电商产品图
使用文本提示词和参考照片，将产品放入干净的影棚布景或生活方式背景中。在 Google 的测试中，该模型在产品一致性上得分为 1024，而 Nano Banana 2 为 955。你可以上传产品照片，以在不同光照条件和布景环境中保持物品细节。
在浏览器中试用 Nano Banana 2.1
Google 于 2026 年 10 月 6 日发布 Nano Banana 2.1，基于 Gemini 3.6 Flash 构建，将文本与参考图整合到同一个模型中。新账号注册即获 20 个免费 Credits，无需绑定银行卡。
选择模型
预计 — Credits
Make something with Nano Banana 2.1
作品展示
Nano Banana 2.1 能生成什么
Nano Banana 2.1 有何不同
功能 01
跨场景的多角色一致性
当你把多个人物或素材放入新环境时，Nano Banana 2.1 能让各个主体保持可辨识。在 Google 的测试中，它的多角色一致性得分为 1106，而 Nano Banana 2 为 978，Nano Banana Pro 为 1011。你可以上传参考图，让角色特征在多张图像间保持稳定。虽然输入图与输出图之间的角色一致性并非总是完美，但它处理多角色场景的能力优于前几代模型。
功能 02
用 Nano Banana 2.1 进行多参考图编辑
将不同源照片中的风格、主体和背景元素组合成一张连贯的图像。在 Google 的测试中，Nano Banana 2.1 的多参考图编辑得分为 1066，而 Nano Banana 2 为 988，Nano Banana Pro 为 989。在 RiceBowl 上你最多可上传 8 张参考图，用来引导模型的主体放置和整体场景布局。这让你无需从头编写 Prompt，就能把多张照片合并到一起。
功能 03
更出色的信息图设计与事实准确性
相比旧模型，Nano Banana 2.1 的信息图排版更整洁，其中的事实也更准确。在 Google 的测试中，该模型的信息图事实准确度得分为 0.521，而 Nano Banana 2 为 0.179，Nano Banana Pro 为 0.265。它的信息图设计得分为 1048，高于 Nano Banana 2 的 961 和 Nano Banana Pro 的 912。Google 指出，小号文字可能显得模糊，在 1K 分辨率下尤其明显，长段落仍是其弱项。
功能 04
风格化与艺术指导
将真实照片转换为水彩、素描或油画等鲜明的艺术风格，同时保持基本构图。在 Google 的测试中，它取得了 1062 的风格化得分，超过 Nano Banana 2 的 991 和 Nano Banana Pro 的 990。你可以在 RiceBowl 生成器中使用纯文本提示词或风格参考图来应用风格变化。模型会调整光照、质感和笔触，以匹配你的目标视觉美学。
提示词指南
如何为 Nano Banana 2.1 编写提示词
提示词
把参考图中的狐狸和兔子放在一个雨夜里的温馨书店中：兔子从带轮子的梯子上大声读书，狐狸坐在扶手椅上拿着杯子听。保持两个角色的面部、颜色和服装与参考图一致。3D 动画风格，温暖的灯光，身后的窗户上有雨。
输入
输出
提示词
白色背景上关于室内植物浇水的简洁扁平信息图。顶部用粗体绿色无衬线字体写标题："Water Less, Grow More"。下方三列，每列有一个简单的植物图标和简短标签："Snake Plant: every 3 weeks"、"Pothos: every week"、"Fern: every 3 days"。一条细分割线，底部用灰色写一行注释："Check the top inch of soil first"。
输出
提示词
把这张照片变成黏土动画场景，带有柔软的橡皮泥质感和可见的指纹。保持狗的姿势、毯子和公园背景在相同的位置。
输入
输出
使用场景
你可以用 Nano Banana 2.1 构建什么
社交媒体视觉素材
生成适合特定宽高比的横幅、推广帖子和吸引眼球的图像。模型可直接在你的浏览器中处理各种艺术风格和提示词指令。在 RiceBowl 上选择 1:1 或 9:16 等宽高比，以适配信息流帖子或快拍。
漫画分格与分镜
在连续画面中保持角色特征，以规划漫画或视频场景。在 Google 的测试中，该模型在多角色一致性上得分为 1106，在将反复出现的角色放入新场景时优于旧模型。上传参考图有助于让角色特征在每一帧中都保持可识别。
信息图与海报
结合简洁文字、清晰图表和自定义图形，用于教育或营销材料。在 Google 的测试中，该模型在信息图设计上得分为 1048，事实准确性为 0.521。它有助于直接从文本提示词和设计参考构建结构化的海报版式。
客观评测
Nano Banana 2.1 的优势与局限以及 Google 表示它仍然会出错的地方
表现最佳之处
- 更高的偏好得分：在 Google 的整体偏好测试中得分为 1050，超过 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。
- 改进的角色一致性：在 Google 的多角色一致性测试中得分为 1106，更容易在新场景中保持多个主体可识别。
- 更好的信息图准确性：Google 的测试显示，该模型的信息图事实性得分为 0.521，远高于旧模型。
- 更强的图像编辑：在 Google 的测试中，多参考编辑得分为 1066，可以清晰组合风格、主体和背景照片。
- 浏览器可用性：在 RiceBowl 上，Nano Banana 2.1 可直接在你的浏览器中运行，支持提示词选项和最多 8 张参考图上传。
已知局限
- 小字模糊：Google 指出小字输出会模糊，在 1K 分辨率下尤其明显。建议：在 RiceBowl 上以 2K 或 4K 分辨率生成图片，并保持文字标签简短。
- 长段落表现弱：长段落和整页文字仍然表现较弱。建议：图内文字限制为短标题或简短说明。
- 一致性不完美：输入参考图与生成结果之间的角色一致性并非总是完美。建议：上传清晰、光线充足的参考图，帮助模型保留核心特征。
- 蒙版编辑不完整：在某些图像编辑任务中，涂鸦和蒙版编辑只能部分遵循用户指令。建议：配合参考图使用详细的文字提示词，不要只依赖蒙版编辑。
- 空间混淆：模型偶尔会弄混左右位置，或在编辑时保留原始姿态。建议：搭建场景时在文字提示词中明确说明空间位置。
模型特性
深入了解 Nano Banana 2.1
01
基于 Gemini 3.6 Flash 构建
该模型基于 Google 的 Gemini 3.6 Flash 架构构建，属于 Gemini 3 系列。它通过最高 100 万 token 的上下文窗口同时处理文字和图像，生成图片及配套的文字输出。
02
Thinking 与 No Thinking 模式
Google 评估了 Thinking 和 No Thinking 两种模式；Thinking 在整体偏好、角色一致性和信息图设计上得分更高。
03
参考图工作流
RiceBowl 让你在浏览器中运行 Nano Banana 2.1，无需安装软件或管理 API 密钥。最多上传 8 张参考图，选择 1K、2K 或 4K 分辨率，在同一个工作区中生成新的视觉内容。
选购指南
Nano Banana 2.1 适合你的工作流吗？
Nano Banana 2.1 还是 Nano Banana Pro？
选择 Nano Banana 2.1。在 Google 的测试中，它在整体偏好（1050 对 935）、多角色一致性（1106 对 1011）和信息图准确度（0.521 对 0.265）上均优于 Nano Banana Pro。在编辑、风格化和排版任务上，它相比 Pro 是明确的升级。
值得从 Nano Banana 2 换到 Nano Banana 2.1 吗？
值得，新模型相比 Nano Banana 2 有可量化的提升。Google 的测试分数显示，多参考图编辑（1066 对 988）、信息图设计（1048 对 961）和常规编辑（1026 对 938）均有提升。如果你制作复杂图形或编辑多来源视觉素材，新模型的效果更好。
什么时候不该用 Nano Banana 2.1？
如果你的项目高度依赖渲染长段落文字或完美的空间精度，请避开它。Google 指出长文本块仍然表现较弱，模型也可能弄混左右方向。对于文字密集的文档或精确的位置编辑，专业图形设计软件是更稳妥的选择。
基准测试
Nano Banana 2.1 对比 Nano Banana 2 对比 Nano Banana Pro
| Google 测试 | Nano Banana 2.1（Thinking） | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| 整体偏好 | 1050 | 990 | 935 |
| 多角色一致性 | 1106 | 978 | 1011 |
| 多参考图编辑 | 1066 | 988 | 989 |
| 风格化 | 1062 | 991 | 990 |
| 信息图设计 | 1048 | 961 | 912 |
| 信息图事实准确性 | 0.521 | 0.179 | 0.265 |
| 通用编辑 | 1026 | 938 | 939 |
| 产品一致性 | 1024 | 955 | 965 |
来源：Google DeepMind Nano Banana 2.1 模型卡（2026 年 10 月 6 日）。Nano Banana 2.1 的分数为 Thinking 模式；除信息图事实准确性（准确率）外，其余各行均为 Elo 分数。
免费试用01
输入提示词
在文本框中输入你想要生成的场景、主体或图像修改的详细描述。选择所需的宽高比，并选择 1K、2K 或 4K 的输出分辨率。
02
添加参考图
可选：上传最多 8 张参考图，用于引导角色特征、风格或整体构图。模型会在单个提示词中同时处理你的文本和视觉参考。
03
生成并下载
点击生成，直接在浏览器中运行模型。生成结果会显示在下方信息流中，可立即预览和下载。
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关于 Nano Banana 2.1 的常见问题
免费试用什么是 Nano Banana 2.1？
Nano Banana 2.1 是 Google 于 2026 年 10 月 6 日发布的新图像生成与编辑模型。它基于 Gemini 3.6 Flash 构建，通过最高 100 万 token 的上下文窗口同时处理文本和图像，输出图像和文本。
Nano Banana 2.1 免费吗？
是的，你可以在 RiceBowl AI 上免费试用。新账户注册即获 20 个免费 Credits，无需绑定银行卡。每生成一张图像会从你的余额中扣除 Credits。
Nano Banana 2.1 与 Nano Banana Pro 有何不同？
在 Google 的偏好测试中，新模型全面优于 Nano Banana Pro，整体偏好得分为 1050，而 Pro 为 935。在多角色一致性（1106 对 1011）和信息图事实准确性（0.521 对 0.265）方面也有明显提升。
Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 更好吗？
是的，在 Google 的测试中，新模型在整体偏好（1050 对 990）、多参考图编辑（1066 对 988）和通用图像编辑（1026 对 938）方面的 Elo 分数均高于 Nano Banana 2。在多角色一致性（1106 对 978）和风格化（1062 对 991）方面也处于领先。
如何获取 Nano Banana 2.1 的使用权限？
Google 在 Gemini 应用、Google AI Studio、Gemini API、Google 搜索中的 AI 模式、Google Ads、Google Flow 和 Google Stitch 中提供 Nano Banana 2.1。在 RiceBowl 上，你无需任何设置即可在浏览器中直接运行。
Nano Banana 2.1 有 API 吗？
有，Google 通过 Gemini API 和 Google AI Studio 提供该模型的开发者接入。在 RiceBowl 上，你可以直接在浏览器中用它生成图片，无需 API 密钥。
我可以上传多少张参考图？
在 RiceBowl 上，每次生成最多可上传 8 张参考图来引导模型。这样你可以把风格、角色和背景组合到同一张画面中。
Nano Banana 2.1 有哪些局限？
Google 列出了该模型的若干已知局限，包括 1K 分辨率下小号文字模糊、长段落渲染效果较弱。此外，输入图像的角色一致性并非总是完美，涂鸦或蒙版编辑只能部分遵循指令，可能出现左右空间混淆，世界知识也仍然有限。
Nano Banana 2.1 生成的图片可以商用吗？
可以。你在 RiceBowl 上生成的图片可用于项目或商业材料的商用。如果你改用 Google 自家应用生成图片，则适用 Google 的条款。
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