GPT Image 2 vs Midjourney vs Nano Banana 2：到底該用哪個？

你如果搜尋「same prompt different model」的比較，會看到一堆截圖，但很少看到可複用的決策方法。

這篇用實務標準比較 gpt-image-2 vs Midjourney vs Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）：ship-rate、prompt controllability、text reliability、batch consistency、以及 retry cost。

如果你的問題其實就是 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2，最快的路不是看一張圖，而是做一個小型 benchmark + scoring rubric，最後用 ship-rate 做結論。

重要範圍說明：

• 我們會在必要時 提到 其他「banana」系列，但本篇的同提示詞、詳細比較只針對：
  • gpt-image-2
  • Midjourney
  • Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）

想要立刻在 GPT Image 2 跑測試：

• Text-to-image：/text-to-image/gpt-image-2
• Image-to-image edits：/image-to-image/gpt-image-2
• Start simple：/ai-image-generator

TL;DR：用交付物選模型，不要用 hype

• 選 gpt-image-2：你需要 constraints 真的「守得住」（版面規則、品牌規則、must/must-not），而且你要交付的是一整組一致的素材。
• 選 Midjourney：你在做視覺探索，追求「the look」，並且願意投入更多 prompt 迭代與挑片。
• 選 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）：你要的是快速迭代、快速出量，社群優先的產出中「多樣性」比嚴格規格更重要。

這就是 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 的核心：交付物決定模型，不是模型決定交付物。

如果只記一句：最好的模型，是能用更少 retries 交付你要的那個 deliverable。

另外一個更快的做法：直接把 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 用同條件跑一輪，用 ship-rate 讓數據說話。

怎麼做公平的「同提示詞」測試（10-20 分鐘）

大多數比較不公平，是因為把「模型差異」和「提示詞差異」混在一起。不要這樣做。

做 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 的 same-prompt 測試，必須把條件也鎖住：

1. 三個模型用完全相同的 prompt text（不要為某個模型做 prompt tuning）。
2. 用相同 aspect ratio（廣告就選 1:1 或 4:5，不要混用）。
3. 每個 prompt 用相同輸出張數：
   • Round 1：每模型 4 張，prompt 不變
   • Round 2：每模型 4 張，只做 一個 minimal fix（一次只改一個變數）

每張圖用同一套標準分類：

• Ship-ready（可直接上線）
• Fixable（一次修圖/一次 retry 可救）
• Fail（constraints 壞了、文字不清楚、版面走樣）

最重要的指標：ship-rate = ship-ready / total。

比什麼才不會被「好看偏誤」帶走

用簡單 rubric 讓結論可執行：

1. Prompt controllability（constraints 會不會被「創意改寫」）
2. Batch consistency（8-12 張能不能當作同一組）
3. Text-in-image reliability（標題可讀？拼字穩？）
4. Editability（能不能修而不讓整張 drift）
5. Retry cost（要幾次 retry 才出 usable）

三組 Benchmark Prompts（可直接複製）

如果你要寫 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 的結果，建議按 A/B/C 分別回報 ship-rate，而不是只秀最好看的那張。

Prompt A：文字海報（可讀性 benchmark）

先跑這個。文字最容易把流程打爆。

Design a clean poster with a big, readable headline and one call-to-action.
Layout: centered headline on top, subheadline below, CTA button at the bottom.
Headline text (exact): "SPRING SALE"
Subheadline text (exact): "Up to 40% off"
CTA text (exact): "Shop now"
Style: modern minimalist, high contrast, generous margins, no extra text.
Colors: white background, black text, one accent color for the CTA button.

Round 2 minimal fix（只改一個變數）：

• "increase headline font size by 25%" or
• "increase text contrast" or
• "increase margins and padding"

Prompt B：電商 Hero（constraints + 產品清晰度）

Create a premium ecommerce hero image for a product landing page.
Subject: a single matte black insulated water bottle on a clean studio surface.
Constraints: centered product, realistic proportions, no logos, no extra objects.
Lighting: softbox key light + gentle rim light, clean shadow, no harsh glare.
Background: smooth light gray gradient.
Composition: plenty of empty space above and to the sides for copy.

Minimal fix："make the shadow softer and more realistic"（只做這個）。

Prompt C：風格一致（set-building benchmark）

每個模型跑 8 次，看 drift 有多大。

Create a social ad image in a consistent brand style.
Brand style: warm pastel palette, soft grain texture, gentle rounded shapes, calm mood.
Subject: a hand holding a small skincare serum bottle.
Constraints: same framing each time (mid-shot, centered subject), consistent lighting, consistent color palette.
No text, no logos, no extra products.

Minimal fix："match the palette more strictly (warm pastel only)"（只做這個）。

結果怎麼解讀（winner 取決於你的評分軸）

• 如果你是看 constraints + layout fidelity 來決定能不能出貨，就優先「比較不會創意改寫」的模型。
• 如果你是從一堆圖裡挑一張最強的，就優先能快速給你 aesthetic variety 的模型。
• 如果你要交付的是一整組（8-12 張），就優先 batch drift 最小的模型。

實務上常見的是 two-stage workflow：

1. 先用速度快/多樣性高的模型做 ideation
2. 再用 gpt-image-2（或你最可控的模型）做最終交付與 set-building

30 秒決策矩陣

不知道怎麼選？把 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 再用「同三組 prompts + minimal fixes」跑一次，直接看 ship-rate。

選 gpt-image-2：

• 你把 prompt 當 spec（must/must-not、layout rules、constraints）
• 你需要一致的 batches（品牌套圖、產品套圖、角色套圖）
• 你預期會改稿，想要可控的工作流

選 Midjourney：

• 你在做美術探索，「the look」比嚴格 constraints 更重要
• 你能接受更多 prompt 迭代與人工挑選

選 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）：

• 速度與迭代是瓶頸
• 你會出大量圖，再從池子裡挑 winners

Next step：把 Benchmark 放進 GPT Image 2 Studio 跑完

如果你真的要用 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 來做工作決策，請把結果保存下來：prompts、ship-rate counts，以及每個模型至少一張 "failure mode" 截圖。這會變成你們團隊的 evaluation harness。

你可以先在 GPT Image 2 立刻跑同樣的測試：

• Generate：/text-to-image/gpt-image-2
• Refine / fix：/image-to-image/gpt-image-2

然後把 Prompt A/B/C 貼到 Midjourney / Nano Banana 2 端，並排計算 ship-rate。

這個流程（benchmark -> minimal fixes -> ship-rate）是最不容易被 hype 帶走、也最能落地的 gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 決策方法。

沒有隱藏費用，也沒有自動續費陷阱。