阿里巴巴的 Qwen-Image-Edit（200 億參數）與 Google 的 Gemini 2.5 Flash Image（暱稱 Nano-Banana）是 2025 年中推出的兩款先進 AI 影像模型。
Qwen-Image-Edit 是開源模型，建構於 Qwen-Image 生成系統之上，專注於文字驅動的影像編輯。相比之下，Google 的 Nano-Banana 是專有模型，同時支援影像生成與編輯，可透過 Gemini 的 API 與使用者介面取得。
兩款模型都能實現豐富的影像轉換，但在能力、輸出品質、效能、易用性、授權方式與成本上有顯著差異。以下章節將根據需求框架進行逐類別比較。
Qwen-Image-Edit VS Nano Banana：核心能力
Qwen-Image-Edit 專注於影像對影像編輯（輸入影像 + 文字指令 → 修改後影像）。支援修補（新增/移除物件）與有限的向外擴展繪圖。文字轉影像功能則由獨立的 Qwen-Image 模型處理。而 Nano Banana 可根據文字提示生成影像、編輯既有影像，並執行多影像融合（合併多張照片）。
| 類別 | Qwen-Image-Edit | Nano-Banana |
|---|---|---|
| 語意編輯 | 有支援——物件旋轉（甚至能生成 90°/180° 等全新視角）、風格轉換、IP 改編。 | 有支援——場景/風格變更、姿態調整、在單一提示中融合多種風格或來源。 |
| 外觀編輯 | 有支援——細粒度編輯（新增帶反光的招牌、移除雜亂髮絲、更換服裝、替換背景）。 | 有支援——自然語言編輯（模糊背景、移動物件位置、重新著色元素）。 |
| 文字編輯 | 強力支援——可精準編輯英文與中文文字（插入/移除/修改），同時保留字體、大小與排版。 | 支援度弱——並非為可靠的行內文字編輯設計，表現與多數生成模型相同，難以準確處理文字排版。 |
| 一致性 | 明確設計用於 角色一致性（例如 Qwen 吉祥物在不同服裝與場景下的表現）。 | 編輯過程中維持 主體一致性（人臉、動物、物件）。 |
Qwen-Image-Edit
- 你提供一張輸入影像 + 一段文字指令。
- 它能讓你選擇性地新增、移除或修改特定物件或區域，同時保留其他部分不變。
Nano-Banana
- 可單獨接受文字提示作為輸入，或接受一張至多張影像作為輸入。
- 透過多影像融合功能，你可以提供多張照片或元素，模型會自動決定如何將這些物件以連貫的場景進行排列、融合與配置。
Qwen-Image-Edit VS Nano Banana：輸出品質
- Gemini 2.5 Flash Image 是更強的全面型選手，尤其在角色生成、創意與整體偏好度上表現突出。
- Qwen Image Edit 在風格化方面有獨特優勢，對於風格忠實度或藝術表達更重要的場景來說吸引力十足。
然而 Banana 在文字生成方面的效果可能較差，目前也無具體數據可供參考。相比之下，Qwen 在 LongText-Bench、ChineseWord 與 TextCraft 的測試結果顯示，它在文字渲染——尤其是中文文字生成——方面表現優異，大幅超越了現有最先進的模型。
來源：Qwen
Qwen-Image-Edit VS Nano Banana：速度
Nano Banana
- 報告速度：在 Google 伺服器上每張影像處理約 20 秒
- 穩定性：由於模型僅在 Google Cloud TPU/GPU 上運行，對終端使用者來說速度相對穩定。
- 限制：使用者無法在本地調整或優化效能，因為該模型僅能透過 Google 的 API/Studio 存取。
Qwen-Image-Edit
- 報告速度：在高效能 GPU 上每次編輯約 20 秒
- 靈活性：效能取決於硬體（GPU 型號、VRAM 大小、批次大小、解析度）。
- 本地與雲端部署：若你有足夠的 GPU 記憶體，可在本地執行，也可部署於各大雲端供應商。
這是一款擁有 200 億參數的大型模型，需要大量的 GPU 記憶體。效能取決於部署選擇：全精度模型需要超過 32GB 的 VRAM，而壓縮或量化版本可在 24GB 甚至約 16GB 的 VRAM 上運行。
Qwen-Image-Edit VS Nano Banana：易用性
介面/整合
- Qwen-Image-Edit
- 可透過 Qwen Chat（網頁 UI）使用
- 可透過程式碼、API 或演示 UI 執行
- 有 Hugging Face 或 ComfyUI 節點可用
- Nano Banana
- 整合於 Google 的 Gemini 應用程式（手機 + 網頁版）
- 開發者可透過 Gemini API 取得
- 已上架第三方平台（OpenRouter.ai、Fal.ai），透過 Gemini API 提供服務
- 無公開權重或 ComfyUI 節點可用
提示詞難度
- Qwen-Image-Edit
- 可處理簡單的自然語言提示詞
- 擅長逐步迭代優化
- Nano Banana
- 支援一般描述性提示詞
- 以一次理解複雜、多步驟提示詞聞名
生態系
- Qwen-Image-Edit
- 開源模型 → 社群可開發 LoRAs、ControlNets、GUI 工具
- 已有 Diffusers 腳本與示例工作流程
- 社群驅動擴展的潛力強大
- Nano Banana
- 閉源 → 無權重或公開程式碼
- 生態系僅限 Google 與合作夥伴
- 存在部分外部工具，但僅為 Google API 的封裝
Qwen-Image-Edit VS Nano Banana：應用場景
風格變更：
將這張照片轉換為角色公仔。在它後方放置一個印有該角色圖案的盒子，以及一台螢幕顯示 Blender 建模過程的電腦。在盒子前方新增一個圓形塑膠底座，讓角色公仔站立其上
Qwen Image Edit
Nano banana
影像編輯：
將橋上方的天空編輯成美麗的火焰雲
Qwen Image Edit
Nano Banana
文字編輯：
製作一本時尚雜誌封面，封面有一位身穿紅色連身裙的女士擺姿勢，雜誌標題為 Qwen Image Edit，無其他文字
Qwen Image Edit
Nano Banana
多影像融合：
Qwen-Image-Edit 最佳實踐
Novita 推出 Qwen-Image-Edit API，定價僅為每張影像 0.02 美元。
步驟 1：登入並存取模型庫
登入你的帳號，點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇你的模型
瀏覽可用選項，選擇符合你需求的模型。
步驟 3：取得你的 API 金鑰
要使用 API 進行驗證，我們會提供你新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 4：安裝 API
使用對應你程式語言的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入你的開發環境。使用你的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例。
Qwen-Image-Edit 轉影片 API 範例
import requests
url = "https://api.novita.ai/v3/async/qwen-image-edit"
payload = {
"prompt": "<string>",
"image": "<string>",
"seed": 123,
"output_format": "<string>"
}
headers = {
"Content-Type": "<content-type>",
"Authorization": "<authorization>"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
提取影像 URL
import requests
url = "https://api.novita.ai/v3/async/task-result"
headers = {
"Content-Type": "<content-type>",
"Authorization": "<authorization>"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
Alibaba’s Qwen-Image-Edit 與 Google’s Gemini 2.5 Flash Image (Nano-Banana) 代表了 2025 年下一代影像 AI 的兩種不同發展方向。
- Qwen-Image-Edit 在細粒度、文字驅動的編輯（物件替換、修補、文字編輯、風格化）方面表現優異。它是開源模型，高度可自訂，且有不斷擴展的社群生態系支援。其核心優勢在於風格化品質、精準的文字編輯（尤其是中文），以及靈活的部署選項。但缺點是需要大型 GPU（200 億參數），效能取決於量化方式與硬體配置。
- Nano-Banana（Gemini 2.5 Flash Image） 是封閉、僅限雲端的模型，設計用於端到端生成與編輯，包含多影像融合功能。它在整體偏好度、創意與角色渲染方面表現強勢，且可透過 Google 生態系（Gemini 應用程式、API、Studio、Vertex AI）輕鬆使用。其優勢在於複雜、多步驟提示詞的理解能力與無縫整合，但缺乏公開權重、進階文字編輯能力，以及社群驅動的創新。
總結：
- Qwen-Image-Edit 最適合開源開發者、研究人員，以及創意風格化工作流程。
- Nano-Banana 最適合即插即用場景、專業內容創作，以及整合 Google 服務的應用程式。
常見問題
哪款模型整體品質更強？
Nano-Banana 在角色生成、創意與整體偏好度方面的得分更高。
Qwen-Image-Edit 在大多數類別中都有競爭力，且在風格化方面有明顯優勢。
哪款模型處理文字的能力更好？
Qwen-Image-Edit → 強力支援英文與中文文字編輯，可精準控制字體與排版。
Nano-Banana → 文字渲染能力較弱，與其他生成模型相同，難以維持文字的一致性。
有哪些整合選項？
Qwen-Image-Edit → 網頁 UI（Qwen Chat）、API（Model Studio）、Hugging Face 權重、ComfyUI 節點。
Nano-Banana → Gemini 應用程式、Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI、第三方封裝工具（OpenRouter、Fal.ai）。
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