GPT Image 2 vs Nano Banana 2：产品图、海报和 UI 的同一提示词测试

GPT Image 2 vs Nano Banana 2 真正值得问的，不是哪个模型能赢下所有图片，而是当任务有明确约束时，应该先把哪一个模型放进工作流：可读 UI、产品页层级、海报文字、角色一致性，还是不能显得过度修饰的真实生活照片。

如果图像需要像界面、广告版式、商品样机、图表或重文字设计稿一样工作，优先试 GPT Image 2。如果任务更看重快速探索、主体一致性和照片级观感，而不是严格的版式控制，优先试 Nano Banana 2。

这是本文的核心判断。同一条提示词仍然可能给出意外结果，但按任务路由，比单纯比较“哪张更好看”更有用。

快速结论

任务	先测试哪个模型	原因
UI 截图和应用样机	GPT Image 2	更适合处理层级、标签和屏幕结构。
商品页样机	GPT Image 2	更适合包含商品卡片、按钮、价格和组件逻辑的输出。
带精确文字的海报	GPT Image 2	文字和版式都重要时，先测它更稳。
角色表情九宫格/多宫格	Nano Banana 2	多张脸之间的身份一致性是核心评分点。
真实生活照片	两个都跑	Nano Banana 2 可能更自然，GPT Image 2 可能更贴合需求。
保留原版式的编辑	GPT Image 2	当原始结构必须保留下来时更值得先测。

2026 年 4 月 30 日，这两个模型分别是什么

OpenAI 已经把 gpt-image-2 作为图像生成和编辑模型写进官方文档。对 GPTIMG2 AI 用户来说，实际入口很简单：打开 GPT Image 2 工作区，粘贴提示词，需要时加入参考图，然后按任务标准比较输出。

Google 的发布材料把 Nano Banana 2 定位为 Gemini 3.1 Flash Image。它强调更快生成、图像编辑、主体一致性、文字渲染、信息图式输出，以及对现实世界知识的更好利用。

所以这已经不是传闻对传闻的比较，而是 OpenAI 当前图像模型和 Google 当前 Flash 图像模型的选择问题。难点在于：怎么测试，才不会被单张漂亮图误导。

怎么做公平的同一提示词测试

有价值的同一提示词测试，必须先固定任务，而不是只写一个“好看”的提示词。

建议这样做：

1. 选定一个任务，比如 product page mockup、poster with exact text 或 character expression grid。
2. 两个模型使用完全相同的提示词。
3. 使用相同画幅。
4. 如果任务需要参考图，两个模型使用同一张参考图。
5. 只按这个任务真正需要的能力评分。

不要用电影感去评分 UI 样机。不要因为角色网格背景更华丽就判它赢。商品页也不能只看产品是否真实，如果按钮、价格和信息层级都失败，这张图就不能用于生产。

本次对比包放在 auto-blog/jobs/gpt-image-2-vs-nano-banana-2/prompt-comparison-pack.json，里面包含可复跑提示词、评分标准，以及 blog pic/0430/ 下的本地素材路径。

同一提示词测试 1：UI 和电商首页布局

当你的真实需求是落地页、购物应用、SaaS 样机、仪表盘或直播电商界面时，用这个测试。

Create a dense Chinese e-commerce app homepage screenshot with product cards, navigation modules, promotional banners, readable Chinese labels, and realistic mobile shopping UI hierarchy.

评分看这几点：

• 输出是否像真实应用截图
• 模块和商品卡片是否有可信层级
• 文字是否还能被检查
• 模型有没有把界面做成一张装饰海报

**路由建议：**先跑 GPT Image 2。如果结构对了但画面不够有氛围，再用 Nano Banana 2 做风格探索。

同一提示词测试 2：重文字 App 界面

当最终图像里有 UI 文案、控件、标签、封面图、导航或密集产品信息时，这个测试很有用。

Create a Chinese music player interface in dark mode with album artwork, playback controls, playlist modules, readable Chinese UI labels, and realistic product-app spacing.

评分看这几点：

• 播放层级
• 底部导航逻辑
• 专辑封面处理
• 中文 UI 标签是否可读
• 图像是否像应用，而不是霓虹风海报

**路由建议：**第一版结构化渲染先用 GPT Image 2。布局确定后，如果想要更多情绪或视觉方向，再试 Nano Banana 2。

同一提示词测试 3：角色一致性网格

这是一个反例：GPT Image 2 不一定总该先跑。

Create a 16-panel anime character expression grid with the same character, same hair, same outfit, and different clear emotional expressions in each panel.

评分看这几点：

• 同一个角色是否贯穿全部画格
• 发型、服装和脸部结构是否稳定
• 表情是否变化，但身份没有变
• 网格是否保持整洁

**路由建议：**角色设定表、表情网格、IP 形象组图、重复主体素材，先试 Nano Banana 2。如果网格还需要更强标签、注释或信息布局，再测 GPT Image 2。

同一提示词测试 4：漫画翻译和保留版式编辑

这个任务会暴露另一类失败：模型可以生成一张很漂亮的图，但如果重排了页面逻辑，依然不能用。

Colorize and translate a manga/comic page while preserving panel order, speech bubble placement, page logic, and readable localized text.

评分看这几点：

• 分镜顺序
• 气泡位置
• 翻译文字是否仍对应正确叙事节点
• 模型是在编辑原页面，还是把它重设计成了另一张图

**路由建议：**结构必须保留时，先跑 GPT Image 2。信息结构锁定后，Nano Banana 2 仍然可以用于风格探索。

同一提示词测试 5：真实生活照片

真实感测试更难用单张图下结论。更自然的图，不一定就是更有用的图。

这是本地 GPT Image 2 提示词仓库中的一个提示词：

Candid selfie of a young woman with shoulder-length honey-blonde hair with lighter highlights, green-grey eyes, rosy cheeks, and a natural no-makeup makeup look. She is wearing a light grey hoodie and looking slightly off-camera with a relaxed expression. Background shows a cosy bedroom with warm fairy lights strung on a pink wall, a unmade bed with tan bedding, and a small white desk with stacked books. Soft, warm ambient lighting. Photo-realistic, casual, intimate feel.

评分看这几点：

• 场景是否像随手自拍
• 光线和房间细节是否连贯
• 模型有没有把脸和背景修得过度精致
• 原提示词想要的日常感是否保留下来

**路由建议：**两个都跑。如果精确需求更重要，选 GPT Image 2；如果最终图片更需要自然、不受控的生活感，选 Nano Banana 2。

可复用的商品页提示词

对商业图像来说，最有价值的提示词往往不是一张漂亮独立图片，而是一个能逼模型同时处理多组 UI 信息的结构化样机。

这是从 GPT Image 2 提示词仓库简化出来的版本：

Create an e-commerce skincare product page mockup for a minimal luxury serum brand. Include a desktop product page, mobile preview, product gallery, bestseller badge, rating, price, payment note, quantity controls, add-to-cart buttons, benefits row, and readable UI text.

评分看这几点：

• 商品页层级
• 桌面端和移动端的关系
• 商品细节是否可读
• 电商控件是否可信
• 商品是否仍然是视觉主角

这类测试很适合在 GPTIMG2 AI 里继续跑，因为它正好对应产品的强项：提示词还原、图像编辑、文字渲染，以及可复用的创意结构。需要提示词起点时，可以先看 GPT Image 2 提示词库。

实用路由规则

花积分前，先按这个规则判断：

如果任务需要...	先用...
UI 层级、屏幕、仪表盘或应用截图	GPT Image 2
带价格、评分、按钮和商品细节的产品样机	GPT Image 2
海报、菜单、包装或精确图中文字	GPT Image 2
基于原图并保留版式的编辑	GPT Image 2
角色设定表或重复主体身份	Nano Banana 2
最看重自然感的真实生活照片	两个都跑
需求还不稳定时的快速视觉探索	Nano Banana 2

这样也能避免低质量对比。一张图不能证明哪个模型整体更好；一组按任务设计的提示词，才能说明哪个模型更适合作为第一选择。

GPTIMG2 AI 在这个流程里的位置

GPTIMG2 AI 不是要替你宣布谁赢。它提供的是测试 OpenAI 侧模型的直接入口。

如果已经有提示词，就打开 GPT Image 2 工作区 生成。如果需要产品图、UI 截图、海报、信息图或参考图编辑的提示词起点，可以从 GPT Image 2 提示词页面 开始。

最稳的流程是：

1. 先判断任务类型。
2. 从对比包或提示词库复制一个提示词。
3. 重结构任务先跑 GPT Image 2。
4. 重一致性或真实感任务先跑 Nano Banana 2。
5. 按评分标准比较，不按感觉比较。

最终判断

如果你要的是能作为设计资产工作的生产图像，GPT Image 2 更适合作为第一选择：UI 截图、商品页、海报、图表、包装、保留版式编辑。

如果输出更依赖主体一致性、照片质感和快速视觉探索，而不是严格结构，Nano Banana 2 更适合先跑。

真实工作里，答案不是永远选某一个模型，而是建立路由系统。用同一条提示词，判断正确的失败模式，把每类任务交给更适合的模型。

FAQ

Nano Banana 2 和 Gemini 3.1 Flash Image 是同一个东西吗？

Google 和 DeepMind 的发布页面把 Nano Banana 2 描述为 Gemini 3.1 Flash Image。本文里的 Nano Banana 2 指的就是这个当前 Google 图像模型。

哪个模型更适合 UI 截图？

先试 GPT Image 2。UI 截图需要结构、层级、标签和组件逻辑，这些通常比电影感更重要。

哪个模型更适合角色一致性？

如果同一角色必须在多张表情或多个画格里保持一致，先试 Nano Banana 2。如果角色表还需要更强标签或版式控制，再测 GPT Image 2。

这些提示词可以直接复用吗？

可以。它们就是按同一提示词测试来写的。比较模型时，保持文本、画幅和参考图稳定，然后一次只改一个变量。