即梦4.0 VS Nano Banana 深度评测：我挖出了被99%教程忽略的核心技术差异

最近AI圈被 Nano Banana 和即梦4.0 刷屏了。但我发现一个尴尬现象：铺天盖地的都是“照片变手办”这种过时玩法，没人聊点干货。大家缺的不是“玩法说明书”，而是能看透本质的深度评测分析。
所以，我写了这篇评测报告。👇
这篇文章不玩花活，直击核心：它俩技术有何不同？产品策略是啥？你到底该用哪个？
所有答案都在这篇正面对决里。

篇幅有限，万字评测可见原文：https://t.co/dv1V5Aj4kH
以下是评测总评：

1⃣Photoshop的“蛮力”与设计师的“巧劲”
好了，经过上面十几个回合的“贴身肉搏”，相信大家已经对即梦4.0和 Nano Banana的脾气秉性有了非常直观的感受。现在，让我们从这些眼花缭乱的测试内容中跳出来，来一场真正的复盘，聊聊这些现象背后的技术本质。

2⃣评测结果的“规律”：一个“听话的全才”，一个“偏科的专才”
首先，我们总结一下能从评测中直接观察到的规律：

在处理复杂指令、保持主体一致性、理解微妙的上下文关系上，Nano Banana几乎是碾压式的胜利。无论是“九宫格”任务中对布局指令的严格遵守，还是“建筑户型图”和“样衣示意图”中对原图细节的高度还原，Nano Banana都展现出了一个顶级模型应有的、强大的“指令跟随”能力。

而即梦4.0则表现出了明显的“偏科”。它在中文文字生成和特定商业风格（如小红书、电商海报）上表现惊艳，几乎达到了“设计稿”级别。但在面对稍微复杂一点的通用任务时，就显得力不从心，频繁出现不听指令、丢失主体细节、甚至“自由发挥”的情况。

3⃣为什么会这样？难道是即梦4.0背后的模型能力不如谷歌Gemini吗？

当然，也有这方面原因。不过，我要探讨的是它们背后两条截然不同的技术路线。

通用基础模型 vs. 垂直领域精调
Nano Banana，可以说是典型的“通用基础模型”的产物。你可以把它想象成一个用全世界图书馆的书、博物馆的画、互联网上亿万张图片喂养出来的“通才”。它的特点是：

知识面广，能力均衡：因为它见过的数据足够多、足够杂，所以它对世界有着更广泛、更底层的理解。这解释了为什么它能轻松处理各种天马行空的、跨领域的复杂指令。它就像Photoshop，本身没有预设的“风格”或“目的”，它只是一个极其强大的工具，忠实地执行你的每一个像素级指令。

“所说即所得”：它倾向于完全信任用户的输入。你给的Prompt越精确、越复杂，它能给出的结果就越接近你的想象。它不会去“猜测”你是不是想要别的。这种高控制性，对于需要精准创作的专业人士来说至关重要，这与Stable Diffusion、Midjourney的设计非常相似。

而即梦4.0的行为模式，则指向了另一条路——“垂直领域精调”。你可以把它想象成一位“专才”。它可能和 Nano Banana一样，也学习了海量的通用知识，但在此之后，它的“老板”（字节）又给它找了一位“专业导师”，用成千上万份中国市场的电商海报、社交媒体帖子、广告设计稿等垂直数据，对它进行了“魔鬼式”的专项训练。

OS：大胆猜测一波，可能是字节高层感受到了 Nano Banana爆火的压力，内部团队紧急对即梦3.0进行专项训练，仓促下推出了即梦4.0。

这种“精调”带来了两个直接后果，也完美解释了我们在评测中看到的一切：

“专业领域”的超能力：在中文排版、营销氛围感营造这些方面，即梦4.0之所以能比Nano Banana强一些，正是因为这些“精调数据”让它深刻理解了中文语境下的商业美学。它不再是一个冷冰冰的图像生成器，而是一个被注入了“设计灵魂”的解决方案。

“通用能力”的钝化：然而，精调是一把双刃剑。当一个模型被过度训练去适应某个特定领域时，它在其他领域的“通用性”和“灵活性”就可能会下降。这就像一个顶级的广告设计师，你让他去画严谨的建筑施工图，他可能会下意识地加入一些美化和氛围渲染，反而忽略了图纸的精确性。这就是为什么即梦4.0在处理“建筑户型图”和“样衣示意图”时会“跑题”——这些任务超出了它被“精调”过的知识范围。

4⃣即梦4.0是不是真的优化了用户的提示词？
我的答案是：是的。这在技术上被称为“自动提示词重写”。一些 AI产品为了降低用户使用门槛，会在后台内置一个语言模型，先分析用户的原始指令，然后把它“优化”成一个模型更容易理解、更容易出好效果的“标准版”指令，再拿去生成图片。

这下，即梦4.0的很多“迷惑行为”就说得通了：

当你在“九宫格”任务中强调“输出在一张图片上”时，它的“优化器”可能觉得“为用户生成九张高质量单图效果更好”，于是自作主张地修改了你的核心指令。

这种“优化”在简单、常规的任务上可能是“锦上添花”，但在需要精准控制的复杂任务上，就变成了“画蛇添足”，甚至是“灾难”。它破坏了专家用户对生成过程的精确控制。

所以，这再次反映了产品战略的根本差异：Nano Banana把你当成“创作者”，而即梦4.0把你当成“客户”。前者提供工具，后者提供服务。

我应该入坑哪一个？没有最优解，只有最优选
讲到这里，结论已经非常清晰了。这场对决，我想说的没有谁胜谁输——双方都在自己的预设战场上，取得了胜利。为了让你更清晰地理解，我做了下面这个总结表：
（图）

5⃣经验技巧 Get
若你不满意你使用 AI生成的图片，即便你抽卡几次也无济于事，那么你可以尝试去降低任务难度（提示词复杂度）或者降低原图复杂性。

在人物生成时，最好选取一张主体较少，背景简单的图片。当然，若你还是想用这张背景较为复杂的图片，那么，你可以分步骤进行，先让 AI进行抠图，或者更换一个纯色背景，再进行你的最终任务。如@AIExplorerTim分享的帖子，这点与我的经验不谋而合https://t.co/fHUJbjaKDi。OS：咦，这不就是妥妥的上下文工程吗？
📷
可以广泛收集，打造你专属的“AI工具箱”。还记得我们评测中那个有趣的插曲吗？在 Nano Banana和即梦4.0都搞不定的公众号头像设计上，反而是 ChatGPT给了我们意外的惊喜。

这给了我最重要的一个启示：顶级玩家从不迷信某一个“万能工具”，他们拥有一个丰富的“工具箱”。如我这篇文章提到的一个工作流，在让 AI撰写论文文献综述时，可以先使用 Gemini深度研究输出研究计划，接着使用 ChatGPT进行深度研究，输出文献综述。集各个 AI的优势于一个工作流中。

好了，以上就是本次分享的全部内容。希望能帮到各位“稀有学生”建立一些认知。若对你有帮助，不妨点个赞，加个关注。

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