prompt：
修复这张老照片，去除划痕和噪点，提高清晰度，保持人物原本长相，不要美颜，不要改变服装年代感。可以轻微上色，但要自然。
看点：
是否尊重原照片，有没有修成网红脸。
服装年代感是否保留。
五官是否被重绘过度。
全部测完， 你觉得哪个更好？