2025年9月，字节跳动旗下的Seed团队重磅发布了豆包图像创作模型Seedream 4.0。与此同时，谷歌DeepMind推出的Nano Banana（即Gemini 2.5 Flash Image）已在国际市场上稳坐领先宝座。这两款模型均围绕多模态交互展开设计，但在技术架构、应用场景以及实际性能方面，展现出了各自独特的优势。

　　实际表现：功能与场景适配性评估

　　1、角色一致性：细节还原与风格迁移

　　在商业化手办模型的生成方面，Nano Banana凭借全局外观token与局部细节token实现了跨多轮编辑的高度一致性。在Imini AI平台（https://imini.com/zh/nano-banana）的测试中，该模型能够精准还原2D图片中的透明底座、计算机屏幕建模等细节。

　　Seedream 4.0则通过“主体特征保持”技术实现了类似功能，但在处理复杂纹理时偶尔会出现细节模糊的情况。例如，在生成小狗图片时，虽然身形保持一致，但与实物图相比，清晰度和原型感有所欠缺。

　　2、复杂指令推理：物理规律与多轮编辑

　　Nano Banana内置了世界知识图谱，能够理解物理规律和时间变化。例如，当输入“披萨在400度烤箱烤2小时”时，模型会生成碳化披萨的效果，而非普通烤制效果，同时火焰的呈现也符合烤箱的实际工作模式。

　　Seedream 4.0在三维空间推理方面表现出色。在处理相同指令时，该模型能够自动匹配披萨与烤箱烤灯的透视关系，光影过渡更加细腻。

　　3、中文场景适配：文化差异与本地化需求

　　Seedream 4.0在中文指令理解方面具有显著优势。例如，在生成“蓝底、正装、微笑表情的一寸证件照”时，模型能够准确识别“正装”的文化含义，避免生成西装与中山装混搭的不协调效果。

　　Nano Banana虽然支持中文输入，但在处理特定语境（如“正装”）时，需要用户额外提供细节描述，否则可能生成以西方元素为主的场景。

　　4、商业化落地与用户体验分析

　　Seedream 4.0通过火山引擎为企业客户提供技术服务。在电商领域，该模型在多图融合方面存在图片缺失的问题，整体图片划分不够协调，但是产品效果展示略胜。

　　Nano Banana则通过Imini AI等平台提供免费试用服务。在电商产品广告的应用中，该模型生成的图片色彩搭配更加柔和，适配度更高。

　　总体来看，Nano Banana在细节处理、场景适配以及多图一致性控制等方面展现出更强的AI生图能力。而豆包Seedream 4.0则在中文环境理解上具有显著的地域优势。两款模型各有千秋，形成了差异化竞争与生态互补的格局。

　　所以对于有AI生图需求的用户，可以将两者结合一起使用，进行优势互补。iMini AI就是兼具两个软件的聚合站，能够随时切换想要的工具，除了上述提到的Seedream 4.0和nano banana，iMini AI还接入了万相wan2.2系列。