社区 发现 AI 最近大火的GPT-IMAGE-2 和 N...
最近大火的GPT-IMAGE-2 和 Nano Banana 到底在亚马逊生图实战中有什么区别，案例分享~
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最近GPT-IMAGE-2大火啊，抖音上铺天盖地全部是介绍GPT-IMAGE-2生图效果的。
作为前浪 GEMINI 的 NANO BANANA 是否真的就被拍死在沙滩上了呢。
好的，那我就用自己做的AI生图软件 ，集成这两种生图模型， GPT-IMAGE-2 和 NANO BANANA
操作一个案例，现场比较一下。
测试用产品是个：Myosource Kinetic Bands Cheerleading Flexibility Stunt Strap - Improve Stretching and Stunts for Cheer Dance Gymnastics & Physical Therapy – Stocking Stuffers Present for Kids Girls Adults - 12 Colors
运动器材类型，所以可能每个类目的表现还有差距，具体看完图片效果，就知道你做的类目到底哪个模型更适合？
目前两个模型的在API调用上成本是差不多，但是如果到官网直接用，每天有限额，对于铺货或者大批量玩家不够用，最好还是
用集成API的软件来使用这2个模型。
老惯例，先根据产品信息和参考图， 生成5点描述和 图片脚本，这是决定后面生图质量的基石，能最大的保证产品的卖点
和图片视觉风格符合你的预期， AI时代，稳定且高质量输出就是王道！
好的，废话不多说，上图：
1. 先给产品品牌生成一个代表品牌形象的Logo
2. 统一品牌视觉语言
AI将根据产品内容自动生成方案，选一个就行，也可以自定义
其实简单来说就是字体，色系这些
3. 分别用两种当红生图模型，对同一个提示词，进行生图比较
4. Google NANO BANANA VS ChatGPT GPT-IMAGE-2 直观对比如下
左面图是NANO 生成， 右面图是 GPT-IMAGE-2 生成， 去除生图的随机性，但是 GPT-IMAGE-2 貌似落胜一筹！
主要体现在：
1. GPT作为更新模型，对世界模型（物理世界规律）掌握信息更多，所以你看手拉绳子，绳子的变形，GPT显然表现更自然；
2. GPT 注重 光影，景深这些相机专业角度，使右面这个图片更加真实，更像是相机拍的，而不是生成的，相反，NANO 的图
整个光影就显得没有多大起伏，自然度差异点；
生图速度上，nano 更胜一筹，这个可能和算力有关。
我们来再比较一组图片，看看两个模型的具体差异：
（左面图是NANO 生成， 右面图是 GPT-IMAGE-2 生成）
从对产品理解和物理规律上，这两图都有点小瑕疵.
3. 在排版，审美上， GPT 也非常出色
总的来说， GPT-IMAGE-2 比 Nano Banana 确实有明显进步， 具体在抽卡结果上会有参差，还要看自己经营的类目，哪个表现效果更好。
国内模型豆包这些暂时还赶不上这个效果，我觉得要用就用最好的模型， 否则效果适得其反，反被反噬，特别对亚马逊电商，图片决定购买率，还能决定退货率。所以一定谨慎，对于产品一致性和侵权风险， 生图后最好有美工做上架前调整优化兜底。
对亚马逊AI应用探索感兴趣，可以看我以往发帖：
非广告，纯分享贴！用google aistudio 一周手搓一个全流程亚马逊图文视频A+生成工具~
https://www.wearesellers.com/question/114393
纯分享贴~AI改款助手，助力产品开发，收集产品痛点生成改款建议可视化改款效果
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https://www.wearesellers.com/question/117373
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https://www.wearesellers.com/question/117080
亚马逊AI选品应用实践： AI基于数据智能选品软件FindBSR，产品开发辅助决策
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亚马逊AI应用实践分享：DataMind数据报告分析, 深度理解+多表分析数据报告发现数据背后赚钱机会（运营必看）
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作为前浪 GEMINI 的 NANO BANANA 是否真的就被拍死在沙滩上了呢。
好的，那我就用自己做的AI生图软件 ，集成这两种生图模型， GPT-IMAGE-2 和 NANO BANANA
操作一个案例，现场比较一下。
测试用产品是个：Myosource Kinetic Bands Cheerleading Flexibility Stunt Strap - Improve Stretching and Stunts for Cheer Dance Gymnastics & Physical Therapy – Stocking Stuffers Present for Kids Girls Adults - 12 Colors
运动器材类型，所以可能每个类目的表现还有差距，具体看完图片效果，就知道你做的类目到底哪个模型更适合？
目前两个模型的在API调用上成本是差不多，但是如果到官网直接用，每天有限额，对于铺货或者大批量玩家不够用，最好还是
用集成API的软件来使用这2个模型。
老惯例，先根据产品信息和参考图， 生成5点描述和 图片脚本，这是决定后面生图质量的基石，能最大的保证产品的卖点
和图片视觉风格符合你的预期， AI时代，稳定且高质量输出就是王道！
好的，废话不多说，上图：
1. 先给产品品牌生成一个代表品牌形象的Logo
2. 统一品牌视觉语言
AI将根据产品内容自动生成方案，选一个就行，也可以自定义
其实简单来说就是字体，色系这些
3. 分别用两种当红生图模型，对同一个提示词，进行生图比较
4. Google NANO BANANA VS ChatGPT GPT-IMAGE-2 直观对比如下
左面图是NANO 生成， 右面图是 GPT-IMAGE-2 生成， 去除生图的随机性，但是 GPT-IMAGE-2 貌似落胜一筹！
主要体现在：
1. GPT作为更新模型，对世界模型（物理世界规律）掌握信息更多，所以你看手拉绳子，绳子的变形，GPT显然表现更自然；
2. GPT 注重 光影，景深这些相机专业角度，使右面这个图片更加真实，更像是相机拍的，而不是生成的，相反，NANO 的图
整个光影就显得没有多大起伏，自然度差异点；
生图速度上，nano 更胜一筹，这个可能和算力有关。
我们来再比较一组图片，看看两个模型的具体差异：
（左面图是NANO 生成， 右面图是 GPT-IMAGE-2 生成）
从对产品理解和物理规律上，这两图都有点小瑕疵.
3. 在排版，审美上， GPT 也非常出色
总的来说， GPT-IMAGE-2 比 Nano Banana 确实有明显进步， 具体在抽卡结果上会有参差，还要看自己经营的类目，哪个表现效果更好。
国内模型豆包这些暂时还赶不上这个效果，我觉得要用就用最好的模型， 否则效果适得其反，反被反噬，特别对亚马逊电商，图片决定购买率，还能决定退货率。所以一定谨慎，对于产品一致性和侵权风险， 生图后最好有美工做上架前调整优化兜底。
对亚马逊AI应用探索感兴趣，可以看我以往发帖：
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