NanoBanana，套娃设计引发关注，噪点照片成焦点

最近AI图像生成圈出了个新鲜事儿，GoogleDeepMind的NanoBanana火了，不是因为生成多好看的图，而是大家都在玩“无限套娃”让AI生成一张图，图里又藏着另一张同样的图，一层套一层，跟俄罗斯套娃似的，根本看不到头。

最早把这玩法带火的是RileyGoodside，这哥们儿被业内称为“全球最牛提示工程师”，今年刚加入GoogleDeepMind。

他就用一句简单提示词，让NanoBanana生成了张“先有照片还是先有油画”的图画面里老式显示器上是幅油画，油画里又画着个傻瓜相机，相机屏幕上居然还是这幅画，连颜料溅落的细节、相机时间戳都清清楚楚。

他自己都说，盯着看了20分钟，越看越懵，“这递归逻辑，怕是GPT-5都处理不了”。

有人让AI画个蛋糕，蛋糕上用奶油写着提示词，提示词内容就是“画一个蛋糕，蛋糕上写着提示词...”，结果生成的图里，蛋糕上的字居然真能对上，连木质餐桌的纹理都没跑偏，被网友夸“算是把NanoBanana玩明白了”。

当然也有翻车的，有人想玩“照片里的照片里的照片”，结果套到第三层，人物脸都糊成马赛克了，照片比例也歪歪扭扭，底下评论区全是“套是套了，但像没套明白”的调侃，还配了“抠脑壳”表情包。

有意思的是，超六成网友玩套娃时，都爱选“老照片”风格，特意加“噪点”“低分辨率”的设定，有点像咱们翻家里相册时看到的那种模糊感。

后来才发现，这哪儿是为了复古，分明是给AI留“容错空间”老照片本身就糊，就算AI生成时细节出错，比如时间戳数字不清楚，也能说成“年代久远，正常”，间接降低了对AI的要求。

大家光觉得好玩，可能没细想，NanoBanana这“套娃”跟咱们用PS复制粘贴可不是一回事。

传统图像编辑是“复制-粘贴-拼接”，NanoBanana是从随机噪声里“无中生有”。

就算看起来是同样的照片边框，每次生成都是独立运算，所以套到后面肯定会出错，这也是为啥有的图会“套崩”根本不存在“主图像”，每一层都是新生成的，能对上几层已经算技术进步了。

更有意思的是时间戳，好多人发现，只要提示词里带“1998年”，NanoBanana生成的照片时间戳十有八九是“1998年10月”。

后来一查才知道，1998年10月柯达发布了首款百万像素民用数码相机，那会儿全球新闻照片库突然多了一堆这个月的素材，AI训练时看太多了，现在生成相关内容就条件反射式地用这个时间戳，算是AI的“记忆惯性”吧。

这波套娃热潮不光让网友玩得开心，也让Google的Gemini系列打了个漂亮的翻身仗。

就在本月19日Gemini3刚发布，NanoBanana这个功能一上线，SimilarWeb的数据就显示，它的市场份额噌地一下从原来的23%涨到30%，虽说统计的是网页浏览量，不含手机应用，但这个增速已经甩开同行一大截了。

不过热闹归热闹，用户粘性还是个问题。

之前TechRadar有个调研，说ChatGPT用户里长期高频使用的占82%，算是老用户多；Gemini这边才49%，说明好多人就是来尝鲜的，玩完套娃可能就走了，怎么让这些人留下来，Google还得想想辙。

现在网友用AI也学精了，不指望一个工具包打天下。

就像网友“deedydas”分享的，写代码、改文章用Claude，生成图像视频就切到Gemini（NanoBanana），做深度研究还得叫上NotebookLM，跟点外卖凑满减似的，哪个工具擅长啥就用啥，形成了“多AI协同”的工作流。

但玩归玩，也有人担心，之前就有人用NanoBanana生成“1998年老照片里的历史人物”，故意把时间戳调成某个事件发生时，配上低分辨率，乍一看跟真的历史照片似的。

这要是用来伪造历史，麻烦可就大了，Google也意识到了，上个月刚推出“AI生成内容水印”测试版，想在图像元数据里嵌个标识，告诉大家“这图是AI画的”。

可问题是NanoBanana生成的老照片全是噪点，说不定会把水印信号干扰掉，以后怎么分辨真假，还得打一仗。

说到底，NanoBanana这“无限套娃”，看着像个玩具，其实是AI创意工具的一次小进化它让我们看到AI能理解递归逻辑了，也暴露了它会“记混数据”“依赖模糊容错”的小毛病。

从市场份额暴涨到用户开始“组合使用AI”，这波热潮其实在告诉我们，AI工具正在从“新奇玩意儿”慢慢变成“日常帮手”。

以后会不会有更精准的套娃？不好说，但说不定这种“不完美”，正是AI和人类创意磨合的乐趣所在你永远不知道下一层套出来的是惊喜还是翻车，但就是忍不住想再试一次。