Nano-Banana使用教程

当我第一次看到谷歌发布了一个名为Nano-Banana的东西时，我以为这是个玩笑。但现实远比想象有趣：Nano-Banana 是一个轻量级的人工智能图像编辑模型，感觉像是快速、设备上、日常设计工作的缺失拼图。与需要强大GPU的大型模型不同，这个模型针对速度和可访问性进行了优化。

我在不同工作流程中测试了它——从简单的修饰到程序化编辑——以下是我的发现。

Nano-Banana的承诺

像Stable Diffusion XL或Imagen 3这样的大型图像模型能产生惊艳的结果，但它们很重。你需要强大的计算能力，延迟可能会扼杀创造力。Nano-Banana完全颠覆了这一局面。

它足够小巧，可以在消费级设备上运行，但功能强大，足以处理：

• 对象移除和替换

• 背景编辑

• 风格转换

• 轻量级图像生成

这种组合使其不像“艺术工作室”，更像是日常图像编辑的瑞士军刀。

安装和设置

谷歌让入门变得出奇简单。一旦获取了模型检查点，我就能使用官方Python库加载它。

from nanobanana import NanoBanana# 初始化模型
model = NanoBanana(model_size="small")
# 加载图像
image = model.load_image("input.jpg")
# 简单编辑：移除背景
edited = model.remove_background(image)
# 保存输出
edited.save("output.png")

没有GPU？没问题。它可以在CPU上运行，虽然速度较慢。在Mac M2上，它几乎是实时的。

日常编辑变得超级简单

这让我眼前一亮：

我有一张照片，角落里有一个杂乱的咖啡杯。我没有打开Photoshop，只是简单地请求：