商品图片编辑对图像模型的要求，不只是生成一张干净的初始图片。场景发生变化时，商品仍然必须保持形状、标签、材质和颜色。修订也不应让每次纠正都变成一次全新的构图。

Nano Banana Pro、GPT Image 2 和 FLUX.2 采用了不同路径。Nano Banana Pro 擅长复杂指令、品牌一致性和对话式编辑。GPT Image 2 提供编辑 API、遮罩、高保真输入和灵活的输出尺寸。FLUX.2 则在模型家族层面加入多参考图编辑、精确颜色控制和结构化提示词。

没有单一的总冠军。需要保持商品身份并进行迭代式艺术指导时使用 Nano Banana Pro；需要精确的遮罩编辑和 API 输出时使用 GPT Image 2；当任务依赖多张参考图、精确颜色或 API 优先的流程时使用 FLUX.2。

本对比依据当前官方模型文档和 Banana AI 的实时模型目录，比较的是能力与工作流，而不是相同提示词下的基准测试分数。

Nano Banana Pro、GPT Image 2 与 FLUX.2 概览

这些价格来自不同的计费系统，因此不能用来排名单位成本对应的质量。提供商 API 价格也不包含重试、素材审核和生产集成所耗费的时间。

每个模型的设计重点

Nano Banana Pro：改变需求的同时保留商品

Google 将 Nano Banana Pro 识别为 Gemini 3 Pro Image，是当前 Nano Banana 家族中的高端模型。官方指南将它定位于专业素材生产、复杂指令、本地化、品牌一致性和创意控制。它可以生成最高 4K 的图片，并通过思考过程完善构图。

对于商品工作，这种组合适合反复出现的需求：保留瓶身、标签比例和瓶盖形状，将商品放入新的生活方式场景，然后制作营销活动变体，或在后续编辑中移除干扰道具。

Google 的编辑模式接受一张图片和一条文字指令，可以添加、移除或修改元素，改变风格，或调整色彩分级。文档建议采用多轮编辑，这适合围绕同一视觉进行艺术指导，而不是每次修改都重新构建提示词。

Banana AI 的模型界面还带来一个重要的实现细节。当前图片生成器默认使用 google/nano-banana，但仓库的实时模型目录将 Nano Banana Pro 暴露为 image-to-image 模型，提供 1K、2K 和 4K 选项，并支持最多 8 张参考图。因此，产品界面为团队提供了进入 Nano Banana 家族的浏览器路径，而具体的提供商限制仍与 Google 的 API 文档分开计算。

GPT Image 2：执行明确的编辑并控制输出

OpenAI 当前的图像指南将 GPT Image 2 称为最新的 GPT Image 模型。Image API 将生成与编辑分开：编辑 endpoint 可以修改已有图片、使用一张或多张参考图，或应用遮罩。Responses API 则在对话中加入多轮编辑能力。

GPT Image 2 默认以高保真方式处理图像输入，因此较大的参考图可能消耗更多输入 token。它支持自定义尺寸、质量、格式、压缩和自动尺寸调整，最大边长为 3,840 像素，尺寸必须能被 16 整除，最大宽高比为 3:1，总像素上限为 8,294,400。