awesome-nano-banana。它并不是一个复杂的技术框架，而是一个由开发者 JimmyLv 整理的 Gemini-2.5-Flash-Image（又名 Nano Banana）提示词与生成案例合集。简单来说，它更像是一个“灵感资料库”，帮助我们快速上手 Google 最新的图像生成模型，并且能直观对比 Gemini 与 GPT-4o 在相同提示词下的表现差异。
对我来说，这个项目的最大价值在于：它不仅提供了现成的提示词案例，还展示了模型背后的技术细节（例如 Token 使用、生成时间、输出效果），非常适合想要探索 AI 图像创作潜力的人。
项目介绍
项目名称：awesome-nano-banana
作者：JimmyLv
核心内容：精选的 Nano Banana 提示词 + 图像生成案例
对比维度：Gemini-2.5 vs GPT-4o（含 100 个案例对比）
适合人群：AI 图像创作爱好者、设计师、内容创作者、学习者
项目的案例主要来自 Twitter/X 和 AI 社区，作者在收集之后进行了整理和归纳。
目前文档中已经收录了100 个案例，每个案例都包含：
左右对比：GPT-4o 原图 vs Gemini 生成图
技术细节：Token 消耗、生成速度
视觉差异：在相同提示词下，两者的风格和表现力差异
核心功能与亮点
Nano Banana（Gemini-2.5-Flash-Image）
这是 Google 最新的图像生成与编辑模型，相比传统的“AI 绘画工具”，它更像是一个理解力极强的创意合作者：
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上下文感知编辑：能理解人物和场景关系，替换背景时还能智能调整光影与反射
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精准修饰：像“手术刀”一样精准地替换或添加物品
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3D 空间理解：能在 2D 图像中捕捉真实的三维结构
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风格一致性：基于参考图，生成一系列视觉风格统一的作品
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协作式创作：不只是执行指令，而是能和创作者形成互动式的灵感交流
GPT-4o
作为对比，OpenAI 的 GPT-4o 也具备出色的多模态能力：
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同时解析文字与图像
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复杂提示词下快速生成高质量图像
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支持多种艺术风格（吉卜力、像素、3D 毛绒等）
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真实的空间与光影感
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出色的二次编辑能力
两者放在一起看，可以帮助我们快速理解不同模型在创意生成上的长短板。
应用场景
我在浏览这些案例时，能明显感受到这个合集对于不同角色的价值：
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设计师：快速获取灵感或构建视觉素材库
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内容创作者：用更高效的方式生成封面、插画、社交媒体素材
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学习者：通过对比实验理解提示词与模型能力之间的关系
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开发者：可以作为训练/微调数据集的灵感来源
比如在案例里，你能看到从 定制动漫手办、3D 游戏场景、品牌化 Logo 到 讽刺漫画生成 等各种方向，几乎覆盖了大多数视觉创作场景。
如何使用
严格来说，这并不是一个需要复杂安装的项目。它更像是一个“文档型资源库”：
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前往 GitHub 项目页面，直接浏览文档内容
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找到你感兴趣的提示词案例
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将提示词复制到 Gemini 或 GPT-4o 的图像生成工具中进行尝试
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对比输出结果，进一步修改提示词优化效果
如果你已经在使用 Google AI Studio 或 OpenAI Playground，上手会非常轻松。
相似项目推荐
如果你觉得这个项目有价值，还可以关注类似的开源集合：
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awesome-stable-diffusion-prompts：针对 Stable Diffusion 的提示词合集
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PromptHero / Lexica：基于社区的提示词和生成图像搜索引擎
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OpenArt：一个带有探索、复用功能的 AI 图像社区
这些都能帮助创作者更快找到灵感和可复用的提示词模板。
总结
在我看来，awesome-nano-banana 更像是一个 AI 图像创作“灵感加油站”。它不提供新模型，也没有复杂的 API，而是通过 精选案例 + 模型对比 的方式，让创作者能够更直观地感受到不同 AI 工具的差异与潜力。
对我个人而言，它最大的价值就是能快速找到“灵感种子”。很多时候我们在做设计或创意时，会卡在“如何表达”上，而这个合集能提供一个非常好的起点。
如果你也在用 Gemini 或 GPT-4o 做图像生成，我强烈建议去看看这个项目，或许能帮你找到下一次创作的灵感突破口。
项目地址：https://github.com/JimmyLv/awesome-nano-banana/
GPT-4o对比：