你的AI影像乍看之下可能很清晰，但放大後就會變得模糊不清。. 暗色調變得顆粒感很強，霧氣分解成碎片，微弱的光線看起來像碎片。.
我最常在處理複雜的AI影像時遇到這種情況：夜景、精細的盔甲、濕漉漉的倒影、人群和遠處的建築物。我的賽博龐克機甲圖像包含了所有這些元素，因此它成為了一個很有用的壓力測試。.
保留主體並減少影像雜訊
這就是我使用 Nano Banana Pro 進行最終清理時所採用的全部指令。在本次測試中，它產生了最流暢的效果，同時又能保持主要機械結構和整體城市構圖的清晰度。由於它並非像素級鎖定，所以我仍然檢查了一些細節。.
您可以在下方並排查看原始的 GPT Image 2.5 處理結果、降噪處理結果以及 Nano Banana Pro 的最終清理結果。我還裁剪了完全相同的區域，以便更容易判斷差異。.
這項測試建立在我們更廣泛的測試基礎上。 GPT Image 與 Nano Banana Pro 編輯對比. 有關產品工作流程和型號選擇器，請參見 如何在 Ima Studio 中使用 Nano Banana.
三階段測試
| 階段 | 模型 | 參數 | 目的 |
|---|---|---|---|
| A | GPT Image 2.5 | 2048×1152，中等 | 確定組成 |
| B | GPT Image 2.5 | 2048×1152，中等 | 用簡短的說明減少影像雜訊 |
| C | Nano Banana Pro | 16:9，2K | 聚焦影像雜訊清理 |
步驟 1：產生一個能夠暴露視覺瑕疵的詳細場景
Canvas 的提示訊息最初是用中文寫的。本文提供了忠實的英文翻譯，以便讀者可以直接使用這些提示訊息，而無需閱讀混合語言的說明。.
在雨水浸透的賽博龐克都市中，一架巨大的雙足機甲戰士巍然屹立。它位於畫面中心略偏右的位置，高聳入雲，俯瞰整個場景。它厚重的分段式裝甲呈現深灰色和黑色，內部佈滿了複雜的機械管路和液壓關節。胸前和頭部都排列著散發著洋紅色光芒的感應條。.
基準場景設定了一台高聳的機甲、一座潮濕的城市、錯綜複雜的交通路線以及高對比度的深色裝甲。雨水、霧氣和濃重的反射光營造出表面紋理和碎片化的細節，以便於觀察。.
步驟 2：新增減少影像雜訊的提示
高清輸出，影像雜訊極少。不會將精細細節渲染成碎片狀偽影。.
第二遍繪製時，構圖基本上保持了基線水平，同時使機甲表面、霧氣和城市倒影更加連貫。簡短的說明起到了約束作用，但並不能保證細節完全相同。.
步驟 3：使用 Nano Banana Pro 進行局部清潔
保留主體並減少影像雜訊
C階段在維持主體機甲和整體城市構圖不變的情況下，實現了最流暢的漸層和反射效果。匹配的裁剪圖也顯示裝甲板、標誌和遠處建築等局部細節進行了重繪，因此，更準確的說法是“主體和構圖得以保留”，而非“像素完全相同”。”
相同作業規模的匹配作物
我將所有三個階段的圖像都標準化到 2048×1152 的工作畫布上，然後使用相同的 640×360 裁剪座標。這些裁剪使清理工作更容易檢查，但也揭示了完整圖像中隱藏的局部重繪。.
機甲裝甲和關節
雨天和薄霧
城市螢幕和細線
濕漉漉的街道和倒影
裁剪後的匹配區域得出的結論比單獨查看完整圖像更為精準：階段 B 減少了碎片化的細節，同時保持場景接近基線；階段 C 進一步清理了漸變，但也重新繪製了盔甲、屏幕和城市等細節。此工作流程保留了主體和整體構圖，而非完全相同的像素。.
這次比賽發生了哪些變化？
| 查看 | A階段 | B階段 | C階段 |
|---|---|---|---|
| 機體姿態與幾何 | 基線 | 保存良好 | 保存良好 |
| 深色盔甲上的影像雜訊 | 濃密陰影細節 | 主體清晰；無明顯碎片偽影。 | 最乾淨的審查結果 |
| 天空和薄霧 | 忙碌的 | 更平滑 | 最平順的同時還能保持雨水 |
| 螢幕標記 | 展示 | 展示 | 已減少；店面仍有輕微痕跡。 |
可能出現什麼問題
更平滑的圖像可能只是尺寸更小。
Nano Banana Pro 使用 2K 分辨率，最終輸出分辨率為 2752×1536，因此最終影像並不依賴較低解析度的輸出來獲得更流暢的效果。.
“「保留」並非像素鎖定保證
兩種工具都能重新產生影像。機甲姿態和城市佈局得以保留，但一些細小的標誌細節仍然發生了變化。.
霓虹燈可以顯示假文字
賽博龐克場景鼓勵使用類似符號的圖案。如果需要精確的文本，請移除生成的標記，並在圖像模型之外排版最終文本。.
在 IMA Studio 中運行雙模型清理
這項測試的每個階段都在內部進行。 IMA Studio一個帳戶，一個信用餘額，以及一個保存結果的地方。以下是如何重複此操作、費用以及圖像最終保存位置的資訊。.
如何運行它
- 打開影像 在左側邊欄中。下面的按鈕會開啟同一頁面，並已選取 Nano Banana Pro。.
- 檢查一下型號。. 使用 Nano Banana Pro 用於清理過程。首先重建基線場景，請選擇 GPT Image 2.5.
- 新增要清理的影像 在參考插槽中（最多 14 張圖像；類型）
@在提示中指向其中一個），然後貼上保留主體並減少影像雜訊. - 設定寬高比和解析度。. 我們使用了 16:9 · 2K 適用於 Nano Banana Pro 通行證。.
- 讀取“生成”按鈕上的數字，然後按一下它。. 這個數字就是這次運行的費用。.
- 收集結果 從頁面右側的「歷史記錄」或左側邊欄的「資產」中查看。.
這項測試的費用是多少？
積分是所有模型共享的唯一貨幣。 IMA Studio. 以下價格是… IMA Studio 於2026年10月8日上市; 產生按鈕始終顯示即時號碼。.
| 模型和設定 | 每張圖片的版權費 |
|---|---|
| Nano Banana Pro · 1K | 12 |
| Nano Banana Pro · 2K（C 階段） | 17 |
| Nano Banana Pro · 4K | 22 |
| GPT Image 2.5 (Sunburst) · 2048×1152 · 中等（A 階段和 B 階段） | 17 |
| GPT Image 2.5 (Sunburst) · 2048×1152 · 高 | 29 |
完成全部三個階段需要花費 51 個積分。 以此費率計算，每次重試或額外變更都會產生新的數據，並再次收費（17 + 17 + 17）。.
當你持有不只一種類型的物品時，, IMA Studio 優先使用最先過期的積分。如果由於伺服器負載過高、網路故障或計劃內維護導致一次生成失敗，則積分將… 自動退款. 被審核屏蔽的內容不予退款。新用戶可獲得一次性歡迎積分。來源： IMA Studio 定價常見問題解答.
結果顯示位置
- 歷史 是圖像頁面右側的面板。每個條目都會保留其任務類型、年齡、型號、解析度和提示資訊。 重製版, 新增到參考, 在 Canvas 中繼續 和 下載 下。.
- 資產 左側邊欄按日期分組顯示您產生的所有內容。它包含“已生成”、“合集”和“資源包”選項卡，以及圖像、視訊和音訊篩選器和一個搜尋框。.
簡而言之：您的成績會保存在您的帳戶中，但是 IMA Studio 並不承諾永遠保留它們。. 我們可以核實的內容：
- 這些文件還在那裡。. 這三張測試影像於 2026 年 9 月 30 日生成，截至 2026 年 10 月 8 日仍在 Assets 中。.
- 儲存空間有配額限制。. 方案對話方塊中列出了資產的雲端儲存空間：基礎版 5 GB，增強版 10 GB，專業版 20 GB。我們取得的帳戶在「資產」底部顯示了一個 1 GB 的剩餘空間計量器。.
- 未公佈保存期限。. 這 條款 沒有設定最短儲存時間，他們說帳戶終止時內容可能會被刪除。.
實用規則： 將 Assets 資料夾視為您的工作庫。下載那些您無法重新產生的最終版本。.
嘗試雙模型工作流程
我使用 GPT Image 2.5 創意設計的是 Nano Banana Pro，用於精細的清理工作。這種劃分使得對比變得簡單：一個型號負責場景搭建，另一個型號則專注於一項具體的任務。.
作者簡介
