適用於電商圖片的 MAI Image 2.5、GPT Image 2.5 與 Nano Banana 2 比較

MAI Image 2.5、GPT Image 2.5 與 Nano Banana 2 的電商圖片比較

三種 AI 圖像模型都能將同一張基本產品照片轉換為精緻的電商創意素材。當圖片進入實際製作工作流程後，彼此的差異會變得更加明顯。

包裝文字是否仍然準確？背景編輯是否能保留產品結構？經過多次修改後，構圖與品牌色彩是否會開始偏移？

這些問題比起判斷哪個初次生成結果看起來最令人驚艷更加重要。

正在比較哪些 AI 圖像模型？

原始比較使用了 GPT Image 2 與 Gemini Imagen 3。自發布以來，圖像生成市場已有變化，因此其中兩個選項需要更新。

模型	目前定位	主要存取方式	值得測試的工作流程
MAI Image 2.5	Microsoft 目前列為預覽版的圖像生成與編輯模型系列	Microsoft Foundry	Azure 工作流程、商業視覺素材、產品圖片及受控編輯
GPT Image 2.5	OpenAI 的圖像生成與編輯系列，包含 Flare 與 Sunburst 模型	ChatGPT 與 OpenAI API	複雜指令、參考圖片編輯、文字呈現及反覆修改
Nano Banana 2	Google 的通用圖像模型，亦稱為 Gemini 3.1 Flash Image	Gemini API 與支援的 Google 產品	快速生成、多參考圖、社群內容及大規模圖像製作

Microsoft 現在也列出了 MAI-Image-2.6 模型。本文保留 MAI Image 2.5 以維持原始比較的主題，但考慮新 Microsoft 部署的團隊也應評估較新的模型系列。

Google 目前建議新圖像生成工作流程採用 Nano Banana 模型，並將 Imagen 模型標示為已淘汰。因此，Nano Banana 2 而非 Imagen 3，才是目前比較中更實用的 Google 模型。

從圖像任務開始，而非尋找通用贏家

若沒有共用的輸入內容與評估標準，宣稱某個 AI 圖像模型勝出，大多只是美學判斷。

電商團隊應從實務問題開始：

• 編輯後產品是否仍可辨識？
• 包裝或廣告文字是否能準確重現？
• 模型是否能遵循關於顏色、位置、數量與構圖的指令？
• 它能否只變更一個元素，而不重新建立其他所有內容？
• 已核准的細節是否能在多次修改中保持穩定？
• 需要嘗試多少次才能產出可用素材？
• 模型是否符合團隊既有的平台與製作量需求？

透過三項受控測試，即可完成實用的比較。

步驟 1：準備一張產品參考圖

選擇一張輪廓清晰且光線相對均勻的產品圖片。避免使用手部、道具或強烈陰影遮蔽重要產品細節的參考圖。

參考圖應清楚呈現：

• 產品形狀與比例
• 材質與表面紋理
• 包裝結構
• 現有標誌與印刷文字
• 觀看角度
• 必須維持不變的細節

每個模型都應使用相同的來源檔案。若在一個模型中使用高解析度棚拍圖片，卻在另一個模型中使用壓縮的螢幕截圖，結果將不可靠。

僅使用您擁有或已獲授權可編輯的產品與品牌素材。若測試包含人物，請使用自己的圖片，或已獲授權的成年模特兒圖片。

步驟 2：測試產品保留與局部編輯

第一項任務應只變更背景，不應重新設計產品。

將相同的產品參考圖上傳至各模型，並使用相同的編輯指令：

將原始背景替換為溫暖米 beige 色的電商攝影棚背景。

保留產品精確的形狀、比例、材質、顏色、表面紋理、包裝結構、標誌位置，以及所有現有印刷文字。

在產品下方加入柔和的接觸陰影。請勿重新設計產品、加入配件、變更觀看角度或新增文字。

使用直式 4:5 構圖。

檢查每個結果中的下列細節：

• 產品輪廓
• 瓶蓋、按鈕、連接埠、把手與邊緣
• 標誌位置
• 包裝印刷文字
• 材質外觀
• 產品角度與比例
• 產品與新表面之間的接觸關係

Microsoft 將 MAI Image 2.5 描述為支援文字生成圖片及受控圖像編輯，包括物件移除、替換、文字更新與瑕疵清理。該模型系列目前在 Microsoft Foundry 文件中標示為預覽版。

OpenAI 將 GPT Image 2.5 定位為提供更精準的編輯、更強的參考圖忠實度，以及在多次編輯間更佳的一致性。其官方發布資訊將 API 系列區分為兩個選項：

• GPT Image 2.5 Flare 優先著重速度與一般製作用途。
• GPT Image 2.5 Sunburst 優先著重精細創意與編輯工作流程的精準度。

Google 將 Nano Banana 2 定位為其通用圖像模型，在生成速度、多參考圖處理、圖像一致性與高解析度輸出之間取得平衡。目前的模型指南可見於 Gemini 圖像生成文件。

這些說明指出預期使用情境，但並不能證明某個模型能比其他模型更成功地保留每一種產品類別。

步驟 3：測試圖片中的文字

包裝、廣告與促銷圖像經常包含文字。即使視覺效果精緻，若產品名稱拼寫錯誤，結果仍需要修正。

使用簡短且受控的文字呈現任務：

為上傳的產品製作一張乾淨的電商廣告。

保持產品不變。在產品上方加入標題「DESIGNED FOR EVERYDAY USE」，並在下方加入副標題「Simple. Durable. Ready.」。

使用暖白色背景、深海軍藍字體、充足留白與平衡的直式 4:5 版面。

請勿加入任何其他文字、標誌、徽章、價格或促銷貼紙。

逐字檢查結果：

• 拼寫
• 遺漏或重複的文字
• 大小寫
• 標點符號
• 破損字形
• 文字對齊
• 與產品重疊
• 未要求的價格、徽章、按鈕或標誌

三個模型系列皆宣稱具備與文字生成或文字編輯相關的能力。然而，支援文字不代表每個品牌名稱、多語言標籤、法律聲明或複雜版面都能被正確重現。

對於價格、技術規格、法律文案及其他必須完全準確的資訊，更安全的工作流程是先生成不含文字的視覺圖片，再於傳統設計工具中加入最終文案。

步驟 4：測試跨多次編輯的複雜指令

強勁的首次結果不一定代表模型已適合用於製作。電商素材通常需要經過多次修改：

1. 將背景替換為品牌色。
2. 移除不需要的道具。
3. 加入簡短標題。
4. 將圖片調整為不同長寬比。
5. 保留所有先前已核准的細節。

完成初始背景編輯後，繼續使用以下指令：

保持產品、背景顏色、光線、構圖、標誌及現有包裝文字不變。

僅移除左側的裝飾物件。將空白區域作為乾淨的留白。請勿修改圖片的任何其他部分。

接著測試格式變更：

保持所有現有視覺元素不變。

透過自然延伸背景，將構圖轉換為正方形 1:1 電商圖片。請勿裁切、拉伸、旋轉或重新設計產品。

模型可能完成最新指令，卻意外破壞了先前已核准的細節。請記錄這些回歸問題，而非只評估最近一次變更。

對於 OpenAI API 工作流程而言，Flare 是日常反覆修改的合理起點，而 Sunburst 則定位為適用於需要更仔細檢查及更嚴格編輯控制的素材。

使用 Microsoft Foundry 的團隊可依據圖像複雜度、延遲需求與部署限制，比較 MAI Image 2.5、Flash 與 Pro。

Google 使用者可針對一般製作測試 Nano Banana 2，並在任務需要更複雜的視覺推理或專業素材創作時，與 Nano Banana Pro 進行比較。

步驟 5：評估具代表性的工作負載

不要在只生成一張圖片後就選定製作模型。

建立一組類似團隊日常工作負載的小型評估集：

• 五張使用不同材質的產品圖片
• 兩張包含印刷文字的包裝圖片
• 兩張以人物為主的生活風格圖片
• 一張需要多輪編輯的廣告圖

在每個模型中使用相同的來源素材、提示詞及大致相同的輸出規格。

評估領域	記錄內容
產品保留	模型造成的結構、色彩與材質變化
文字準確性	文字無需修正即可使用的圖片
指令完成度	是否包含必要細節並排除禁止細節
多次編輯一致性	已核准元素是否在後續修改中受損
手動清理	每張圖片所需的額外修正
生成效率	取得一個可用結果所需的嘗試次數
工作流程適配性	與團隊平台、權限及製作流程的相容性

這份記錄比選擇初始視覺衝擊力最強的圖片更有價值。

哪個模型適合各種電商工作流程？

主要需求	優先測試的模型	入選原因
既有 Microsoft Foundry 基礎架構	MAI Image 2.5 系列	符合 Microsoft 的部署與管理環境
高量產品與行銷素材變化	MAI Image Flash、GPT Image Flare 或 Nano Banana 2	應比較這些選項的速度、成本與可重複性
精細局部編輯與反覆修改	GPT Image 2.5 Sunburst	定位為高精準度創意與編輯工作
多參考圖與快速社群創意	Nano Banana 2	定位為高效率生成與多參考圖工作流程
包裝與廣告文字	使用實際文案測試三者	準確度會隨語言、長度、字體排印與版面而改變
一致的品牌素材	使用品牌專屬評估集	單次成功生成無法證明製作一致性

最佳結果可能是多模型工作流程。

較快速的模型可用於探索版面與變化版本，而以精準度為導向的模型則處理選定的最終素材。之後，傳統設計軟體可以加入必須完全準確的文案。

依任務選擇，而非依排行榜名次

MAI Image 2.5、GPT Image 2.5 與 Nano Banana 2 都能協助商業圖像製作，但它們透過不同平台進入工作流程，且著重不同能力。

有效的比較會讓每個模型使用相同產品、相同提示詞及相同修改順序。較佳的選擇，是能產生較少非預期變更、需要較少手動清理，且符合團隊既有製作環境的模型。

在承諾使用單一供應商之前，請使用真實產品素材執行上述三項測試。受控的內部評估，比起由無關提示詞建立的模型排名，更能揭示其是否適合投入製作。