在 2025 年 12 月，兩個最受討論的圖像模型 — OpenAI 的 GPT Image 1.5 與 Google/DeepMind 的 Nano Banana Pro（屬於 Gemini 圖像家族）— 被定位為直接競爭對手：兩者都致力於高保真生成、更強的指令遵從，以及專業級編輯工具組。OpenAI 強調速度、指令遵從，以及與 ChatGPT 的更緊密整合；Google 則聚焦於攝影棚級控制（相機、光線、多語言文字渲染）與在 Gemini 和 Ads 產品中的整體整合。
什麼是 GPT Image 1.5？
GPT Image 1.5 是 OpenAI 以 ChatGPT Images 形式發布的最新圖像聚焦模型。其定位為可投入生產的圖像生成與編輯引擎，具備更嚴謹的指令遵從、更快的回應速度，並在多次編輯中更好地保留圖像元素。該模型可透過 ChatGPT 介面與 OpenAI API 使用。
核心能力與特性
- 更快的生成與編輯速度： OpenAI 報告在許多使用情境下，生成/編輯速度相較先前的 ChatGPT 圖像模型可達到最多四倍的提升——對於迭代式創作是實質改進。
- 更強的指令遵從/局部化編輯： GPT Image 1.5 著重於進行目標化的變更（例如：更改帽子顏色、調整臉部光線），同時保留構圖、陰影與不相關元素，降低舊流程常見的「全部重繪」行為。
- 成本與效率更新： OpenAI 的公告指出，相較於 GPT Image 1，GPT Image 1.5 的圖像輸入/輸出成本約降低 20%，讓同樣的預算可進行更多次迭代。
- ChatGPT 中全新的 “Images” 工作區： 提供側邊欄/專屬入口，含預設、熱門提示與篩選器，旨在加速創作者與行銷團隊的發想與迭代。
典型使用情境
- 產品型錄生成（從單張原始照片產出多變體）。(OpenAI)
- 迭代式修圖與局部化編輯（服飾/髮型試穿、小幅構圖調整）。
- 品牌維持的編輯：模型強調在多次編輯中保持標誌、色彩方案與視覺識別的一致性。
什麼是 Nano Banana Pro？
Nano Banana Pro（也稱為 Gemini 3 Pro Image）是 Google/DeepMind 基於 Gemini 3 Pro 多模態主幹打造的高階圖像生成與編輯模型。它是早期 Nano Banana 系列的商業繼任者，專注於提供高保真、以推理為導向的圖像合成，並與 Google 生態系（Slides、Ads、Drive 等）進行緊密整合。Google 將 Nano Banana Pro 定位為可達攝影棚水準的圖像創作與編輯選項，針對需要精準控制、多語言文字渲染與高解析輸出的生產級素材進行優化。
主要技術與使用體驗升級是什麼？
- Gemini 3 Pro 推理 + 視覺保真度： Nano Banana Pro 利用 Gemini 3 Pro 的多模態推理，生成在語境上更一致的圖像（適用於資訊圖表、示意圖，以及需反映真實世界事實的照片）。
- 高解析/4K 輸出與快速渲染模式： Nano Banana Pro 宣稱可達專業級 4K 品質，且許多編輯在短時間內完成。部分預覽提及在優化環境下，常見編輯可於接近 10 秒內回應。
- 精準的多語言文字渲染： 強調在圖像中渲染可讀、正確在地化的文字——這一直是圖像模型的難題——以便產出全球化行銷素材與國際化的 UI 截圖。
- 整合式編輯 UI / 以對話為先的工作流程： 以自然語言驅動的對話式編輯（例如：「把背景換成雨夜天際線，保留主體陰影」），並提供繪圖/筆刷模式進行局部編輯。
典型使用情境
- 企業級創意製作（廣告活動、產品型錄、包裝）。
- 需注重事實準確性的技術圖、地圖與訓練材料。
- 內嵌可讀文字的多語言行銷素材。
- 整合至大型企業內容流程，具治理與搜尋對齊能力。
GPT Image 1.5 與 Nano Banana Pro 該如何比較？
以下是一張清晰的對照表，概述 GPT Image 1.5 與 Nano Banana Pro 在關鍵類別上的差異——基於最新可得的功能對比與測試：
| Category | GPT Image 1.5 (OpenAI) | Nano Banana Pro (Google / Gemini) |
|---|---|---|
| Core Focus | 快速、指令遵從的圖像生成與編輯，強化細節控制與實用工作流程。 | 高品質、寫實的圖像生成與編輯，著重語義扎實與版面/文字保真度。 |
| Parent Model / Architecture | OpenAI 的 GPT-Image-1.5（擴散/Transformer 混合） | Google Gemini 3 Pro Image（原生多模態 MoE Transformer） |
| Speed | 相較先前 OpenAI 圖像模型最高可達 ~4× 的速度；對迭代有顯著提升。 | 在 1K 解析度下非常快速（~10–15 s），更高尺寸下仍具競爭力。 |
| Image Quality | 質量扎實且靈活；對表現力與風格化任務表現優異。 | 在更高解析度下具有一致更銳利的照片級寫實度。 |
| Text Rendering | 文字渲染表現良好；較舊版本有明顯進步，但在複雜版面上仍可能有變數。 | 更佳的文字清晰度、版面保真度與多語言支援。 |
| Resolution / Output Range | 支援高品質輸出； ~1024×1536 / ~1.5K（約 1–2 MP） | 更廣的解析度範圍，包括 2K 並可達 4096×4096（4K）模式。 |
| Reference Images Support | 支援（多張參考圖像，控制保真度強）。 | 支援（最多 14 張參考圖像，以維持角色/品牌一致性）。 |
| Prompt Adherence / Interpretation | 非常字面且一致，有助於嚴格對齊意圖。 | 具創意詮釋，且具有強烈的美學保真。 |
| Editing Precision | 適合迭代與目標化編輯；語義一致性表現良好。 | 在精準、忠於指令的編輯與複雜照片任務上略有優勢。 |
| Photorealism | 在許多任務上表現良好；偶爾帶有生成式「質感」。 | 更傾向產出更具照片感、符合現實世界可能性的結果。 |
| Best Use Cases | 快速迭代、電商變體、創意探索、表現型風格化編輯。 | 高保真生產工作、資訊圖/版面、巨量設計任務。 |
| Cost Efficiency | 在較低設定下每張圖成本較低；適合高量產出。 | 高階層級具更廣的輸出品質與解析度——在高解析時可能成本較高。 |
| Strength in Real-World Context | 對創意與敘事型圖像任務表現強。 | 在真實世界與語義扎實的圖像表現特別出色。 |
快速解讀
- 指令保真度： GPT Image 1.5 著重於遵循指令與迭代編輯，並保留身份/光線一致性。Nano Banana Pro 歷來偏重照片寫實的渲染與材質/光影的精緻度。許多提示下兩者差距接近，但當任務需要精準、多步驟編輯時，GPT Image 1.5 常更有優勢。
- 速度與吞吐量： 兩者皆宣稱強勢表現；OpenAI 宣傳相較其前代可達 4× 的速度提升。Nano Banana Pro 也因快速生成而獲讚，真實延遲高度取決於部署與模型尺寸。
- 保留 vs. 美學潤飾： GPT Image 1.5 針對編輯時保留關鍵元素進行調校（有利於品牌與人像一致性）。Nano Banana Pro 有時更偏好整體電影感與材質渲染——對單次照片寫實生成極為出色。何者更佳取決於你的流程：迭代編修 vs. 單次風格化渲染。
- GPT Image 1.5 針對速度、靈活性與迭代編輯工作流程最佳化——當你需要快速結果、理解複雜自然語言指令，並以具成本效益方式進行大量創意批次時，表現出色。
- Nano Banana Pro 在最終輸出保真、文字/版面精準與逼真攝影品質方面表現亮眼——非常適合高解析度商業產出與企業出版。
原始排行榜名次誰勝？
在 1.5 發布時，LM Arena 的 Text-to-Image 排行榜將 GPT Image 1.5 列為第 1 名（分數約 ~1264），Nano Banana Pro 居前段但略後（部分快照約 1235）。在圖像編輯方面，新的 OpenAI 別名（chatgpt-image-latest）以微幅優勢位居榜首，略勝 Nano Banana Pro。這些是具有意義的信號，表示 OpenAI 的迭代讓其模型在熱門公開排行榜上立即達到競爭同等或些微領先。
模型基座與推理骨幹
- GPT Image 1.5： 構建自 OpenAI 的圖像能力模型家族，並與 ChatGPT 直接整合；主打指令遵從的編輯與迭代工作流程。公告未公開具體層數/參數規模；OpenAI 更著重於 API 存取與平台整合。
- Nano Banana Pro： 建構於 Gemini 3 Pro（Google/DeepMind），描述為多模態推理核心與渲染管線的融合（根據部分工程師的文章為 GemPix / 擴散式混合）。Google 強調推理 + 對齊是差異化之處。具體參數規模同樣未公開。
延遲與吞吐量（實務基準）
- GPT Image 1.5： OpenAI 與相關報導指出，在許多任務中相較先前 GPT 圖像模型可達*4×*的提速；實際延遲依圖像尺寸、品質設定與負載而異。
- Nano Banana Pro： Google 強調非常快速的「Pro」模式與 4K 能力；實測評測顯示編輯回應非常迅速（部分展示中常見操作不到 10 秒），但大規模企業使用仍取決於服務層級與基礎設施。
成本與配額
- GPT Image 1.5： OpenAI 文件顯示更新後的圖像 token 計價；官方公告亦提及相較於前代圖像模型，圖像輸入/輸出成本約降低 ~20%。每張圖像的實際價格視 API 方案與 token 用量而定。
- Nano Banana Pro： 透過 Gemini 應用層級提供；Google 對一般使用者提供免費與付費級距（Google AI Pro、AI Ultra、Enterprise）以獲得較高配額。已發表的在地文章彙整訂閱層級與每日生成上限；企業級價格視方案而異。
輸出保真度與限制
- GPT Image 1.5： 著重構圖保留、品牌/標誌一致性與迭代保真度；並稱相較早期 OpenAI 圖像模型，文字渲染有所提升。
- Nano Banana Pro： 著重 4K 保真、穩健的文字排印與語義對齊（例如：生成場景在真實世界中的合理性）。兩者仍存在持續的邊緣案例（錯標、在複雜場景理解下出現奇異偽影）。
圖像編輯與迭代工作流程
- GPT Image 1.5：設計用於 ChatGPT 中的對話式、迭代編輯；可接收使用者圖像、自然語言編輯指令，並產出保留身份與照片感的編輯結果。更快的生成速度直接促進更順暢的「修改-檢視」循環。這對需要人機協作快速調整的設計流程特別有利。
- Nano Banana Pro：同樣支援精準編輯與創意控制，但更偏向於最終輸出保真與品牌一致性的生產環境。其搜尋對齊與文字渲染有助於產出兼具視覺準確與語境正確的企業出版素材。
哪個模型更擅長具體的圖像編輯指令？
以下是我針對 xx 與 xx 比較所進行的一些圖像生成與編輯測試。兩個模型各有優劣，應依應用需求選擇合適者。
測試案例 A —「在保留姿勢與光線下更換服裝顏色/材質」
代表性提示：「把男子的紅色帽子換成淺藍色絲絨。不要改變光線、陰影或其他任何部分。」
- 據報告 GPT Image 1.5 的結果： 能穩定保留姿勢、陰影與整體光線；顏色/材質變更具高度寫實；在較低品質預設下，部分高頻邊緣可能出現輕微光暈；使用
input_fidelity="high"與quality="high"時效果更佳。 - 據報告 Nano Banana Pro 的結果： 同樣表現優秀；在 Pro/高解析設定下，特別是當用戶指定相機/光線語境（例如：「符合 50mm 人像光線」）時，更能忠實保留微小陰影與布料紋理；在最高品質模式下稍慢，但在 4K 輸出時呈現更乾淨的紡織質感渲染。
實務結論： 對於快速、迭代式編輯，GPT Image 1.5 通常更快且非常可靠；而在需要像素級布料/修圖的最終大尺寸輸出時，Nano Banana Pro 的攝影棚級控制在最後成品上可能略勝。
測試案例 B —「更換背景（室內棚拍 → 雨夜都會）並保留主體」
代表性提示：「把棚拍背景換成雨夜的城市。保留主體的光線與反射。」
- 據報告 GPT Image 1.5 的結果： 能良好保留主體完整性與光線；若要維持反射與投影一致，需更謹慎的提示；適合快速嘗試多種迭代。
- 據報告 Nano Banana Pro 的結果： 指定相機/光線參數時，Nano Banana Pro 常能產出環境光更一致、反射更真實（玻璃、濕地面）的場景；當你需要物理上更合理的光影合成做最終合成時，建議選用。
實務結論： GPT Image 1.5 可快速進行背景替換並強化主體保留。若使用其攝影棚控制，Nano Banana Pro 在環境光的物理一致性上更勝一籌。
測試案例 C —「在圖像上新增/修改可讀文本（如雜誌封面/招牌）」
代表性提示：「在廣告看板上，把英文標題換為『WINTER SALE — 50%』，使用窄體無襯線；保留方向與透視。」
- 據報告 GPT Image 1.5 的結果： 相較前代在文字保真上有明顯進步——小而密集的文字在許多情況下更可讀且方向正確；對非常小的裝飾性字體仍有部分失誤模式。
- 據報告 Nano Banana Pro 的結果： 文字渲染強勢，尤其在多語言方面；Google 強調多語言可讀性作為賣點；高階 4K 輸出在看板尺度上呈現清晰銳利的文字。
實務結論： 兩者相較過往世代皆大幅提升。針對多語言廣告與印刷級的精細字體，Nano Banana Pro 的資訊顯示其略具優勢；而 GPT Image 1.5 在迭代式原型製作上更快。
測試案例 D —「在多姿勢/多場景中維持角色一致」
代表性提示：「渲染同一位女性角色（相同服飾與臉部細節），在三個不同的城市地點行走，並在多次生成中維持身份一致。」
- 據報告 GPT Image 1.5 的結果： 在謹慎設計 seed/prompt 結構與
input_fidelity控制下，有良好的身份保留；在角色數有限的情況下表現穩定。 - 據報告 Nano Banana Pro 的結果： Nano Banana Pro 將「角色一致性」作為 Pro 能力的一部分（評測者也證實 Pro 模式下跨場景一致性提升）；當你需要多張高解析一致輸出時，可能是更好的選擇。
實務結論： 兩者皆可達成；Nano Banana Pro 更傾向於生產規模下的多輸出一致性。
團隊應該測試什麼以做出選擇？
請用你們的資料進行以下盲測：
- 一致性測試： 從一張真實主體照片出發，迭代 5–10 次編輯；衡量身份漂移或偽影引入。
- 文字與標誌渲染： 在圖像中生成或編輯細小文字元素與標誌；評估可讀性與保真度。
- 吞吐量： 在你的生產環境中測量端到端延遲。
- 邊界情境： 嘗試困難的構圖變更（替換物件、同時更改多個屬性）。
這些實證檢查將揭示哪個模型更符合你的產品需求：極致寫實、可重複的編輯，抑或最佳的版面與文字處理。
結論 — 如何抉擇
GPT Image 1.5 與 Nano Banana Pro 代表了兩大平台現行世代的圖像 AI 產品。兩者針對的優先事項略有不同。你應該如何選擇：
- 若選 GPT Image 1.5： 你需要可預期、可重複的編輯（電商、品牌攝影）、整合 ChatGPT 的工作流程，以及在對話式創意工作室中快速迭代。
- 若選 Nano Banana Pro： 你的首要任務是生產素材的最終照片級保真與圖像中文字的精準度。
兩者都是旗鼓相當的競爭者；實務選擇多半取決於風格上的細微差異、特定資料集的長處，以及你所需的工作流程整合。
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