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技術簡報：「Nano Banana」的關鍵性能下降
日期：2026年1月17日
主旨：緊急審查模型準確性與訓練穩定性
1. 執行摘要
近期用戶反饋與獨立調查顯示，Nano Banana 圖像生成模型的輸出品質出現嚴重退化。儘管其首次亮相表現亮眼，但目前已出現「模型崩潰」或「災難性遺忘」的跡象，根據專業用戶調查，細節準確度和提示遵循度已大幅下降，估計約90%。
2. 觀察到的主要技術失誤
* 組合完整性喪失：模型經常無法維持物體之間的空間關係，導致解剖結構扭曲和背景不連貫。
* 美學退化 (過度平滑)：明顯趨向「塑膠感」質地，可能由於過度安全過濾或為行動裝置優化而犧牲了原始創作力。
* 提示遵循不一致：用戶反映模型現在忽略先前能輕鬆處理的複雜修飾詞，顯示其潛在空間縮小。
3. 市場影響
在2026年競爭激烈的市場環境中，Veo 3.1 和 Midjourney 的最新版本正推動逼真度的極限，Nano Banana 面臨完全被市場淘汰的風險。可靠性下降的感知正促使高階用戶轉向其他生態系統。
4. 建議的糾正措施
* 重新評估訓練權重：需深入審核最新微調數據集，以找出「噪音」引入的源頭。
* 安全過濾器校準：在倫理守則與創意忠實度之間取得平衡，確保模型不會被過度限制。
* 回滾選項：在核心模型穩定期間，提供用戶存取「遺留版本」的途徑。
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