GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：同一個需求該用哪個

站內兩邊分別有 207 組和 723 組可復現案例。下面從擅長場景、提示詞寫法到實際成圖逐項對照。

一句話結論

GPT Image 2 更適合對話式連續修圖；Nano Banana Pro 更適合多圖參考下的人物一致性。同一個想法在兩邊各跑一次往往更划算——它們"聽話的方式"不一樣，提示詞的寫法也要跟著調。

對話式連續修圖自然語言描述的理解照片風格化與區域性替換中文提示詞直接可用

它更吃"像跟人說話一樣"的描述，不需要堆砌引數詞；改圖時直接說"把背景換成…"比重寫整段提示詞更高效。

多圖參考下的人物一致性畫面內文字排版渲染結構化長提示詞的指令跟隨電商與資訊圖類精細排版

寫提示詞時可以放心用結構化寫法（JSON/分段），它對層級化指令的解析明顯好於短句堆砌；涉及畫面內文字時把文案內容用引號顯式寫出來。