AI 圖像生成技術演進 (2)

今天先回顧一下昨日的內容：

• GAN（生成對抗網絡）：生成器與判別器對抗學習，產生逼真圖像。
• VAE（變分自編碼器）：透過潛在空間編碼與重建，控制圖像特徵與風格。
• Diffusion 模型：逐步加噪與去噪，生成效果穩定、細節自然，成為主流技術。

三、Nano Banana：領先的下一代 AI 圖像生成模型

在這波浪潮中，Google 的 Nano Banana 模型作為 2025 年的突破型成果，融合多種先進技術。它不僅快速、高效，還具備出色的人物一致性保持功能，能在不同場景下生成連貫的角色形象。

Nano Banana 支援 多輪自然語言互動，讓創作者可以逐步調整圖像細節，操作靈活且直觀，大幅提升圖像生成的實用性與控制力。對前端開發者來說，它意味著可以把大型生成模型的能力搬到網站上，實現即時互動的 UI/UX 元件。

四、技術演進帶來的應用革新

從 GAN、VAE 到 Diffusion，再到 Nano Banana，技術演進不只是算法的進步，更帶來了創作方式的變革：

• 即時虛擬角色生成
• 個性化商品與 UI 設計
• 數位藝術創作與影像後製

這些應用大幅改變了設計師與開發者的工作流程，也為前端專案帶來全新可能。理解這些技術的演進脈絡，能讓我們在實作中更有方向感，選擇最適合的工具和方法，把 AI 圖像生成能力落地於前端專案中。