如果產品形狀和可重複的廣告間距至關重要，請選擇 GPT-Image-2.5 Sunburst 圖像。如果 IMA Studio 測試積分較低且您可以仔細檢查幾何形狀，請選擇 Nano Banana Pro 影像。. 在我們的30路輸出吊燈測試中，兩款型號都完成了所有要求的顏色、背景、文字和細節佈局步驟。 Sunburst 的效果更接近原產品。.
在我們嘗試任何花哨的調整之前，差異就已經顯現出來了。 Nano Banana Pro 將原燈罩較淺的下部燈罩改成了更深、更圓潤的穹頂狀，這在三個燈串中都得到了體現。 Sunburst 則保留了原燈罩在所有三個燈串中的光源比例。之後的所有修改都沿用了最初的決定。.
這就是 GPT-Image-2.5 與 Nano Banana Pro 之間實際問題的對比。一張精美的圖片很容易讓人喜歡。但經過五次修改後，你還能認出最終通過審核的產品嗎？
GPT-Image-2.5 與 Nano Banana Pro：快速評測
| 標準 | 優勝者 | 三條鏈中發生了什麼 |
|---|---|---|
| 源產品幾何 | GPT-Image-2.5 旭日 | Sunburst 保留了淺而寬的陰影；Nano 則使其更深更圓，陰影擴大了 3 倍。 |
| 單部分顏色編輯 | 領帶 | 兩者都只將下方較大的陰影部分改為藍色，次數為 3/3。 |
| 後台編輯和更改持久性 | 領帶 | 兩者都保留了下半部的藍色和上半部的橙色，比例為3/3。 |
| 英文原文 | 領帶 | 兩種拼字 光線平衡 和 立即購買 正確率 3/3 |
| 最終廣告位 | GPT-Image-2.5 旭日 | Sunburst 在所有三條鏈中都重複使用了更安全的標題、插圖和 CTA 邊距。 |
| IMA Studio 每個階段的測試報價 | Nano Banana Pro | Nano報價10個積分；Sunburst高品質1K報價31個積分 |
我們的建議範圍有意縮小。本次推薦僅針對一款產品、一種方形格式、五種編輯版本，以及每位模特兒在2026年9月11日來自三家獨立連鎖店的展示。它並不涵蓋肖像照、時尚試穿、多語言海報或所有產品類別。.
如果您需要先了解發布背景信息，請閱讀 ChatGPT 圖片 2.5 版本有哪些變化？為什麼編輯控制很重要？.
我們如何比較這兩個模型
我們首先選取了Ima Studio文章中已使用過的一款公共安全產品作為參考：一盞亮橙色的吊燈，在白色背景下正面拍攝。它的結構為我們提供了可以實際核實的資訊：
- 一個圓形天花板罩和一根直黃銅桿；;
- 一個小的倒置橙色碗放在一個大的橙色半球形燈罩上方；;
- 大遮光罩下方中央有一個小透光孔；;
- 從頂篷到下緣，整個裝置清晰可見。.
我們使用相同的 IMA Studio 測試建立服務運行了這兩個模型。使用的 GPT-Image-2.5 Sunburst 版本 1024×1024, 高品質，PNG 輸出。 Nano Banana Pro 使用了最接近的匹配合約： 1:1 和 1K.
每個模型都完成了三個獨立的五階段鏈：
- 將來源影像轉換成簡潔的電商主圖。.
- 只需將下方較大的色調從橘色改為鈷藍色。.
- 只將背景色改為淺暖灰色。.
- 添加確切標題
光線平衡和 CTA立即購買. - 重新設計廣告，使用一個完整的主角畫面和兩個真實的細節畫面。.
每個階段都會消耗前一階段的輸出。這樣每個模型就會產生 15 個輸出，總共 30 個。我們保留了失敗的結果，而不是從一批結果中選擇一個令人滿意的。.
我們對來源幾何形狀、組件數量、請求更改成功率、先前更改的持久性、拼寫、安全區域間距和細節視窗真實性進行了評分。產品標識錯誤無法透過吸引人的光照效果來彌補。.
測試 1：Sunburst 更緊密地保留了光源燈
在本次測試中，Sunburst 在產品還原度方面勝出。所有三款 Sunburst 基準燈罩都保留了燈具淺而寬的下部燈罩。而所有三款 Nano Banana Pro 基準燈罩則將其加深，形成更圓潤的穹頂狀。.
Nano並沒有捨棄燈具本身。它保留了頂蓋、燈桿、兩種顏色的燈罩組件以及中央開口。最後呈現的效果簡潔明了，辨識度很高。但家具或燈具商並不認同「辨識度高」這種說法。輪廓本身就是產品編號的一部分。.
第一階段改變了實驗的後續步驟。一旦更深的穹頂進入 Nano 的處理流程，後續的提示就會保留編輯後的穹頂，而不是恢復原始幾何形狀。這就是為什麼在進行樣式設定、文案撰寫或佈局之前，必須檢查參考保真度的原因。.
測試 2：兩款模型均能進行精確的色彩編輯
這一輪打成平手。我們要求每位模特兒只將下方較大的碗底顏色改為深鈷藍色，同時保持上方較小的碗底顏色為橘色。兩位模特兒都完成了所有三條鍊子的修改要求。.
Nano 版本在兩種色調的連接處引入了更多藍紫色暈染。 Sunburst 版本則保持了黃銅連接件和周圍反光的乾淨整潔。我們將其視為表面處理的差異，而非顏色調整失敗。.
最終結果是 3/3 對 3/3。兩個模型都沒有重新為小碗著色，沒有移除五金件，也沒有增加額外的燈具。.
測試 3：背景變更後，兩種模型均保留了已接受的編輯。
然後我們只把背景換成了淺暖灰色。鈷藍色的下層燈罩、橙色的上層碗、黃銅配件、全幅裁剪以及拍攝角度都保持不變。.
兩者都通過了所有三條鏈。他們都沒有忘記藍色色調，也沒有重新著色橙色碗。 Nano 最初的圓頂漂移仍然存在，但並未累積成新的結構錯誤。.
這就是版本一致性的實際意義：已被接受的變更會在下一指令中保留下來。但這並不意味著影像可以承受無限次的編輯。.
測驗 4：英文文字完全一致，空格不一致。
兩種模型在所有連結中均正確渲染了標題和行動號召按鈕。共六張圖片，十二個請求字串，無拼字錯誤。.
Sunburst 字體在安全區域處理方面表現更佳。它的三個標題和按鈕都位於更一致的邊距內。 Nano 字體在多個頁面中將標題和 CTA 按鈕放置在靠近頂部或底部邊緣的位置。雖然沒有出現裁剪，但這些位置留給平台裁剪的空間較小。.
這一點很重要，因為拼字正確只是商業文字呈現效果的一半。如果訊息流裁剪掉了標題，或者行動號召按鈕（CTA）位於出血區域，廣告仍然會失敗。.
測試 5：兩者都建立了真實的細節佈局；Sunburst 的可重複性更高。
最終的要求是結構性的：保留一個完整的英雄燈，添加兩個特寫窗口，保留兩個文字字串，並且不要創造新的功能。.
兩款模型均以3/3的評分通過了內容審核。細節窗口展示了上部碗狀連接件和頂篷與桿的連接處。兩款模型均未添加第二個完整的燈具、徽標、評級、折扣或產品聲明。.
Sunburst 方案在可重複性方面勝出。其最終的三款佈局均採用了類似的圓角內嵌卡片，並將 CTA 按鈕巧妙地置於框架內。 Nano 方案遵循相同的資訊結構，但在視窗大小、邊框處理和邊距方面則變化較大。.
信用差異意味著什麼
在本實驗所使用的 IMA Studio 測試服務中，每個 1K Nano Banana Pro 舞台需要 10 個積分。每個高品質的 1024×1024 Sunburst 舞台需要 31 個積分。.
這是該服務在當日提供的任務報價。它並非 OpenAI 或 Google API 的定價，我們也沒有實際的結算介面來驗證最終費用。因此，我們僅將其用作本次測試中的一種操作權衡方案。.
Nano 以最低報價完成了所有要求的操作。如果您的工作流程可以容忍幾何體審核和一些手動間距調整，那麼這種差異就意義重大。如果更改輪廓導致 SKU 資訊錯誤，那麼價格較低的版本反而會造成更大的損失。.
有關使用系統產生廣告前所需檢查的另一個範例，請參閱 一張產品圖片如何演變成三種電商廣告形式.
你該選擇哪一款型號？
對於以產品輪廓、硬體和可重複佈局為關鍵要素、需要取得核准的電商項目，請選擇 GPT-Image-2.5 Sunburst 影像。這是本次燈具測試中表現較佳的選項。.
如果您想要更低的測試信用報價，並且希望在第一代產品完成後能夠對照原始檔案進行檢驗，那麼Nano Banana Pro是您的理想選擇。它遵循了所有後續說明，保留了完整的英文文本，並建立了所需的詳細佈局。它的弱點在於產品幾何形狀。.
不要僅憑最終圖片就做出選擇。在投入資源進行文案撰寫、產品變體製作或平台適配之前，務必將第一階段與來源產品進行比較。即使構建在錯誤的產品之上，一個看似完美的五環鏈仍然是錯誤的產品。.
如果您是從 Nano Banana Pro 開始使用，, 這份 Ima Studio 逐步指南說明了現有的工作流程。.
除了本次燈具對比之外，您還可以探索更多其他用途。 八個 GPT Image 2.5 工作流程，適用於產品場景、在地化廣告、人像、漫畫和重點修改.
測試限值
- 一盞吊燈無法代表所有產品類別。.
- 我們測試的是 1K 級方形輸出，而不是所有解析度或品質等級。.
- 我們測試的是英文顯示文本，而不是多語言排版。.
- 我們沒有測試人員、身分保護、服裝試穿、API 吞吐量、廣告效果或轉換率。.
- 2026 年 9 月 11 日之後，示範合約和任務報價可能會發生變化。.
OpenAI 將 Sunburst 定位為需要更精細編輯控制的創意工作。 Google 將 Nano Banana Pro 定位為高控制度的影像產生和編輯模型。這些都是廠商的定位。以上建議來自我們公開的燈光測試，而非任何廠商的官方產品頁面。 OpenAI 的 Images 2.5 版本發布 和 Google DeepMind 的 Nano Banana Pro 概述.
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