有人用谷歌Nano Banana AI為舊照片上色，效果令人驚嘆
用戶最近開始試玩谷歌嶄新的圖像編輯模型「Nano Banana」，又名Gemini 2.5 Flash Image，並分享了不少用這款AI生成或編輯的照片樣本。其中一位名叫Rodrigo Bressane的X（前Twitter）用戶，透過這個AI把多張黑白經典照片上色，效果超乎想像，令古舊影像煥發新生。這不單是技術展示，更展示了Nano Banana在還原昔日家庭照片、歷史影像上巨大的潛力，令那些原本只能以黑白呈現的畫面，得以重現豐富色彩與細節。
谷歌上週正式推出了Gemini 2.5 Flash Image生成器，並在Gemini應用程式及其他平台開放予用戶和開發者使用。值得注意的是，谷歌確認Gemini 2.5 Flash Image即是之前網上瘋傳的Nano Banana AI圖像生成模型。谷歌在正式發布前已讓公眾試用Nano Banana，令不少用家紛紛比較它與其他AI圖像生成器的表現，而Nano Banana輸出的作品確實令人大開眼界。
Nano Banana的強大升級
Gemini本身已內建強大的圖像生成模型，能透過文字指令編輯真實照片。Nano Banana則進一步提升了功能，尤其是「角色持續性」——用戶可以上傳自己的照片，AI會製作出極似真實照片的個人化虛擬形象，並不會改變你的面貌。此外，AI還能融合人物與寵物照片，創造全新畫面；可替換照片中物件，如更換衣服；甚至能在不改變房間原設計的情況下添加新傢俱。
把黑白照片上色看似是AI最簡單的任務，Bressane就用Nano Banana做了這個嘗試，效果令人驚喜。以下是他用Gemini為多張歷史照片上色的部分示例：
– 1936年《移民母親》
– 1971年《傑奎琳·甘迺迪·奧納西斯》
– 1945年《時代廣場勝利日》
– 1941年《溫斯頓·邱吉爾》
– 1955年《多維瑪與象群》
– 1932年《摩天大樓午餐》
– 1945年《長崎蘑菇雲》
– 1945年《硫磺島升旗》
如何用Gemini為照片上色
Bressane分享了他使用Nano Banana上色舊照片的多個範例。所有圖片都忠實保留了原始細節，唯有硫磺島升旗照中，AI改動了士兵升起的旗幟顏色。這類變動其實可以通過調整指令避免，但同時也展示了Gemini在理解物理現象（例如旗幟隨風飄動）方面的先進技術。
他公開了自己使用的簡單指令：「Restore and colorize the picture without altering, removing, or adding any detail or element.」（修復並上色照片，不改動、移除或添加任何細節或元素。）用戶只要在支持Nano Banana的應用（如Freepik）輸入相似指令，AI就會生成四個上色版本供選擇。
當然，上傳個人照片給AI編輯前，用戶必須留意隱私問題，確保自己了解資料如何被使用，最好先確認Gemini不會將你的照片用於訓練未來模型。
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編輯評論：AI上色技術的文化與倫理啟示
谷歌Nano Banana的上色效果確實令人驚嘆，這不僅是技術上的突破，更為歷史影像和個人回憶注入了全新生命力。過去黑白照片的色彩空白，長期限制了我們對過去的直觀感受，而AI賦予的色彩，讓歷史更具「現場感」，拉近了現代人與逝去年代的距離。
然而，這種技術也帶來文化和倫理層面的挑戰。首先，AI上色基於訓練數據和算法判斷，難免帶有主觀色彩，可能不完全忠實於歷史真實。對於重要歷史事件或人物，誤導性的色彩還原有可能改變公眾的認知與情感反應。其次，當AI介入個人舊照的修復和美化，私隱保護和數據安全成為不可忽視的議題。用戶需要更明確的資訊和控制權，避免個人資料被無意中用於商業或研究用途。
從媒體報導角度來看，Nano Banana的應用應該被視為一把雙刃劍：它能豐富我們的視覺文化和歷史教育，但同時要求我們保持批判思考，明白AI生成的圖像始終是「重構」而非「還原」，不能取代原始史料的權威性。未來，如何在技術進步與文化誠信之間取得平衡，將是AI影像技術發展必須面對的重要課題。
總括來說，Nano Banana為AI在圖像處理領域帶來了令人振奮的可能性。它不只是工具，更是開啟新視野的窗口，讓我們重新審視過去，並思考科技與人文的交匯點。作為媒體從業者，我們應該積極探索這些新技術的社會影響，同時提醒公眾理性看待AI生成內容，發掘其價值，警惕其限制。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
