AIBoxBot视觉拆解：城市推演对比：GPT Image 2.0 vs NanoBanana 2.0｜NanoBanana 教程
摘要
作者用同一条“城市推演”提示词，对比了 GPT Image 2.0 和 NanoBanana 2.0，在他眼中这一轮是 GPT 略胜一筹。Prompt 的核心思路是：输入一座城市或天际线，让模型像“推
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- 作者用同一条“城市推演”提示词，对比了 GPT Image 2.0 和 NanoBanana 2.0，在他眼中这一轮是 GPT 略胜一筹
- Prompt 的核心思路是：输入一座城市或天际线，让模型像“推
正文
作者用同一条“城市推演”提示词，对比了 GPT Image 2.0 和 NanoBanana 2.0，在他眼中这一轮是 GPT 略胜一筹。Prompt 的核心思路是：输入一座城市或天际线，让模型像“推理引擎”一样，先理解城市轮廓与特征，再据此生成一套结构化的信息或视觉结果。对我们来说，这类分步骤的“推理型提示词”，可以直接迁移到 NanoBanana，用来做世界观设定、城市概念设计或信息图海报。
中文提示词
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中文提示词
对巴黎执行以下城市推理指令：
1. 推理引擎（城市天际线）：将输入 A 设定为一座著名城市或可识别的天际线（例如：纽约、迪拜、东京、巴黎），分析其轮廓、标志性建筑和整体结构……
（原推文未给出完整内容，这里仅保留核心结构示例）👇👇👇
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结论
核心结论：作者用同一条“城市推演”提示词，对比了 GPT Image 2.0 和 NanoBanana 2.0，在他眼中这一轮是 GPT 略胜一筹 Prompt 的核心思路是：输入一座城市或天际线，让模型像“推
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