经过三天集中测试，我完成了对 GPT-Image2 和 Nano-Banana 2 两款 AI 生图模型的系统性评估。本次测试覆盖 32 个实际应用场景分类，全部采用相同提示词进行横向对比，所有测试结果、原始提示词及生成图像均已整理归档。
测试分类聚焦真实工作需求，包括电商详情图、品牌海报、Logo 设计、VI 视觉系统、产品包装、年代感影像、多宫格分镜图、图生图（如线稿上色、实拍转海报、风格迁移等）以及证件照与写真类任务。所有测试均以中文提示词为主，重点考察模型对中文语义的理解能力、文字渲染准确性、排版逻辑性、审美一致性及复杂指令的执行精度。
中文文本处理能力
在直播间界面还原测试中，GPT-Image2 准确呈现了中文界面元素，无错别字、无乱码；Nano-Banana 2 则因提示词含“知名人士”触发内容安全机制而报错。调整提示词后虽可生成，但中文文字频繁出现错字、漏字及排版错位，尤其在中文字数较多时，可读性显著下降。
电商详情图
GPT-Image2 一次性生成的详情图结构清晰、信息层级合理、字体规范，可直接用于上线；Nano-Banana 2 生成结果排版松散、图文比例失衡、小字号中文普遍不可读，需大量后期修正。
海报设计
针对“过桥米线美食海报”“中国航天主题宣传海报”“成都文化旅游宣传海报（21:9 尺寸）”三类任务，GPT-Image2 均精准响应尺寸要求、元素构成与风格倾向，视觉完成度高；Nano-Banana 2 多次忽略关键约束（如尺寸比），出现中英文混排、信息堆砌、构图失衡等问题，审美表现明显滞后。
品牌 Logo 与 VI 系统
在为“山间沐浴”新中式茶饮品牌设计 Logo 时，GPT-Image2 单次输出 4 款高质量方案，风格统一、细节完整；Nano-Banana 2 将多个方案压缩于单图内，导致识别困难，且存在图形变形、文字错误等基础问题。
进一步使用图生图功能，在选定 Logo 基础上生成 VI 提案展示版，GPT-Image2 输出信息量充足、排版专业，具备交付可行性；Nano-Banana 2 结果细节错误频出，重复元素明显，无法满足商用标准。
产品包装设计
在“月光白桃气泡水瓶身包装”“闪电快递 IP 吉祥物”等任务中，GPT-Image2 准确呈现产品标准号、条形码、品牌调性与多场景应用示意；Nano-Banana 2 倾向默认输出海外风格，若未明确提示“中文”，则自动规避中文信息，且吉祥物设定存在中英文混杂、角色特征模糊等缺陷。
联网搜索与真实信息整合能力
GPT-Image2 具备实时联网检索能力。例如，在生成“Logic 新款机械键盘”宣传图前，模型主动检索并准确反映该产品于 4 月 15 日发布的事实；生成“小米 SU7 赛道发布图”时，车辆外观、性能参数与官网公开信息高度一致。Nano-Banana 2 无此能力，所生成图像信息虚构、逻辑混乱、品牌名称与产品形态均严重失真。
写实人像与年代感影像
- 小红书风格写真（长发女生+复古胶片相机）：GPT-Image2 成果真假难辨，氛围精准；Nano-Banana 2 明显失真，缺乏平台特有质感。
- 60 岁中国老人肖像：GPT-Image2 更自然，光影与皮肤质感更趋真实；Nano-Banana 2 存在过度强调纹理、神情呆板等问题。
- 1995 年教室上课场景：GPT-Image2 完整还原时代细节（黑板字迹、课桌样式、学生着装）；Nano-Banana 2 色彩沉闷、空间逻辑错误（如黑板位置异常）。
- 1992 年除夕夜家庭聚餐：两者均能准确理解提示词，但在色彩温度、生活气息与真实感层面，GPT-Image2 表现更优。
多宫格影视分镜图
在 9 宫格横版分镜任务中，GPT-Image2 稳定输出符合镜头语言、叙事连贯、风格统一的结果；Nano-Banana 2 虽能生成分镜格式，但人物形象不一致（如古装剧中将军变为中年大叔）、场景逻辑断裂、画面崩坏率高，实用性低。
图生图能力
在实拍图转电商海报任务中，GPT-Image2 对普通矿泉水、母婴产品、泡面、插线板、酒类等日常物品的实拍图，均能一键生成高质感、强品牌感的营销级海报，无需反复调试；Nano-Banana 2 在同类任务中常出现主体失焦、背景违和、文案缺失或错误等问题。
在线稿上色测试中，面对高度复杂的线稿，GPT-Image2 上色逻辑合理、过渡自然；Nano-Banana 2 错误率高，常遗漏细节区域或填色溢出边界。
证件照与风格转换
将素颜 AI 图转为日系 JK 杂志封面、将参考图转为可直接使用的证件照，GPT-Image2 均能稳定达成目标；Nano-Banana 2 在此类精细控制任务中表现不稳定，偶有面部畸变或风格偏移。