指南 / 模型

NOLGIA 上的 Nano Banana 2.1:原生 4K、四張參考圖、精準文字與 8:1

Google 於 2026 年 10 月 6 日發布了 Nano Banana 2.1,現在已可在「建立影像」中使用。以下是變更內容與來源,並針對每個新功能提供一次實際操作:確切的提示詞、設定與即時價格。

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原生 4K4 張參考圖片確切文字8:1 寬幅

依序列出你製作的內容。點一下即可跳到對應步驟。

Nano Banana 2.1 是 Google 最新的圖片模型,為 Nano Banana 2 的更新版本。Google 於 2026 年 10 月 6 日發布並全面開放。在 NOLGIA 上,它現在已於 建立圖片 中提供,從 Starter 方案即可使用。

我們在 建立圖片 中,於手機上針對每個新功能各執行一次,並使用三個 AI 角色:Theo、Juno 和 Jean Phil。下方的每張圖片都是該次執行的結果,而頂部的短片也是由相同的執行內容剪輯而成。

短片

本指南所依據的短片,分為三個部分。下方的每個步驟都展示了相同的執行內容,包含其提示詞和設定。

短片第一部分:Jean Phil、Juno 和 Theo 在一張 1:8 的長圖中堆疊成人體塔,標題為 Nano Banana 2.1,Theo 在水果攤詢問有什麼新內容,以及四個新功能
第一部分:開場鉤子與新內容。 人體塔是一張 1:8 的圖片。主持人 Theo 是一個 AI 角色:他的台詞是一段 Seedance 2.5 的生成結果,使用他自己的聲音。
短片第二部分:在 **建立圖片** 中選擇 Nano Banana 2.1,Jean Phil 躲藏的 4K 跳蚤市場,四張參考照片合成一張餐廳照片,以及精確拼寫的字母板菜單
第二部分:原生 4K、四個參考圖與精準文字,在手機上的 Create images 中拍攝。旁白是 Theo 的聲音複製,在 NOLGIA 上製作。
影片第三部分:選定 8:1 長寬比,一輛白色加長禮車橫跨超寬畫面,Theo 在印刷店比較 Nano Banana 2 和 2.1 的 4K 價格,以及 Theo 在餐廳呼籲大家試試看
第三部分:8:1、價格與免費指南。

Google 做了哪些改變

Google 在其 Gemini API 模型頁面列出了 Nano Banana 2.1(模型 ID gemini-nano-banana-2.1)的这些更新,日期為 2026 年 10 月 6 日:

  • 1K、2K 和 4K 的品質與真實感更佳。
  • 更乾淨的寬幅與直幅畫面。 Google 修復了 2K 和 4K 下 1:4、4:1、1:8 和 8:1 長寬比的拼貼瑕疵。
  • 文字更佳。 增強文字渲染效果,資訊圖表排版更準確。
  • 更多參考圖。 透過 Google API,單張圖片最多可使用 14 張參考圖。
  • Grounding 與思考。 支援 Google Web 和 Image Search 的 Grounding,以及從 minimal 到 high 的思考等級。

Google 稱它是 Nano Banana Pro 更高效的對應版本。發布日期詳見 Google Cloud 發布說明,而 Google DeepMind 的模型頁面則指出其在視覺設計、主題一致性以及圖片中清晰可讀的文字方面有所改進。

這在 NOLGIA 上的意義, 於 2026 年 10 月 9 日確認。即時價格請見本指南末尾的成本區塊。

Nano Banana 2.1Nano Banana 2Nano Banana Pro
2K 和 4K由模型直接渲染透過 NOLGIA 的放大器透過 NOLGIA 的放大器
2K 和 4K 的價格三者中最低較高最高
參考圖片最多 4 張11
最寬和最長的畫面8:1 和 1:84:1 和 1:421:9 和 9:16

選擇 Nano Banana 2.1 並設定為 4K

開啟 建立圖片,點擊模型並選擇 Nano Banana 2.1。在 品質 下選擇 4K。在渲染前,Generate 按鈕會顯示價格。

建立圖片中的模型清單,突出顯示 Nano Banana 2.1,並顯示其價格、1K 和 4 個參考圖片
選擇 Nano Banana 2.1。
品質選單設定為 4K (+5 點數)
品質:4K。
「產生圖片」按鈕,顯示一張 4K 圖片的價格
價格, 在渲染前顯示。
我們使用的提示詞 (9:16, 4K, 從「演員陣容」新增的 Jean Phil)
A 4K photograph of a packed Sunday flea market on a narrow Paris street, shot from a high balcony with a long lens: hundreds of shoppers between antique stalls, rugs, gilded mirrors, old cameras, crates of records, striped awnings, cafe tables and a brass band in one corner. Hidden very small in the crowd near the top of the frame, Jean Philanthrope in his brown houndstooth suit shadowboxing completely deadpan in front of a mirror stall, easy to miss. Natural afternoon light, crisp detail everywhere, every face and sign sharp, 35mm film colour. No text overlays.
從陽台看到的熱鬧巴黎跳蚤市場:數百名購物者穿梭於條紋遮陽篷、地毯、鍍金鏡子和銅管樂隊之間,Jean Phil 在其中顯得渺小
4K 渲染圖,3072 × 5504。 Jean Phil 就在裡面。
同一張渲染圖的裁切:Jean Phil 穿著千鳥格西裝,在鍍金鏡子攤位前進行影子拳擊
找到了。 同一張渲染圖的全解析度裁切。

提示:以 1K 草稿. 1K 是最便宜的尺寸。先用 1K 測試提示詞,然後將你滿意的結果以 4K 渲染。

新增最多四張參考照片

在提示詞下方,按下 加入參考圖片 並上傳最多四張照片:臉部、產品、地點。每張照片都會獲得一個編號,提示詞會以 @Image1 到 @Image4 指向它。說明哪張照片是哪个人或物,以及每個人的動作。

編輯列:Nano Banana 2.1、Aura、加入參考圖片、演員陣容、地點、品牌套件和產品
加入參考圖片, 位於演員陣容、地點、品牌套件和產品旁邊。
上傳框與參考圖 (4/4):Jean Phil、Juno、Theo 和一罐 RED LINE 汽水,編號為 Image 1 至 Image 4
參考圖 (4/4)。 Image 1 是 @jean_philanthrope 的參考照片。Juno 和 Theo 是我們自己的 AI 角色,而 RED LINE 是一款虛構的汽水。
我們使用的提示詞 (4:5, 2K)
A flash photo of three friends squeezed into one red vinyl diner booth at night, like a photo booth portrait. @Image1 is Jean Phil: he sits completely deadpan in his brown houndstooth suit, holding a can of RED LINE cherry soda up like a trophy. @Image2 is Juno: in her red leather trench coat and oval sunglasses, she ignores the soda and sips a tiny white espresso. @Image3 is Theo: he laughs with his arms around both of them. The can is exactly the RED LINE can in @Image4, its wordmark sharp. Keep each face exactly like its photo. Hard direct on-camera flash, glossy skin, 35mm film grain, a neon sign glowing behind them. No other text.
Jean Phil 像舉起獎盃一樣高舉一罐 RED LINE,Theo 大笑並摟著他,Juno 則在喝一小杯濃縮咖啡,背景是霓虹燈招牌下的紅色餐車座位
全部四個都保留了: 三張臉孔和那罐汽水,其字標清晰可讀。提示詞未給霓虹燈招牌任何文字,因此模型自行編造了一些:請為每個招牌提供確切文字。

提示:將四張照片的總大小控制在 10 MB 以內. 單一工作的參考圖片總大小最多為 10 MB,較大的檔案集在渲染前就會失敗(點數會退還)。請將手機照片和 PNG 儲存為長邊約 1,000 px 的 JPEG。角色也算在內:他們儲存的圖片會原樣發送。「從資產中選擇」一次只能選取一張圖片,因此請將其他圖片作為上傳新增。

在提示詞中放入確切文字

請按照應出現的順序確切寫出文字,並明確說明:*exactly these six lines in this order*。用斜線分隔各行。這個例子不需要參考圖。

Create images 中的提示詞框結尾處有選單列,下方選取了 Nano Banana 2.1
提示詞結尾,已輸入。
我們使用的提示詞 (4:5, 2K)
A photograph of an old diner's black felt letter board menu hanging on a tiled wall, lit by a hard direct flash, white plastic letters, every word perfectly spelled, exactly these six lines in this order: JUNO'S DINER / ESPRESSO, SIPPED SLOWLY 4 / CREPE, ON FIRE, IGNORED 9 / OSTRICH SPECIAL, ASK INSIDE / SHADOWBOXING LESSONS 12 / NO PANIC SERVED HERE. On the counter below the board, a tiny white espresso cup and a crepe on fire on a plate, nobody reacting. 35mm film grain, saturated colour.
貼在磁磚牆上的黑色毛氈字母板,上面寫著 JUNO'S DINER, ESPRESSO, SIPPED SLOWLY 4, CREPE, ON FIRE, IGNORED 9, OSTRICH SPECIAL, ASK INSIDE, SHADOWBOXING LESSONS 12, NO PANIC SERVED HERE,下方有一杯義式濃縮咖啡和一個燃燒的可麗餅
六行文字,拼寫與輸入一致, 第一次生成時。
  • 每行保持簡短:招牌、菜單或標籤比段落更易讀。
  • 輸入你想要的字母大小寫。
  • 發布前仔細檢查每個字。Google 表示文字渲染有所改進,但不保證完全不出錯。

使用 8:1 寬幅或 1:8 直幅

在 長寬比 下,Nano Banana 2.1 新增了 8:1 和 1:8,這是 NOLGIA 上任何 Nano Banana 模型中最寬和最長的畫框。說明什麼填滿長度:兩端是什麼,中間重複什麼。

長寬比網格,選取了 8:1,最後一行顯示 1:8
已選取 8:1。 1:8 在最後一行。
8:1, 4K (從 Characters 新增 Jean Phil 和 Juno)
One continuous ultra-wide 8:1 photograph: the longest white stretch limousine in the world fills the whole width of the frame, parked on an empty desert highway at golden hour. At the far left end, Jean Philanthrope sits deadpan behind the wheel in his brown houndstooth suit, shadowboxing through the open driver's window. At the far right end, Juno leans out of the very last sunroof in her red leather trench coat and oval sunglasses, sipping a tiny white espresso. Dozens of identical tinted windows in between, a single tumbleweed rolling past the middle. Hard sun, long shadows, saturated colour, 35mm film grain. No text.
一張白色加長禮車橫跨超寬沙漠畫面的照片,車身有數十個窗戶,一端是 Jean Phil 在駕駛,另一端最後一個窗戶裡是 Juno,下方則是從同一張照片裁切出的兩端放大圖
一張 8:1 的圖片,11712 × 1408。上方是完整畫面;下方是同一張圖片裁切出的兩端。
1:8, 4K (全部從「演員陣容」新增)
One extremely tall vertical photograph in a 1:8 frame. A human tower of three people balanced on each other's shoulders in a narrow Paris courtyard at dusk, shot from far below with a wide lens and a hard direct on-camera flash. At the very top, Jean Philanthrope stands completely deadpan in his brown houndstooth suit, shadowboxing at the sky. In the middle, Juno in her red leather trench coat and oval sunglasses calmly sips a tiny white espresso, not holding on to anything. At the bottom, Theo in his brown leather blazer grins up at them, holding Juno's boots. Pigeons sit along the window ledges, a laundry line crosses the courtyard, and a concierge watches from a doorway, unbothered. 35mm film grain, saturated colour, deep blue sky. No text.
一張極高的照片中,巴黎狹窄庭院裡的人體金字塔:頂端是 Jean Phil 在打空拳,中間是 Juno 在喝義式濃縮咖啡,底端是 Theo 扶著她的靴子;右側則是從同一張照片裁切出的頂端與底端放大圖
一張 1:8 的圖片,1408 × 11712。左側是完整畫面;右側是同一張圖片裁切出的頂端與底端。

提示:長幅畫面的適用場景. 8:1 適合橫幅、網站頁首和全景圖。1:8 適合垂直捲動的長圖或從上到下閱讀的故事。

2.1 在 NOLGIA 上無法做到的事

  • 每次請求僅限一張圖片。
  • 不支援遮罩編輯。Google DeepMind 頁面提及基於遮罩的編輯功能,但「建立圖片」並未為 Nano Banana 2.1 提供此選項。
  • 沒有思考等級或搜尋基礎控制項。
  • 每個提示詞僅限四張參考圖片,而非 Google API 的十四張。

費用說明

本指南中的每張圖片都是使用 Nano Banana 2.1 以 2K 或 4K 生成的結果。Nano Banana 2.1 從 Starter 方案即可使用,且「產生」按鈕會先顯示確切價格。以下是 Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 及 Nano Banana Pro 的即時價格比較。

  • Nano Banana 2.1Every plan

    Per image

    1K 4 點 · 2K 5 點 · 4K 9 點

  • Nano Banana 2Every plan

    Per image

    Native 4 點 · 2K 17 點 · 4K 54 點

  • Nano Banana ProEvery plan

    Per image

    Native 8 點 · 2K 21 點 · 4K 58 點

頁面載入時從目錄即時讀取。 所有價格都會在生成前顯示。 查看所有費率.

常見問題

Nano Banana 2.1 是新模型還是更新版本?
這是 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)的更新版本,於 2026 年 10 月 6 日發布並全面開放。Google 稱其為 Nano Banana Pro 的更高效能對應版本。
在 NOLGIA 上,它比 Nano Banana 2 便宜嗎?
在 1K 解析度下,兩者價格相同。在 2K 和 4K 解析度下,Nano Banana 2.1 的價格低得多,因為它能直接渲染這些尺寸,而 Nano Banana 2 則需透過 NOLGIA 的放大器處理。本指南中的費用區塊顯示了即時價格。
我可以使用多少張參考圖片?
在 NOLGIA 上,每個提示詞最多可使用四張參考圖片,可以是上傳檔案或角色,總大小上限為 10 MB。Google 的 API 接受最多 14 張。在 NOLGIA 上,Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 僅支援一張。
我需要哪個方案?
Starter 或更高級別的方案。
影片中的人物是誰?
這些是 AI 角色。Theo 和 Juno 是 NOLGIA 的原創角色。Jean Phil 是我們根據 @jean_philanthrope 的參考照片重現的 AI 網紅,NOLGIA 與他的帳號沒有關聯。RED LINE 是一款虛構的汽水。

試用 Nano Banana 2.1

開啟建立圖片

影像製作

讓角色和地點在不同鏡頭間保持一致

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