谷歌这只「香蕉」火得有些疯狂：Nano Banana（即 Gemini 2.5 Flash Image）自 8 月底上线以来，仅用几周就吸引了超过 1,000 万新用户，并在 Gemini 应用中完成了 2 亿次图像编辑请求。
数据的飙升速度，几乎可以用「离谱」来形容。
就在大家还沉浸在谷歌新推出的 Nano Banana 引发的视觉狂潮中时，短短一周，字节跳动就在旗下各个平台推出了全新升级的 Seedream 4.0 ，紧追其后。
我们似乎能看到 2 个 AI 大厂的「隔海斗法」。
为了更直观地体验两款模型的差异，我特地跑去「巡查」自己订阅的各大会员平台，想找一个能同时用上 Nano Banana 和 Seedream 4.0 的地方。
结果发现，Lovart 动作最快，不仅第一时间同步上线了两款模型，还贴心地推出了一整套优惠活动（具体内容我们会在文末总结）。
接下来，就结合我们准备的一系列实测案例，带大家看看 Lovart 如何在一个平台里无缝串联这两款 SOTA 模型。
它们在风格特点、能力边界和适用场景上究竟有哪些不同。
黑客松海报艺术风格转换
Nano Banana 和 Seedream 4.0 虽然在图像编辑、生成能力上都非常出色，但在一些垂直场景中的呈现，还是能感受到微妙的差异。
比如我们先来看一个具体案例。
AI Hacker House 联合「十字路口」在 8 月 29 日发布了一张黑客松海报。整张海报元素非常复杂：既有 3D 感的线条，又有鲜艳的色彩和层叠的结构，但整体观感却非常协调，视觉冲击力也很强。
看到这张图，我心里就冒出一个想法：能不能直接让 Lovart 的一站式生成能力，帮我把同一张海报转换成多种艺术风格？
这样就不用一张一张去「抽卡」，效率更高。
于是我尝试了一个非常简单的提示词：
将我上传的图片，转换艺术风格
也是我测试 Nano Banana 和 Seedream 4.0 的一个重点：它们是否能够在轻提示下就表现出足够的创造力和一致性。
先来看看 Nano Banana 的表现，Nano Banana 在执行时，几乎没有偏离我的原始设定。
它给出的结果往往忠于提示词，替换或转换的精度很高，风格的边界也很清晰。比如在处理色彩和轮廓时，它会保持整体结构的稳定性，生成的画面更像是「在原有设计上微调」，而不是彻底重塑。
相比之下，Seedream 4.0 的结果更像是「在原图基础上进行艺术发散」。
它会尝试引入新的笔触质感、不同的色彩氛围，甚至局部构图上也会做一些微创新。最终的效果可能没有 Nano Banana 那么「精确」，但往往更具艺术感和惊喜感。
整体来看，Nano Banana 更倾向于精准完成任务，而 Seedream 4.0 更像是在给结果「加点料」，带来额外的艺术张力。
如果你追求的是「尽量忠实于原图」的精确风格转换，Nano Banana 会更让人安心一点；但如果你希望结果中带点「意外的灵感」，Seedream 4.0 会显得「更香」。
一句话生成数十套时尚杂志封面
如果说黑客松海报测试更偏重于「复杂元素的整体艺术风格转换」，那么接下来的实验，就更贴近实际创作者的需求了：快速生成不同风格的时尚杂志封面。
这次我邀请了熟悉的「模特」：Koji 老师来担当主角。
下面这张图，就是我选定的主参考图：
为了让实验更贴近真实杂志，我随手在 Google 上截了几张图片：一部分是 Vogue 封面，另一部分则来自 芭莎男士。
这些作为风格参考，非常适合拿来做替换测试。
在 Lovart 中，我输入的提示词依旧非常简单，几乎就是一口气把需求讲清楚：
让图一的男士，替代图二（Vogue 或者 芭莎男士）中每一张小图，给我 XX 张图片
就是这样一句话，Lovart 就能帮我同时调用模型完成批量生成。
实际结果一出来，差异还是比较明显的。左侧为 Nano Banana，右侧为 Seedream4.0.
Nano Banana 在整体构图和风格替换上比较稳定，但在涉及到中文文字时，它会显得吃力一些。比如封面上常见的杂志标题、排版里的小字，有时会生成得模糊甚至错位。
Seedream 4.0 则在中文场景里更得心应手，封面上的汉字不但清晰，而且风格也很贴合。尤其是在版式较复杂的情况下，它几乎不用「抽卡」就能给出可直接使用的成品。
Nano Banana
Seedream 4.0
下面是 Nano Banana 的表现，可以看到，整体风格感很到位，尤其是模特的脸部替换十分自然。在细节文字的保真度上，也很不错。
接下来则是 Seedream 4.0 的表现。
在中文场景下，尤其是图片内部不涉及那么多字数的情况下，Seedream4.0 的表现可以说几乎不用抽卡。
整体来说，Seedream 4.0 在封面类任务中更像一个「排版助理」，对中文的兼容性非常好，不仅能处理大标题，就连小字的版式也能还原得很流畅。
总结一下，如果你需要做国际风格的封面，且对中文排版要求不高，Nano Banana 已经能给到非常干净的替换效果。但如果你要直接做中文杂志的 Mockup（甚至可以直接商用），Seedream 4.0 基本可以实现「开箱即用」。
当然，如果出现太多文字的话，也仍然会出现一些幻觉，这时候则需要一些「抽卡」。
AI Hacker House Logo × 地标建筑融合
在时尚封面之外，我还想看看两个模型在多元素融合方面的表现。毕竟，现实创作者经常需要把 Logo、地标建筑、活动主题等元素揉合到一张图里，而不仅仅是单一风格的替换。
比如说，下个月「十字路口」团队计划在新加坡举办一场 AI 开放麦活动。
我找了两张参考图：一张是 AI Hacker House 的 Logo，另一张是我用 AI 生成的新加坡地标建筑元素图。
然后，我试着将它们融合。同样提示词很简单，而且在 Lovart 上，你可以直接在一句话中，同时分别调用 2 个模型，就像我的提示词这样：
将 2 张参考图融合，Title 为 AI Hacker House X Singapore，英文用 Nano Banana，中文用 Seedream 4.0。
下面这些，就是我在第一轮 roll 出来的海报：
可以看到，两张参考图的要素都被很好地保留下来，Logo 和地标融合得比较自然。但因为我没有额外加上艺术风格要求，所以画面看起来略显「平淡」，更像是一份草图。
然后，我就开始进行了一系列「微操」。
接下来，我开始在同一上下文窗口里继续上传图片和追加提示。这里我感受到了 Lovart 的进化：
【1】它能够清楚地分辨出提示词中不同部分的优先级。
【2】即使我没有切换上下文，它也能记住前文逻辑，把新图的风格应用到指定模型。
【3】它会轮换着用 Nano Banana 和 Seedream4.0 生图。
比如我上传了这张新图：
Lovart 仍然能够「聪明」地将这张图片的风格，经过思考和解析后，独立地分配给 Nano Banana 和 Seedream 4.0，它甚至能够调用 Nano Banana 生成一张图片，然后再用 Seedream 4.0 做一张图片。
2 个模型生成的结果如下。
先看看 Nano Banana 的表现：
Nano Banana 依旧保持了简洁、直接的风格。它会尽可能清晰地完成「融合」这件事，不做过多修饰。最终效果偏干净、规整、好看。
然后，则是 Seedream 4.0 的表现：
其实很明显，Nano Banana 更加「崇尚」简洁高效地完成任务，而 Seedream4.0 则会有意识地去运用更多复杂的元素。
Seedream 4.0 的结果则带有明显的艺术加工痕迹。它会主动加入光影、纹理或色彩渐变，让画面更具氛围感，海报感更强。
高定服装试穿
在海报和封面测试之后，我想尝试一个更贴近日常生活、也更能直观感受 AI 创意能力的场景：虚拟试衣间 + 化妆间。
首先，我 AI 做了一张美女的视觉图，作为主要参考图：
然后，从网上随手找来一堆明星舞台高定服装：
随意输入提示词：
让图一的女士，试穿图二中每一张小图的明星高定服装，给我 9 张图片
结果出来后，9 张图有 5 张用 Nano Banana 生成，4 张用 Seedream 4.0 生成。两者的一致性都很高，整体观感非常自然，服装的褶皱、贴合度甚至光影效果，都很真实。
这些图片当然看不出来 Nano Banana 和 Seedream 4.0 的区分度，但确实表明这 2 个模型的基础能力都相当不错。
虚拟妆容 + 手帐教程
进一步地，服装之后，我又把挑战升级到妆容上。我从网上随意找来了一张 16 种妆容的图片：
让 AI 模特依次尝试。下面这一组结果，第一排是 Seedream 4.0，第二排是 Nano Banana：
辣妹妆
千金妆
华丽女主妆
韩式白开水妆
日系甜美妆
森系仙女妆
你能看得出来，在风格浓厚的妆容上 Seedream 4.0 表现的较为得心应手，而 Nano Banana 其实更适合淡妆（当然，我并不是内行，请各位女读者们在评论区评价下，2 个 AI 化妆器的表现究竟如何）
再进一步地，由于 2 个模型的视觉推理也都还不错，所以我还让 Lovart 进一步生成了 妆容教程手帐。这里我设定：英文由 Nano Banana 生成，中文由 Seedream 4.0 生成。
这样就很明显了，在英文和中文 2 种语言里，这 2 个模型相比半年前的上一代 AI 图片生成模型，在文字输出上的幻觉表现，提升的非常大。
两个模型在图文结合的任务里，幻觉率已经大幅下降，无论是中文还是英文，都能把步骤和视觉图匹配得很流畅。
在体验了这么多案例之后，我本来以为积分肯定要消耗得差不多了。毕竟一路下来，几乎是“海量生成”，尤其是杂志封面和妆容测试，少说也得几十上百张图。
结果，当我从 Project 页面退出来时，却发现积分消耗竟然是 0。这让我一度怀疑是不是系统出 bug 了。
优惠活动
最后的最后，我玩了这么多案例，玩到头昏眼花，本以为积分所剩无几，然而从 Project 页面退出来后，才发现，积分消耗是 0 ！
但查了一下才知道：原来 Lovart 近期在搞活动，尤其是这次我重点测的 Seedream 4.0 和 Nano Banana，从 9 月 10 日到 9 月 20 日 都是免费开放的。更惊喜的是，如果你在 20 号之前开通 Basic 及以上会员，那么在整个会员期间，这两个模型都可以 365 天无限量 0 积分使用。
换句话说，如果你正好在这段时间开通会员，就相当于一年内随便玩，不用担心积分消耗的问题。对于喜欢做实验、批量生成的用户来说，这个优惠确实比较值。
更妙的是，我还顺手瞥了一眼其他模型：
【1】谷歌的 Veo 3 也在打折，居然是全系 3 折优惠；
【2】可灵、海螺 在 9 月 20 日之前，Pro+ 会员都可以无限畅用。
所以我干脆马不停蹄，把这一路生成的图，利用 Lovart 的 ChatCanvas 功能，使用 Veo 3 帮 Koji 做了 2 个转场小视频，又拼合了起来。
如果说前面几章是技术和艺术上的对比，那么最后这个福利，算是对所有创作者的「现实关怀」。因为创作本身就已经足够烧脑了，如果还能在成本上轻松一点，那就更容易让用户专注在作品上。
这一路下来，从黑客松海报到时尚杂志封面，从 Logo 与地标融合到虚拟试衣间和化妆教程，我基本把 Nano Banana 和 Seedream 4.0 两个模型在 Lovart 里的主要能力都体验了一遍。
最大的感受有三点：
【1】基础能力已经非常扎实
不论是 Nano Banana 还是 Seedream 4.0，在面对复杂提示、长上下文、多元素融合时，都展现出了远超半年前的稳定性和一致性。幻觉率明显下降，图文匹配也顺畅很多。
【2】风格倾向各有特点
Nano Banana 更像「执行型选手」：注重精确、简洁和一致性，尤其适合需要保持严谨结构的任务。
Seedream 4.0 更像「设计型选手」：在艺术发散、浓烈风格和中文排版上更有优势，生成结果往往带点小惊喜。
【3】Lovart 的体验感是加分项
不仅能一句话调用多模型，还能在长上下文里「记住」我的意图，甚至能自动帮我分配任务。用一句话形容就是：它不是在「执行指令」，而是在「理解设计」。
更让人开心的是，这次体验几乎没花积分，还意外发现了不少活动优惠。
从这次测评来看，我能感觉到一个趋势：AI 图片生成已经逐渐从「实验室里的酷炫技术」，走向「普通人也能随手用」的生产力工具。
未来，它可能会进一步细分：一部分模型继续往高精度、低幻觉方向演进；另一部分则在艺术性、创造力上不断突破，像真正的合作者一样，和创作者共同完成作品。
Nano Banana 和 Seedream 4.0 就正好站在这两个方向的交叉点，各自延伸。
看完这次测评，你更喜欢哪种风格？欢迎在评论区聊聊，你的使用场景和体验感受！
文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”，作者 “十字路口Crossing”
