输出
1K
适合快速草图、社媒图、缩略图和轻量营销视觉。
支持多图参考、自动宽高比和长文本提示词,让 AI 图片创作更灵活。
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Nano Banana 2 Lite 是 Nano Banana 图片系列中更偏速度和效率的模型,核心优势是低延迟 1K 出图、快速提示词测试、参考图编辑和高频创意打样。它适合先快速看更多方向,再决定是否切换到更高分辨率或更强控制的生产级模型。
输出
1K
适合快速草图、社媒图、缩略图和轻量营销视觉。
参考图
最多 10 张
用产品图、人物图、风格板或构图参考来引导编辑结果。
适合
快速迭代
先探索提示词、变体和改图方向,再把最终方案交给更高分辨率工作流。
消耗
6 积分
适合高频图片生成、快速创意测试和日常视觉需求。
Lite 的重点应该放在速度:当你需要快速得到可评估、可分享、可测试或可继续细化的视觉结果时,它比更重的模型更合适。

在创意画布里快速生成情绪板元素、主图草稿、界面插图想法和轻量产品视觉,让用户不离开工作流就能测试不同视觉方向。

把用户照片、头像或人物参考转成旅行主题明信片,适合旅游、生活方式和娱乐应用,比如巴黎、京都、公路旅行或海岛场景。

为互动游戏、语音冒险和故事产品快速生成 1K 场景卡、物品视觉、角色瞬间和剧情状态图。

当 AI 代理生成幻灯片、博客、报告或落地页时,用它快速补齐横幅图、页面模块图、概念插图和演示配图。
Nano Banana 2 Lite 更适合明确、直接、可快速判断好坏的视觉任务。把它当成快速创意打样模型使用:先用它探索画面方向、比较提示词表达、测试参考图质量,再把最好的构图和风格继续细化到最终图。
提示词不要同时塞进太多方向,先说明最终要得到什么图片。可以写清主体、场景、风格、镜头、光线,以及必须出现的文字。目标越集中,1K 草图越容易比较,也更适合后续迭代。
上传产品图、人物图或风格参考时,尽量选择构图干净、细节明确的图片。如果一次使用多张参考图,需要说明每张图负责什么,比如产品形状、背景氛围、服装姿势、色彩风格或整体构图。
Lite 的优势是出图快,适合先测试多个方向。你可以先生成几版,保留最稳定的提示词结构,再用更准确的参考图、更明确的文字要求,或在需要时切换到更高分辨率模型完成最终视觉。
做图片编辑时,尽量描述具体改动,而不是重写整张图。比如替换背景、修改物体、调整颜色、改变光线或切换风格,同时说明哪些部分要保持不变,这样更容易保留原图中已经有用的部分。
用这张表先判断你更需要速度、分辨率、专业控制,还是 Seedream 5 Lite 的高分辨率打样能力,再决定消耗积分。
| 对比项 | Nano Banana 2 Lite | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro | Seedream 5 Lite |
|---|---|---|---|---|
| 最适合 | 快速 1K 草图、提示词测试、社媒图和高频轻量编辑。 | 更高质量图片生成,并提供更多输出分辨率选择。 | 专业创意控制、复杂构图和更完整的最终视觉。 | 2K/4K 风格的高分辨率打样、视觉推理和字节系模型创作。 |
| 速度 / 延迟重点 | 速度优先:适合团队快速出很多变体,也适合需要响应快的产品体验。 | 比 Lite 更慢,但当质量和分辨率更重要时更合适。 | 更偏生产级控制,适合控制优先于快速出图的任务。 | 更适合需要更高分辨率的 Seedream 输出,但不是低延迟 1K 迭代的首选。 |
| 输出 | 1K 输出。 | 1K、2K 或 4K 输出。 | 根据模式选择 1K、2K 或 4K。 | 基础档 2K,高档更高分辨率输出。 |
| 本站积分消耗 | 1K 每张 6 积分,是本页几种模型里成本最低的快速打样选择。 | 1K / 2K / 4K 分别为 7 / 11 / 15 积分,适合需要更高质量或分辨率时使用。 | 1K / 2K / 4K 分别为 10 / 12 / 18 积分,适合需要更强控制的最终图。 |

把产品图或产品描述转成生活方式场景、平台缩略图和早期活动概念,再决定是否投入最终商业图制作。

上传图片后用自然语言要求替换背景、移除物体、改善光线、切换风格或做小范围构图优化。
| 基础 / 高质量分别为 7 / 10 积分,适合需要 Seedream 高分辨率输出时使用。 |
| 参考图工作流 | 最多 10 张参考图,适合快速编辑和视觉引导。 | 更灵活的高质量生成和编辑工作流。 | 更适合品牌、文字和复杂场景控制的参考图创作。 | 最多 10 张输入图,支持 Seedream 风格的文生图和图生图。 |
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| 选择理由 | 你需要速度、低成本迭代和实用 1K 输出。 | 你需要更高质量和更灵活分辨率。 | 你需要更精细的生产级视觉。 | 你想要 Seedream 5 Lite 的输出质量、更高分辨率档位或字节系模型表现。 |
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