石頭智能洗地機(jī)A10 Plus體驗(yàn)：雙向自清潔治好了我的懶癌
一、前言和介紹專為家庭請(qǐng)假懶人而生的石頭科技在近日又帶來(lái)了自己的全新旗艦新品，石頭智能洗地機(jī)A10 Plus。從這個(gè)產(chǎn)品名上就不難看出，這次石頭推出的并不是常見的掃地機(jī)器
前一陣子，大模型競(jìng)技場(chǎng) LMArena 里面悄咪咪地出現(xiàn)了一個(gè)神秘的圖片模型 —— nano-banana，在一眾生圖模型里面亂殺。
這個(gè)小香蕉無(wú)名無(wú)姓，可一旦在 LMArena 抽到它，對(duì)手必被吊打。
這個(gè)神秘的模型在生圖一致性上強(qiáng)得驚人，對(duì)提示詞的理解和完成度也好得可怕。大伙兒你一票我一票，迅速把它送上了榜單第一位。
就在眾人紛紛猜測(cè)新模型到底出身哪個(gè)高門大戶的時(shí)候，谷歌 AI Studio 的產(chǎn)品 Leader 跳出來(lái)發(fā)了一個(gè)香蕉，暗戳戳地認(rèn)領(lǐng)了 nano-banana。
而就在昨天，nano-banana 終于正式上線谷歌 AI Studio，直接去 Gemini 那里就能玩，不用競(jìng)技場(chǎng)費(fèi)事抽卡了。
谷歌在官方博客里是這么秀肌肉的：開局一張臉，以后不管是啥場(chǎng)景，啥服裝，啥表情，都能讓人一眼看出來(lái)你還是你。
把幾張照片搓在一起，生成的結(jié)果既能保證原來(lái)的形象不崩，又能保證新圖片看起來(lái)不違和。
還能多輪對(duì)話改同一張圖，每次只改一點(diǎn)點(diǎn)，其它部分就像是媽生原圖一樣，絲毫不變。
官方的案例看起來(lái)是挺吊的，還沒玩上的差友也別急，咱這就帶大伙兒一起體驗(yàn)一下。
為了感受一下其它模型和 nano-banana 的差距，我們先上 LMArena 去抽了幾波卡。
結(jié)果是，一共抽了十幾輪，只要謎底里有 banana，你一定會(huì)盲選 banana。。。有些對(duì)比還是非常慘烈的。
像是讓人物手里加一根香蕉，右邊 seededit 的手崩了，香蕉的顏色也過于鮮艷，和整體畫風(fēng)不搭，但左邊基本挑不出啥毛病。
再比如讓魯迅不要抽煙改拿筆，右邊這個(gè)細(xì)節(jié)變了一堆不說(shuō)，筆頭還冒著煙呢。
這么看來(lái)，nano-banana 比現(xiàn)在的生圖模型都強(qiáng)是沒啥疑問的。但它具體強(qiáng)在哪些方面呢？我們又去谷歌 Studio 有針對(duì)性地測(cè)了測(cè)。
先說(shuō)結(jié)論，我們覺得 nano-banana 強(qiáng)的點(diǎn)，是它對(duì)圖片有了更深入的理解，保證了一致性。而在強(qiáng)一致性的基礎(chǔ)上，修圖、換風(fēng)格、做 3D 手辦。。。它非常全面，啥都干得挺好。
比如這種一鍵試穿，需要把平鋪的各種服飾 P 到人的身上，而 nano-banana 對(duì)細(xì)節(jié)的把控非常到位。
鞋本來(lái)提供的是側(cè)面圖，但它畫出了正面的樣子。服飾上各種 logo 拼的都是對(duì)的，甚至 T 恤上原本鏡像的 ‘SAINT LAURENT’，在生圖的過程中也變回來(lái)了。
我們還試了試人臉的不同角度生成，這個(gè)效果是真的很厲害。
下面這三張圖，只有第一張是真實(shí)照片，后面兩張都是生成的。
這種面部方向的調(diào)整在老模型里是很難實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)橐ㄟ^一張平面圖理解一張立體的臉各個(gè)角度長(zhǎng)啥樣很難，但 nano-banana 的完成度也非常高。
另外，我們還測(cè)了一些合照拉郎配。
可以看得出，在這種合照里，它做的不只是把兩個(gè)人物拼在一起，而是學(xué)習(xí)到了面部特征。這樣生成的新圖片即使表情不太樣，還是能讓人一眼看出這是小馬小札。
還有大伙兒愛的 3D 手辦系列，分分鐘把 100 多斤的火鍋壓縮成茶杯犬，化身桌面可愛小擺件，火鍋群里的同事們紛紛求出貨。
牛的還屬這一張 —— 火鍋前陣子右后腿皮膚病剃禿了一塊，而生成的圖片居然注意到了這一點(diǎn)，一致性真拉滿了。
不過有一說(shuō)一，nano-banana 的圖像風(fēng)格變換比較中規(guī)中矩，倒是沒啥特別的。
但在這個(gè)過程中，我們發(fā)現(xiàn)它不光在處理圖片，還在偷偷 “ 認(rèn)人 ”。
像是下面這張圖，在我們沒有告訴誰(shuí)是誰(shuí)的情況下，它還是認(rèn)出來(lái)左邊是搞火箭的馬斯克，右邊是 META 的扎克伯格。
我們又試了幾個(gè)地標(biāo)開盒，看看它有沒有 GPT 那樣的推理能力。
但實(shí)際上它只在地標(biāo)建筑物上比較好使，更像是圖像識(shí)別 + 記憶檢索，只能說(shuō)有一點(diǎn)推理能力，但不多。
左 nano-banana 答錯(cuò)，右 GPT 5 Thinking 答對(duì)
除了上述的優(yōu)點(diǎn)，它的缺點(diǎn)其實(shí)也不少。。。大的問題就是，谷歌好像給它做了不少安全性調(diào)教，經(jīng)常這也不行，那也不行，有時(shí)候真摸不清哪個(gè)關(guān)鍵詞又觸犯天條了。
其次是對(duì)提示詞要求比較高，往好了說(shuō)，是 nano-banana 對(duì)提示詞的遵循能力強(qiáng)，但實(shí)際上對(duì)用戶來(lái)講，得多花不少時(shí)間打磨提示詞，有點(diǎn)折磨。
谷歌自己也表示，別讓 Gemini 猜你的心思，有啥想要的盡管說(shuō)出來(lái)。
所以要是出來(lái)的效果不好，寫提示詞的時(shí)候就得盡量詳細(xì)一些，什么要?jiǎng)樱裁床灰獎(jiǎng)油ㄍ忻靼祝拍鼙ＷC強(qiáng)一致性。
后，比起咱心目中的 P 圖白月光 FLUX，它在局部小范圍修圖上效果還是差了一點(diǎn)，所以還是建議大伙兒精修找 FLUX，上面各種整大活兒再用 nano-banana。
左原圖，中 nano-banana，右 FLUX
總的來(lái)說(shuō)，nano-banana 強(qiáng)就強(qiáng)在它對(duì)圖片的理解能力是目前好的，而且各種任務(wù)上的一致性都不錯(cuò)，沒有大短板。
更大的好消息是，小香蕉已經(jīng)被整合進(jìn)了 2.5 Flash 版本，即使沒有 pro 會(huì)員，免費(fèi)的賬戶也可以使用。
只要左上角選擇 2.5 Flash，對(duì)話框 tools 選擇 Image 即可。
LMAreana 上也依然可用，只要 prompt 開頭輸入 “ 使用 nano-banana 模型生成 ” ，有極高概率可以抽到。
或者有些整合網(wǎng)站像是 LibLib，F(xiàn)al-ai 等等也有第三方提供的 nano-banana。
感興趣的差友趕緊去試試吧，歡迎回來(lái)評(píng)論區(qū)返圖哦。
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