2026 年最佳 AI 圖像編輯模型：GPT Image 2、Flux 2 Pro、Nano Banana 2 與 Seedream 深度對比

影像編輯是絕大多數製作工作的主要核心。團隊通常從一張產品照、品牌形象圖或角色設計開始，隨後便需要進行變體生成、背景置換或建立新的場景。

參考圖模型（Reference-image models）能出色地處理這些任務。你只需提供一段提示詞（Prompt）和一張參考圖，模型便能保留關鍵要素並轉換其餘部分。本指南比較了 Atlas Cloud 上頂尖的影像編輯模型，並說明各模型的適用場景。

最後更新：2026 年 4 月 29 日

以下是參考圖感測模型（Reference-aware image models）的產出範例：

何謂 AI 影像編輯（2026 年版）

AI 影像編輯現已不僅限於簡單的修復（Inpainting）。參考圖模型（通常稱為「圖生圖」或「Canny/深度引導生成」）只需一次 API 調用，即可進行重繪風格、重新構圖與影像延伸。

• 風格遷移 (Style transfer)： 將一張圖的視覺風格套用到新的主體上。
• 角色一致性 (Character consistency)： 確保角色在不同姿勢與場景中保持一致。
• 產品變體 (Product variations)： 展示產品在不同場景或光影下的樣貌。
• 品牌一致性生成 (Brand-consistent generation)： 確保整批影像符合同一品牌識別。
• 文字整合 (Text Integration)： 直接在影像上渲染精確、高保真的文字（GPT Image 2 獨有功能）。  

API 的使用模式非常簡單：發送提示詞與一張參考圖，即可獲得同時符合兩者要求的影像。

參考圖編輯的核心運作原理

模型接收兩個輸入：一個是提示詞，另一個是參考圖。模型會將兩者編碼，然後產生一張以參考圖作為「條件控制信號」的新影像。提示詞決定了要更改的部分，參考圖則定義了需要保留的視覺錨點。

模型對參考圖的依附程度並非固定。有些模型會嚴格貼合臉部特徵、輪廓、色調或材質細節；而另一些模型則將參考圖視為引導參考，運用較為靈活。最終結果取決於模型、提示詞以及原始影像的特徵清晰度。

這些系統並非逐行複製像素，而是保留高階結構與可辨識的特徵，同時重新生成材質、光影、背景細節與局部小結構。這正是為何一張清晰的參考圖能幫助模型鎖定更穩定的目標。

完整比較表

Atlas Cloud 為上述所有模型提供單一 API 金鑰，你只需更改一個參數即可切換模型。

各類場景排名

複雜推理與文字生成首選：GPT Image 2

GPT Image 2 是此陣容中最智慧的模型。由於它運用了「思考型」潛空間（latent space），能處理複雜的空間指令並渲染出完美的排版。

情境：你需要更換背景，但須保留香水瓶本體，同時在後方牆面加上特定字體與內容的「520 Limited Edition」標籤。

角色一致性首選：Nano Banana 2

Nano Banana 2 是持續性角色設計的最佳選擇。它能確保臉部特徵、服裝與配件在不同場景中保持穩定。

這使其非常適用於故事內容、吉祥物、虛擬化身與商品模擬圖。 Nano Banana 2 的定價為：1K 解析度 USD0.08，2K 解析度 USD0.12，4K 解析度 USD0.16。

品牌一致性生產首選：Flux 2 Pro

Flux 2 Pro 是進行品牌工作的最佳預設選擇。提供強力的參考圖，它便能在大量輸出中穩固地維持色彩、光影與視覺基調。

大量變體製作首選：Seedream v5.0 Lite

Seedream v5.0 Lite 適用於批次處理。它的速度足以應付數百種變體，且成本低廉，適合大規模使用。

Seedream v5.0 Lite 非常適合產品變體、生活場景生成與 A/B 測試素材製作。

極致品質首選（無參考需求）：Imagen 4 Ultra

Imagen 4 Ultra 不支援參考影像輸入。若你需要高品質宣傳圖（Hero image）且不需要參考控制，請使用 Imagen 4 Ultra。

個別模型詳細拆解

GPT Image 2

模型 ID： openai/gpt-image-2/edit

價格： 分級制（低/高解析度）

用途： 精確的指令遵循。

提示詞範例： 與參考圖相同的產品，但放在大理石檯面上。在後方的牆面加上優雅的金色字體「Maison Francis Kurkdjian」。

Nano Banana 2

模型 ID： google/nano-banana-2/edit

價格： 1K: USD0.08, 2K: USD0.12, 4K: USD0.16

參考圖支援： 是，1 張

最高解析度： 4K

Nano Banana 2 專為識別一致性而生，能讓角色在多種姿勢、服裝與場景中保持可辨識度。

提示詞範例：

1與參考圖相同的狐狸吉祥物，在學校走廊揮手，背著紅色背包，簡潔的兒童繪本風格

提示詞範例：

1與參考圖相同的動漫咖啡師，在夜間咖啡館場景，正在倒咖啡，溫暖的霓虹燈光，保持臉部與服裝設計

適用於：

• 故事內容： 在多個場景中重複使用同一角色
• 商品模擬圖： 將角色置於 T 恤、馬克杯、海報或包裝上
• 虛擬化身變體： 在不同風格與表情中維持虛擬化身一致
• 遊戲資產原型： 從一張概念圖測試多種姿勢、服裝與站姿  

100 張的圖片包在 1K 等級下只需 USD8。當一致性重要於成本時，請優先選用。

更多資訊請參閱 Nano Banana 2 指南 與 Nano Banana 2 提示詞指南。

Seedream v5.0 Lite

模型 ID： bytedance/seedream-v5.0-lite/edit

價格： USD0.032/張

參考圖支援： 是，1 張

最高解析度： 4704x2016

Seedream v5.0 Lite 是專為批次處理設計的模型，最適合需要快速產出大量高品質輸出的場景。

提示詞範例：

1與參考圖相同的跑鞋在城市人行道上，運動廣告視覺感，硬朗日光，銳利的零售細節

提示詞範例：

1與參考圖相同的瓶裝飲料在野餐場景，夏季調色，背景中的朋友採柔焦處理，適合廣告的構圖

適用於：

• 產品攝影變體： 同一產品，更換場景或光線
• 生活場景變體： 同一概念，更換主體或季節
• 本地化內容批次： 同一廣告企劃，對應不同地區風格
• A/B 測試素材生成： 同一核心影像的多版本生成

更多資訊請參閱 Seedream v5.0 Lite 指南。

API 存取：使用參考圖進行編輯

所有編輯模型的工作流均相同。註冊 Atlas Cloud，建立 API 金鑰，並領取 USD1 的免費額度，這足以讓你進行初步測試。

Python 的開發模式如下：

pythonCopy
1import requests
2import time
3
4
5API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
6BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
7
8
9# 參考圖生成影像 -- 對 Flux 2 Pro, 
10# Nano Banana 2 與 Seedream v5.0 Lite 皆適用
11response = requests.post(
12    f"{BASE_URL}/model/generateImage",
13    headers={
14        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
15        "Content-Type": "application/json"
16    },
17    json={
18        "model": "black-forest-labs/flux-2-pro/text-to-image",
19        "prompt": "the same product photographed in a sunlit kitchen scene, morning light, cozy lifestyle aesthetic",
20        "reference_image_url": "https://your-cdn.com/product-hero.jpg",
21        "width": 1024,
22        "height": 1024
23    }
24)
25
26
27result = response.json()
28
29
30# 輪詢結果
31while True:
32    status = requests.get(
33        f"{BASE_URL}/model/prediction/{result['request_id']}/get",
34        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
35    ).json()
36    if status["status"] == "completed":
37        print(f"Image: {status['output']['image_url']}")
38        break
39    time.sleep(3)

只需更換

1model

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實務工作流模式

模式 1：品牌資產管道（Flux 2 Pro）

品牌每週需要 50 張統一風格的社交媒體圖片。

• 方案：使用 Flux 2 Pro，能確保色彩、光影與材質（如玻璃或絲綢）在多次輸出中保持一致。
• 成本：50 張 x USD 0.05 = 每週 USD 2.50。

模式 2：角色庫（Nano Banana 2）

創作者需要為應用程式準備一個吉祥物在 100 個不同場景中的樣貌。

• 方案：使用 Nano Banana 2，在保持臉部特徵與服裝穩定性方面優於其他所有公開 API。
• 成本：100 張 x USD 0.08 = 總計 USD 8.00。

模式 3：邏輯與文字密集型編輯（GPT Image 2）

廣告活動需要在產品上添加特定文字或進行複雜的空間邏輯運作（例如：「將瓶子放在花朵後方，而不是前方」）。

• 方案：使用 GPT Image 2。其「推理引擎」可確保如「OUD velvet mood」之類的文字拼寫正確並按邏輯放置。
• 成本：100 張 x USD 0.053（中階） = 總計 USD 5.30。

模式 4：變體批次處理（Seedream v5.0 Lite）

電商團隊需要將一張產品照轉化為 500 張不同生活場景，用於 A/B 測試。

• 方案：使用 Seedream v5.0 Lite。它具備處理大量批次的速度與成本優勢。
• 成本：500 張 x USD 0.032 = 總計 USD 16.00。

何時「不」該使用參考圖編輯

• 像素級修復：若只需調整極小局部（如去除瑕疵）且不想改動影像其餘部分，請使用專門的修復工具（Inpainting）。
• 單一像素色彩匹配：AI 處理光影時可能會導致十六進位色碼細微偏移，若需嚴格的品牌色彩規範，請使用後製修圖。
• 簡單去背：若僅需純白背景，請使用去背工具。使用 GPT Image 2 執行此操作會浪費其推理能力與預算。

常見問答

哪個模型擁有最佳的角色一致性？

Nano Banana 2。 它是專為識別保留而構建的。但如果角色需要與文字或其他複雜元件互動，GPT Image 2 會是更好的選擇。

可以同時使用多張參考圖嗎？

目前 Atlas Cloud 上的大多數模型每次請求僅接受一張參考圖。若需風格混合，建議先生成一張「合成式」參考圖。

GPT Image 2 與其他模型有何不同？

它不只是「複製」風格，而是具備內容理解力。它理解「香水瓶」由玻璃製成，並會在更換背景時正確計算折射變化。

USD 1 免費額度大約可用多少張？

• Seedream v5.0 Lite： 約 31 張。
• Flux 2 Pro： 約 20–33 張。
• GPT Image 2（中階）： 約 18 張。
• Nano Banana 2： 約 12 張。

總結

• 若需 AI 具備「理解力」並能執行影像內的「讀寫」功能，請選擇 GPT Image 2。
• 若追求奢華品牌工作所需的最佳視覺質感，請選擇 Flux 2 Pro。
• 若追求角色與 IP 的高度一致性，請選擇 Nano Banana 2。
• 若需以最低成本大規模生產數千種變體，請選擇 Seedream v5.0 Lite。

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