我用Nano Banana 2畫了100張圖，發現了這些秘密！
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Nano Banana 2 圖像生成測試：實用性高但非全能，文字渲染與批量生產優勢明顯
呢篇文章係一個內容創作者喺 Nano Banana 2（代號）發佈當晚嘅實測分享。作者由夜晚11點測試到凌晨3點，生成咗超過100張圖，目的係驗證呢個新 AI 繪圖工具嘅實際能力。文章整體結論係：Nano Banana 2 唔係最強，但可能係最實用。
佢有三個核心優勢：文字渲染準確率高（尤其中文）、聯網搜索令信息圖表質量飛躍、速度快兼價格平，適合批量生產。同時有兩個明顯短板：藝術風格表現力不如 Midjourney，人物細節刻畫比唔過 DALL-E 3。作者認為，如果你係內容創作者，呢個工具係強烈推薦；設計師可以用嚟做快速原型；藝術家就應該繼續用 Midjourney。
測試涵蓋七個範疇，整體成功率81%，平均每張30秒，成本約$6.72。文字渲染測試中，帶中文嘅海報準確率達85%，完勝競品。信息圖表方面，簡單流程圖同數據對比圖效果出色；但複雜思維導圖仍需人手調整。作者亦總結咗適合場景同提示詞技巧，並提供國內用戶嘅三種使用方式。
- Nano Banana 2 文字渲染準確率達85%，中文場景完勝 Midjourney 同 DALL-E 3，可直接用喺實際項目。
- 聯網搜索功能確保地標建築等結構正確，但細節仍有 AI 創作，適合信息圖表生成。
- 批量生成速度快（30秒/張），成本比 Midjourney 平44%，適合社交媒體配圖大量生產。
- 主體一致性達80%，但複雜場景容易變樣，需要提示詞反覆強調特徵。
- 國內用戶可透過 Gemini 中轉站、ChatGPT Plus 中轉或 API 接口使用，簡單方便。
Gemini 中轉站
專門針對 Gemini 優化，支援 Nano Banana 2 所有功能，響應速度快，價格透明。支援支付寶/微信。
ChatGPT Plus 中轉
同時支援 ChatGPT 同 Gemini，一個賬號多個模型，適合需要多種 AI 工具的用戶。
API 接口（開發者專用）
支援 API 調用，可集成到自己的應用中，批量處理更方便。
測試背景與整體結論
Nano Banana 2 係谷歌深夜突然發佈嘅新模型。作者由夜晚11點測試到凌晨3點，生成咗超過100張圖，目的係驗證呢個工具嘅實際能力。
整體結論：Nano Banana 2 唔係最強，但可能係最實用。
三個核心優勢：文字渲染準確率高、聯網搜索提升信息圖表質量、速度快兼價格平。
兩個明顯短板：藝術風格表現力不如 Midjourney，人物細節刻畫比唔過 DALL-E 3。
文字渲染與聯網搜索測試
文字渲染係作者最關心嘅功能。測試咗20張帶中文嘅海報、標語同產品包裝，結果準確率達85%。
中文場景下，Nano Banana 2 完勝 Midjourney 同 DALL-E 3。
聯網搜索方面，生成咗10張真實地標建築嘅插畫版本。上海東方明珠塔嘅三個球體位置、大小比例準確；北京故宮太和殿建築佈局符合實際。
聯網搜索能保證大的結構、標誌性特徵正確，但細節會有 AI 創作。
呢個功能特別適合信息圖表生成，例如流程圖、數據對比圖等簡單圖表效果極佳。
信息圖表與批量生成效率
信息圖表測試包括流程圖、數據對比圖同思維導圖。簡單嘅流程圖同柱狀圖直接可用喺 PPT，數據準確，配色專業。
簡單信息圖表效果很好，複雜思維導圖仍需人工調整。
批量生成效率係 Nano Banana 2 最大優勢。連續生成50張咖啡品牌社交媒體配圖，總耗時約25分鐘，平均30秒一張，成功率84%。
速度比 Midjourney 快約40%，價格平44%。
- 每張成本：$0.0672（4K）
- 批量生產首選
- 藝術品質仍需 Midjourney
主體一致性與輸出質素
主體一致性測試用一個虛擬 IP 形象「小橙」生成10個場景，外觀一致性達80%，但複雜場景下圍巾顏色會變。
主體一致性達80%，但需要提示詞反覆強調特徵。
4K 輸出質素整體清晰度優秀，邊緣鋭利，但細節豐富度中等，放大200%後有 AI 痕跡。
4K 輸出適合網頁背景同社交媒體，印刷品需謹慎。
極端寬高比（8:1 同 1:8）支援實用，橫幅廣告同手機長圖佈局合理，但需精確控制提示詞。
極端比例支援實用，但需要精確控制提示詞。
實際使用建議與國內用戶方案
作者總結咗適合場景：社交媒體配圖、信息圖表、產品原型圖、帶中文嘅設計係強項；藝術創作、人物肖像、印刷品唔建議。
適合批量生產內容，唔適合追求藝術品質嘅作品。
提示詞技巧包括：結構化描述、明確文字內容、利用聯網搜索。文字唔好超過15個字，複雜場景拆分成多個簡單場景。
文字唔超過15個字，複雜場景拆分成多個簡單場景。
成本控制：先用512px測試，滿意後再生成4K；簡單圖用默認模式，複雜圖先用 Thinking。
- 測試階段（512px）：$0.01/張
- 正式輸出（4K）：$0.0672/張
- 高質量（4K + Thinking）：約 $0.10/張
國內用戶可以透過三種方式使用：Gemini 中轉站、ChatGPT Plus 中轉、API 接口。
import requests
api_key = "your_api_key"
url = "https://apipro.maynor1024.live/v1/images/generate"
response = requests.post(url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={"model": "gemini-3.1-flash-image", "prompt": "你的提示詞", "size": "1024x1024"})我用Nano Banana 2畫咗100張圖，發現咗呢啲秘密！
尋晚Google又突然襲擊，Nano Banana 2深夜發佈。
睇到消息第一時間，我就開始測試。由夜晚11點搞到凌晨3點，生咗成100幾張圖。
而家將實測結果分享俾你哋。
先講結論
Nano Banana 2的確好強，但唔係萬能。
三個核心優勢：
文字渲染準確率提升明顯（中文尤其好） 聯網搜索令信息圖表質量大躍進 速度快+價錢平，適合批量生產
兩個明顯短板：
藝術風格表現力不如 Midjourney 人物細節刻畫都係比唔上 DALL-E 3
測試1：文字渲染能力
呢個係我最關心嘅。之前用AI生圖，最頭痛就係文字好似鬼畫符咁。
測試方法：叫NB2生成20張有中文嘅海報、標語、產品包裝。
結果：
準確率：17/20（85%） 3張失敗嘅都係字數超過15個字嘅長句
實際案例：
我叫佢生成一張咖啡店嘅菜單板，上面寫住「今日特飲：焦糖瑪奇朵 ¥38」。
結果：
「今日特飲」四個字完美 「焦糖瑪奇朵」都啱 價格符號同數字都準確
呢個準確度，已經可以直接用喺實際項目度喇。
對比測試：
同樣嘅提示詞，我用Midjourney V6同DALL-E 3都生咗一次。
Midjourney：中文字完全亂碼 DALL-E 3：認得到但筆畫出錯 NB2：基本準確
中文場景下，NB2完勝。
測試2：聯網搜索嘅實際效果
呢個係NB2嘅殺手鐧功能。
測試方法：叫佢生成10張真實地標建築嘅插畫版本。
案例1：上海東方明珠
提示詞：
生成上海東方明珠塔的賽博朋克風格插畫，
保留建築的標誌性球體結構，
夜景，霓虹燈效果
結果：
三個波嘅位置、大細比例準確 塔身嘅格子結構都啱 賽博朋克風格渲染到位
案例2：北京故宮
提示詞：
故宮太和殿的水彩畫風格，
俯視角度，展現建築羣佈局
結果：
建築佈局符合實際 屋頂嘅黃色琉璃瓦準確 但細節裝飾有啲想像成分
結論：
聯網搜索的確有用，但唔係100%準確。
佢可以確保大嘅結構、標誌性特徵正確，但細節仍然會有AI嘅「創作」。
測試3：信息圖表生成
呢個功能好實用。
測試方法：生成15張唔同類型嘅信息圖表。
案例1：流程圖
提示詞：
生成一張"用戶註冊流程"的信息圖，
包含：填寫信息→驗證郵箱→設置密碼→完成註冊
扁平化設計風格
結果：
四個步驟清晰 箭嘴指向正確 配色專業
直接可以用喺PPT度。
案例2：數據對比圖
提示詞：
生成2024年vs2025年AI工具使用率對比圖，
柱狀圖形式，
數據：ChatGPT 65%→78%，Midjourney 45%→52%
結果：
數據準確 柱狀圖比例正確 標籤清晰
案例3：思維導圖
提示詞：
生成"AI繪圖工具選擇"思維導圖，
中心主題：AI繪圖工具
分支：速度、價格、質量、易用性
結果：
結構清晰 但分支內容係AI自己補充嘅（唔係我要嘅）
結論：
簡單嘅信息圖表效果好好，複雜嘅仲要人手調整。
測試4：批量生成效率
呢個係NB2最大嘅優勢。
測試方法：連續生成50張同主題唔同風格嘅圖。
場景：為一個咖啡品牌生成50張社交媒體配圖。
要求：
主題：咖啡+生活方式 風格：温暖、治癒 尺寸：1:1（適合 Instagram）
結果：
總耗時：約25分鐘 平均每張：30秒 可用率：42/50（84%）
成本：
50張圖 × 3.36 如果用Midjourney：50張 × 6.00
慳咗差唔多一半錢。
對比Midjourney：
速度：NB2快約40% 價格：NB2平44% 質量：Midjourney藝術感更強
結論：
如果你需要批量生產內容，NB2係最佳選擇。
如果你追求藝術品質，Midjourney會更好。
測試5：主體一致性
呢個係NB2宣傳嘅重點功能。
測試方法：創建一個虛擬IP形象，生成10張唔同場景嘅圖。
角色設定：
名：小橙 外形：橙色嘅貓，戴住藍色圍巾 風格：可愛、治癒
場景：
喺咖啡店睇書 喺公園散步 喺屋企瞓覺 喺海邊睇日落 喺雨中擔遮...共10個場景
結果：
外形一致性：8/10（80%） 2張圖中圍巾顏色變咗
問題：
複雜場景下，細節容易變化 需要喺提示詞中重複強調特徵
對比Midjourney：
Midjourney嘅一致性更好，但需要用--cref參數。
NB2唔需要額外參數，但一致性稍弱。
測試6：4K輸出質量
NB2支援直接輸出4K解像度。
測試方法：生成5張4K風景圖，放大睇細節。
結果：
整體清晰度：優秀 邊緣鋭利度：良好 細節豐富度：中等
問題：
放大到200%後，會見到一啲AI生成嘅痕跡 紋理細節不如真實相片
適用場景：
網頁背景：完美 社交媒體：完美 印刷品：要謹慎（建議先打樣）
測試7：極端寬高比
NB2新增咗8:1同1:8嘅極端比例。
測試方法：生成橫幅廣告同直屏長圖。
案例1：8:1橫幅
提示詞：
生成一張網站頂部橫幅，
主題：春季促銷，
風格：清新、明亮
結果：
構圖合理 冇拉伸變形 直接用得
案例2：1:8直屏長圖
提示詞：
生成一張手機端的產品介紹長圖，
從上到下展示：產品圖→特點→價格→購買按鈕
結果：
佈局合理 但文字內容係AI自己作嘅
結論：
極端比例嘅支援好實用，但要精準控制提示詞。
實際使用建議
測試咗成100張圖之後，我總結咗呢啲經驗：
1. 咩場景最適合NB2？
✅ 適合：
社交媒體配圖（批量生產） 信息圖表（數據可視化） 產品原型圖（快速迭代） 帶中文嘅設計（海報、標語）
❌ 唔適合：
藝術創作（風格表現力弱） 人物肖像（細節唔夠精細） 印刷品（需要極高質量）
2. 點樣寫好提示詞？
三個技巧：
結構化描述
主體 + 動作 + 環境 + 風格 + 視角 + 光線明確文字內容
錯誤：生成一張咖啡海報
正確：生成一張咖啡海報，上面寫着"每日新鮮烘焙"利用聯網搜索
錯誤：生成一座城堡
正確：生成法國盧瓦爾河谷的香波堡，水彩畫風格
3. 點樣提高成功率？
五個要點：
一次只生成1-2張，唔好批量 文字唔好超過15個字 複雜場景拆分成幾個簡單場景 使用「Thinking」模式（質量更高） 試多幾次，揀最好嗰張
4. 成本控制
慳錢技巧：
先用512px測試，滿意先再生成4K 簡單圖用默認模式，複雜圖先用Thinking 批量生成時，提前規劃好提示詞
成本對比：
測試階段（512px）：$0.01/張 正式輸出（4K）：$0.0672/張 高質量（4K + Thinking）：約 $0.10/張
國內點用？
好多人問國內用唔用到Nano Banana 2。
答案係：用得，而且好簡單。
方法1：Gemini中轉站（推薦）
網址： https://geminiai.asia/list/#/home
優勢：
專門針對Gemini優化 支援Nano Banana 2嘅所有功能 反應速度快 價錢透明
使用步驟：
訪問網站註冊賬號 充值（支援支付寶/微信） 選擇Gemini 3.1 Flash Image模型 開始生圖
價格：
比官方貴少少10-20% 但省咗翻牆嘅麻煩
方法2：ChatGPT Plus中轉
網址： https://chatgpt-plus.top/list/#/home
優勢：
同時支援ChatGPT同Gemini 一個賬號多個模型 適合需要多種AI工具嘅用戶
使用步驟：
註冊並充值 喺模型列表中揀Gemini 切換到圖像生成模式
適合人羣：
又用ChatGPT又用Gemini嘅用戶 需要對比唔同模型效果嘅設計師
方法3：API接口（開發者專用）
網址： https://apipro.maynor1024.live/
優勢：
支援API調用 可以整合到自己嘅應用程式 批量處理更方便
適合人羣：
開發者 需要批量生成嘅企業用戶 想自動化工作流程嘅團隊
使用方式：
# 示例代碼
import requests
api_key = "your_api_key"
url = "https://apipro.maynor1024.live/v1/images/generate"
response = requests.post(url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={
"model": "gemini-3.1-flash-image",
"prompt": "你的提示詞",
"size": "1024x1024"
}
)
三種方式對比
注意事項
揀正規平台
避免用唔知來源嘅中轉站 注意保護個人信息 價格對比
唔同平台價格差異較大 建議先小額充值測試 功能完整性
確認支援Nano Banana 2嘅所有功能 特別係聯網搜索、Thinking模式 穩定性
繁忙時間可能會慢 建議避開夜晚8-11點
最後講兩句
測試咗成晚，Nano Banana 2的確係個好工具。
佢唔係最強，但可能係最實用。
如果你係：
內容創作者 → 強烈推薦（批量生產神器） 設計師 → 推薦（快速原型工具） 藝術家 → 唔推薦（都係用Midjourney）
我嘅使用策略：
日常配圖：NB2 重要項目：Midjourney 人物肖像：DALL-E 3
國內用戶：推薦先用Gemini中轉站試下，簡單方便。如果係開發者，直接上API接口。
工具冇完美嘅，揾到最適合自己嘅先係關鍵。
附：100張測試圖分類統計
總體成功率：81%平均耗時：30秒/張總成本：$6.72
有問題歡迎留言，我會盡量回覆。
我用Nano Banana 2畫了100張圖，發現了這些秘密！
昨晚谷歌又搞突然襲擊，Nano Banana 2深夜發佈。
看到消息的第一時間，我就開始測試。從晚上11點折騰到凌晨3點，生成了100多張圖。
現在把實測結果分享給你們。
先說結論
Nano Banana 2確實強，但不是全能。
三個核心優勢：
文字渲染準確率提升明顯（中文尤其好） 聯網搜索讓信息圖表質量飛躍 速度快+價格便宜，適合批量生產
兩個明顯短板：
藝術風格表現力不如 Midjourney 人物細節刻畫還是比不過 DALL-E 3
測試1：文字渲染能力
這是我最關心的。之前用 AI 生圖，最頭疼的就是文字像鬼畫符。
測試方法：讓 NB2 生成 20 張帶中文的海報、標語、產品包裝。
結果：
準確率：17/20（85%） 3張失敗的都是字數超過15個字的長句
實際案例：
我讓它生成一張咖啡店的菜單板，上面寫着"今日特飲：焦糖瑪奇朵 ¥38"。
結果：
"今日特飲"四個字完美 "焦糖瑪奇朵"也對 價格符號和數字都準確
這個準確度，已經可以直接用在實際項目裏了。
對比測試：
同樣的提示詞，我用 Midjourney V6 和 DALL-E 3 也生成了一遍。
Midjourney：中文字完全亂碼 DALL-E 3：能識別但筆畫錯誤 NB2：基本準確
中文場景下，NB2 完勝。
測試2：聯網搜索的實際效果
這是 NB2 的殺手鐧功能。
測試方法：讓它生成 10 張真實地標建築的插畫版本。
案例1：上海東方明珠
提示詞：
生成上海東方明珠塔的賽博朋克風格插畫，
保留建築的標誌性球體結構，
夜景，霓虹燈效果
結果：
三個球體的位置、大小比例準確 塔身的格子結構也對 賽博朋克風格渲染到位
案例2：北京故宮
提示詞：
故宮太和殿的水彩畫風格，
俯視角度，展現建築羣佈局
結果：
建築佈局符合實際 屋頂的黃色琉璃瓦準確 但細節裝飾有些想象成分
結論：
聯網搜索確實有用，但不是100%準確。
它能保證大的結構、標誌性特徵正確，但細節還是會有 AI 的"創作"。
測試3：信息圖表生成
這個功能太實用了。
測試方法：生成 15 張不同類型的信息圖表。
案例1：流程圖
提示詞：
生成一張"用戶註冊流程"的信息圖，
包含：填寫信息→驗證郵箱→設置密碼→完成註冊
扁平化設計風格
結果：
四個步驟清晰 箭頭指向正確 配色專業
直接可以用在 PPT 裏。
案例2：數據對比圖
提示詞：
生成2024年vs2025年AI工具使用率對比圖，
柱狀圖形式，
數據：ChatGPT 65%→78%，Midjourney 45%→52%
結果：
數據準確 柱狀圖比例正確 標籤清晰
案例3：思維導圖
提示詞：
生成"AI繪圖工具選擇"思維導圖，
中心主題：AI繪圖工具
分支：速度、價格、質量、易用性
結果：
結構清晰 但分支內容是 AI 自己補充的（不是我要的）
結論：
簡單的信息圖表效果很好，複雜的還需要人工調整。
測試4：批量生成效率
這是 NB2 最大的優勢。
測試方法：連續生成 50 張同主題不同風格的圖。
場景：為一個咖啡品牌生成 50 張社交媒體配圖。
要求：
主題：咖啡+生活方式 風格：温暖、治癒 尺寸：1:1（適合 Instagram）
結果：
總耗時：約 25 分鐘 平均每張：30 秒 可用率：42/50（84%）
成本：
50 張圖 × 3.36 如果用 Midjourney：50 張 × 6.00
省了將近一半的錢。
對比 Midjourney：
速度：NB2 快約 40% 價格：NB2 便宜 44% 質量：Midjourney 藝術感更強
結論：
如果你需要批量生產內容，NB2 是最佳選擇。
如果你追求藝術品質，Midjourney 更好。
測試5：主體一致性
這是 NB2 宣傳的重點功能。
測試方法：創建一個虛擬 IP 形象，生成 10 張不同場景的圖。
角色設定：
名字：小橙 外觀：橙色的貓，戴着藍色圍巾 風格：可愛、治癒
場景：
在咖啡店看書 在公園散步 在家裏睡覺 在海邊看日落 在雨中打傘 ... 共10個場景
結果：
外觀一致性：8/10（80%） 2 張圖中圍巾顏色變了
問題：
複雜場景下，細節容易變化 需要在提示詞中反覆強調特徵
對比 Midjourney：
Midjourney 的一致性更好，但需要用 --cref 參數。
NB2 不需要額外參數，但一致性稍弱。
測試6：4K 輸出質量
NB2 支持直接輸出 4K 分辨率。
測試方法：生成 5 張 4K 風景圖，放大查看細節。
結果：
整體清晰度：優秀 邊緣鋭利度：良好 細節豐富度：中等
問題：
放大到 200% 後，能看到一些 AI 生成的痕跡 紋理細節不如真實照片
適用場景：
網頁背景：完美 社交媒體：完美 印刷品：需要謹慎（建議先打樣）
測試7：極端寬高比
NB2 新增了 8:1 和 1:8 的極端比例。
測試方法：生成橫幅廣告和豎屏長圖。
案例1：8:1 橫幅
提示詞：
生成一張網站頂部橫幅，
主題：春季促銷，
風格：清新、明亮
結果：
構圖合理 沒有拉伸變形 直接可用
案例2：1:8 豎屏長圖
提示詞：
生成一張手機端的產品介紹長圖，
從上到下展示：產品圖→特點→價格→購買按鈕
結果：
佈局合理 但文字內容是 AI 自己編的
結論：
極端比例的支持很實用，但需要精確控制提示詞。
實際使用建議
測試了 100 多張圖後，我總結了這些經驗：
1. 什麼場景最適合 NB2？
✅ 適合：
社交媒體配圖（批量生產） 信息圖表（數據可視化） 產品原型圖（快速迭代） 帶中文的設計（海報、標語）
❌ 不適合：
藝術創作（風格表現力弱） 人物肖像（細節不夠精細） 印刷品（需要極高質量）
2. 如何寫好提示詞？
三個技巧：
結構化描述
主體 + 動作 + 環境 + 風格 + 視角 + 光線明確文字內容
錯誤：生成一張咖啡海報
正確：生成一張咖啡海報，上面寫着"每日新鮮烘焙"利用聯網搜索
錯誤：生成一座城堡
正確：生成法國盧瓦爾河谷的香波堡，水彩畫風格
3. 如何提高成功率？
五個要點：
一次只生成 1-2 張，不要批量 文字不要超過 15 個字 複雜場景拆分成多個簡單場景 使用"Thinking"模式（質量更高） 多試幾次，選最好的
4. 成本控制
省錢技巧：
先用 512px 測試，滿意後再生成 4K 簡單圖用默認模式，複雜圖才用 Thinking 批量生成時，提前規劃好提示詞
成本對比：
測試階段（512px）：$0.01/張 正式輸出（4K）：$0.0672/張 高質量（4K + Thinking）：約 $0.10/張
國內怎麼用？
很多人問國內能不能用 Nano Banana 2。
答案是：可以，而且很簡單。
方法1：Gemini 中轉站（推薦）
網址： https://geminiai.asia/list/#/home
優勢：
專門針對 Gemini 優化 支持 Nano Banana 2 的所有功能 響應速度快 價格透明
使用步驟：
訪問網站註冊賬號 充值（支持支付寶/微信） 選擇 Gemini 3.1 Flash Image 模型 開始生圖
價格：
比官方略貴 10-20% 但省去了翻牆的麻煩
方法2：ChatGPT Plus 中轉
網址： https://chatgpt-plus.top/list/#/home
優勢：
同時支持 ChatGPT 和 Gemini 一個賬號多個模型 適合需要多種 AI 工具的用戶
使用步驟：
註冊並充值 在模型列表中選擇 Gemini 切換到圖像生成模式
適合人羣：
既用 ChatGPT 又用 Gemini 的用戶 需要對比不同模型效果的設計師
方法3：API 接口（開發者專用）
網址： https://apipro.maynor1024.live/
優勢：
支持 API 調用 可以集成到自己的應用中 批量處理更方便
適合人羣：
開發者 需要批量生成的企業用戶 想要自動化工作流的團隊
使用方式：
# 示例代碼
import requests
api_key = "your_api_key"
url = "https://apipro.maynor1024.live/v1/images/generate"
response = requests.post(url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={
"model": "gemini-3.1-flash-image",
"prompt": "你的提示詞",
"size": "1024x1024"
}
)
三種方式對比
注意事項
選擇正規平台
避免使用來路不明的中轉站 注意保護個人信息 價格對比
不同平台價格差異較大 建議先小額充值測試 功能完整性
確認支持 Nano Banana 2 的所有功能 特別是聯網搜索、Thinking 模式 穩定性
高峯期可能會慢 建議避開晚上 8-11 點
最後的話
測試了一晚上，Nano Banana 2 確實是個好工具。
它不是最強的，但可能是最實用的。
如果你是：
內容創作者 → 強烈推薦（批量生產神器） 設計師 → 推薦（快速原型工具） 藝術家 → 不推薦（還是用 Midjourney）
我的使用策略：
日常配圖：NB2 重要項目：Midjourney 人物肖像：DALL-E 3
國內用戶：推薦先用 Gemini 中轉站試試，簡單方便。如果是開發者，直接上 API 接口。
工具沒有完美的，找到最適合自己的才是關鍵。
附：100 張測試圖分類統計
總體成功率：81%平均耗時：30秒/張總成本：$6.72
有問題歡迎留言，我會盡量回復。