Nano Banana 2.1 画漫画实测汇总：优势、短板与 GPT Image 2.5 对比

封面与文中配图为 ComicsAI 编辑插画，不是 Nano Banana 2.1 的测试输出，也不代表评测结果。

Nano Banana 2.1 现在是 ComicsAI 免费生图的默认模型。这篇文章只讲和画漫画有关的事：Google 说它提升了什么，官方承认的短板，第三方实测的结论，以及什么时候该换用 GPT Image 2.5。每个结论都标明出处，各方说法不一致的地方也会直接写出来。

先说结论

它是什么： Google 的 gemini-nano-banana-2.1，2026 年 10 月 6 日正式发布（GA）。它是 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）的升级版，基于 Gemini 3.6 Flash。
画漫画最强的地方： 多角色一致性和风格化表现。Google 自己的人工偏好评分里，这两项都高于 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。
容易出问题的地方： 小字和长段文字。Google 明确说 1K 下小字经常糊。另外偶尔会把左右弄反，角色长相也不能保证每次一致。
对比 GPT Image 2.5： 第三方实测里，文字和角色连续性两边差距不大。但公开排行榜上，GPT Image 2.5 的综合排名更高。
在 ComicsAI 上： 免费生成使用 Nano Banana 2.1，1K 输出，纯文字提示词，画布可选方图、3:2 横图或 2:3 竖图。参考图生成和图片编辑需要付费权益。

Nano Banana 2.1 是什么

Google 的定位是：在 Nano Banana 2 的基础上保持 Flash 级的速度和成本，同时提升画质、提示词遵循、多轮对话中的角色一致性和文字渲染。它被定位为 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）的高效版。和漫画相关的参数如下：

参数	Nano Banana 2.1（Google 文档）	ComicsAI 当前设置
输出分辨率	1K、2K、4K（1K 约 100 万像素）	1K
画面比例	14 种，从 1:1、3:2 到 21:9、1:8	1:1、3:2、2:3
参考图	最多 14 张，其中角色最多 4 个、物体最多 10 个	仅付费权益可用
思考模式	minimal、medium（默认）、high	Google 默认设置
搜索增强	支持 Google 网页与图片搜索	未启用
透明背景	CellCog 的 API 测试中不支持（白底 JPEG）	不提供

Google 的官方生图指南里专门有一节“连环画 / 分镜”（sequential art）。写法是在角色描述或参考图之外加一句风格要求，例如“Make a 3 panel comic in a gritty, noir art style”。也就是说，多格漫画是官方写进文档的用法，不只是用户自己摸索出来的玩法。

Google 模型卡：和漫画有关的能力评分

DeepMind 模型卡公布了人工并排盲评得出的 Elo 分数。这是 Google 的内部测试，对比对象里没有 OpenAI 模型。不过在角色相关能力上，这是目前最细的公开数据：

能力（Elo，越高越好）	Nano Banana 2.1（思考）	Nano Banana 2（思考）	Nano Banana Pro
文生图综合偏好	1050 ± 14	990 ± 7	935 ± 8
单角色一致性	1028 ± 14	981 ± 10	991 ± 9
多角色一致性	1106 ± 14	978 ± 10	1011 ± 10
风格化	1062 ± 20	991 ± 12	990 ± 12
多参考图编辑	1066 ± 22	988 ± 13	989 ± 12

提升最大的是多角色一致性，这也是画漫画最需要的能力：比 Nano Banana 2 高 128 分，比 Pro 高 95 分。关闭思考模式时，这一项仍有 1068 分，所以提升并不只是靠多花推理时间。

画漫画时最该注意的局限

同一份模型卡也列出了已知不足。换成画漫画的实用建议：

文字和对白。 Google 原文写的是：小字渲染差（1K 模型下经常模糊），长段落和整页文字也不行。ComicsAI 免费线路正好是 1K，所以只让模型画短而大的字，比如招牌、标题、气泡里一两个词。完整对白建议出图后再排字。
跨图的角色长相。 官方承认，输入图和生成图之间的角色一致性并不总是完美。每张新分镜都要先核对发型、服装、配色和道具。
左右方位。 官方提到偶尔会混淆左右等空间位置。如果站位很重要，比如谁站在哪一侧、哪只手拿信，先检查这一点。
编辑时姿势不变。 编辑图片时，模型偶尔会保留原图的姿势结构。想换姿势的话，重新生成往往比改图更有效。

画面里的文字：先给字留足空间

第三方实测怎么说

目前还没有专门测试漫画或条漫页面的标准评测。最接近的是几篇公开的上手测试，样本都很小，设置也各不相同：

测试方	测试设置	和漫画相关的结果
Analytics Vidhya	Google AI Studio，四项任务，含一张三格漫画	分格、对白气泡和程序员的外形都保持一致；但笔记本屏幕上那个很小的拼写错误无法辨认。
CellCog	24 个提示词；Nano 2K 对 GPT Image 2.5 高质量	角色一致性打平：两边都在三个场景里保住了快递员的脸、发型、外套和包，但 Nano 多画了一块没要求的店招。文字接近打平。总计 GPT 赢 9 项、Nano 赢 5 项、平 10 项。
Atlas Cloud	四个任务；Nano 2K 对 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 高质量，各跑一次	按书面要求逐项评分时，Nano 四轮里赢下或打平三轮，其中包括保住了指定的竖版海报布局。
DomoAI	13 项任务，每个模型出两张图，2K，中文提示词	简短的中文海报文字两次都正确。在版式复杂的插画海报里，Nano 2.1 满足的要求更多；但在两张六人群像里都漏画了指定的杯子。
Astorie	用角色设定表制作三人宣传图	第一版里 Nano 2.1 的三个角色都有长相漂移，Nano Banana 2 更贴近参考图；针对单个角色修正后可以修好。
Fuser	五项任务各跑一次；Nano 2K 对 GPT Image 2.5 Flare	产品图更偏好 Nano，角色参考任务更偏好 Flare，海报文字打平。

综合来看有三点：纯文字提示生成的单角色短篇，外形保持得不错；多人群像和依赖参考图的任务，第一次出图不太稳；细小文字是最弱的一环，分辨率越低越明显。这些测试都不是在 ComicsAI 的 1K 设置下做的，所以只能当作检查清单，不能当成结果预测。

角色连续性：先确定哪些细节不能变

Nano Banana 2.1 与 GPT Image 2.5 怎么选

公开排行榜上 GPT Image 2.5 排名更高。以下分数由 CellCog 于 2026 年 10 月 25 日读取：

排行榜	GPT Image 2.5 Sunburst	GPT Image 2.5 Flare	Nano Banana 2.1
Arena 文生图	1,425	1,398	1,328
Arena 单图编辑	1,514	1,481	1,426
Artificial Analysis 文生图	1,222（第 1）	1,207（第 2）	1,176（第 4）

有两点要注意。Arena 分数反映的是大众对通用图片的偏好，不是漫画任务。Nano Banana 2.1 上线初期票数也少得多：据 Atlas Cloud 统计，它只有 5,310 票，Sunburst 有 17,752 票，且当时都标为“初步”成绩。Google 模型卡里 2.1 胜过所有列出的 Google 模型，但没有 OpenAI 那一列。所以哪个榜单都不能直接告诉你，谁画你的分镜更好。

在 ComicsAI 上画漫画，可以按任务来选：

你要做的	建议先用	原因
第一张分镜、草图、故事板草稿	Nano Banana 2.1（免费）	风格化和一致性评分高，可以用免费额度
有固定角色的短篇连续分镜	Nano Banana 2.1，逐格检查	Google 测试中多角色一致性分数最高；第三方测试显示仍可能漂移
招牌、标题、一个词的拟声字	都可以，出图后校对	第三方测试认为两者文字能力接近
大段对白或旁白	都不建议，出图后再排字	Google 承认小字和长段文字会糊，1K 下尤其明显
改一张现有分镜并保持构图	GPT Image 2.5（付费）	CellCog 发现 Nano 编辑时会重新裁切画面，GPT 能保持原构图
需要透明背景的角色素材	GPT Image 2.5（付费）	CellCog 测试中 Nano Banana 2.1 只返回白底 JPEG

在 ComicsAI 上，GPT Image 2.5 Sunburst 以中等质量运行，属于付费权益，图片编辑和参考图生成也包含在内。

横图、竖图和方图应该怎么选？

ComicsAI 会把画布换算成画面比例：方图 1:1，横图 3:2，竖图 2:3。1K 下每张图约 100 万像素。如果在一张图里画完整的四格，每一格只分到其中一小部分，人脸和文字都会变小，正是 Google 提醒质量会下降的情况。正式的页面建议一格一图生成，再用故事板生成器拼成整页。一张图画整条漫画，只适合快速试版式。

横图、竖图和方图应该怎么选？

两个绕开短板的提示词

以下是 ComicsAI 编辑部针对已知短板写的提示词，不代表评测结果。

第一格：带一块短招牌的单格

一格横向漫画。成年快递员留黑色短波波头，穿青绿色外套、橙色围巾，背红色单肩包，黄昏时在火车站外停在一辆红色自行车旁。中景，平视镜头，清晰墨线，窗内透出暖光。只有一块大站牌，文字为“末班车”。没有对白，在人物上方留出旁白空白。不要其他人物。

下一格：复用同一组识别特征

一格横向漫画，同样的清晰墨线风格。同一位成年快递员——黑色短波波头、青绿色外套、橙色围巾、红色单肩包——隔着木柜台把一封米色信封递给年长的书店老板。快递员站在左侧，老板在右侧。四分之三侧面视角，午后窗光。没有文字。

出图后检查四件事：识别特征（发型、外套、围巾、包）是否一致，左右站位是否正确，人数是否正确，有没有多出来的文字。每次只改一条指令。可以先在免费体验里试，再准备一份可复用的角色设定表用来核对。

开始前的常见问题

Nano Banana 2.1 在 ComicsAI 上免费吗？

它是免费额度的默认模型。免费试用每个账户 1 个额度，每天仅限前 1,000 名用户，不是无限使用。图片编辑和参考图生成需要付费权益，详见价格。

能选 2K 或 4K 吗？

目前不能。Google 支持 2K 和 4K，但 ComicsAI 的 Nano Banana 2.1 线路固定为 1K。

能一张图画完整页漫画吗？

能画多格版式，Google 也把连环画写进了官方用例。但 1K 下整页只有约 100 万像素，每格分到的更少，而 Google 明确提醒小字会糊。准备发布的页面，建议逐格生成，对白自己排。

能在一整章里保持同一个角色吗？

按 Google 的评分，2.1 的单角色和多角色一致性都超过了之前的 Nano Banana 模型。但第三方测试仍发现会漂移，多人场景尤其明显。每条提示词都重复同一组外观特征，并逐格检查。付费的参考图流程有帮助，但也不能保证完全一致。

Nano Banana 2.1 比 GPT Image 2.5 更好吗？

看任务。公开榜单上 GPT Image 2.5 综合排名更高；第三方测试里文字和角色连续性两边接近；GPT Image 2.5 改图时更能保持原构图，还能输出透明背景。在 ComicsAI 上用免费额度起草，先用 Nano Banana 2.1。

资料来源

核查日期：2026 年 11 月 3 日。模型卡分数来自 Google 内部评测；第三方测试用的是各自的设置（多为 2K），和 ComicsAI 的 1K 线路不同。