【深度学习新浪潮】Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）技术解析与开发者实操指南

Nano Banana 是谷歌 Gemini 2.5 系列中 Gemini 2.5 Flash Image 模型的非正式代号，其核心定位是面向开发者的轻量级 AI 图像生成与编辑工具，在角色一致性、端侧推理效率上具备技术特色。本文将从技术原理、开发者实操、Prompt 设计逻辑及技术维度对比展开，为技术选型与工程落地提供参考。

一、开发者视角：核心功能与实操路径

1. 核心交互逻辑（技术侧）

Nano Banana 采用「图像输入+文本指令+多轮迭代」的技术交互范式，核心优势在于对「视觉-语言」跨模态信息的精准对齐，而非单纯的功能堆砌。其交互流程的技术关键点包括：

• 参考图特征提取：支持输入 PNG/JPG 格式图像，通过预训练 ViT-G/14 模型提取图像的全局特征（如角色轮廓、场景光影）与局部特征（如材质纹理、色彩分布），特征向量维度为 1024-d。
• 指令解析粒度：对自然语言指令的解析支持「层级化语义拆分」，例如指令“将背景换成科幻城市，人物保持微笑并调整光影为侧光”会被拆分为「背景替换」「表情控制」「光影调整」三个子任务，按优先级依次执行。
• 迭代编辑机制：通过 edit_id 接口参数