GRANDI-AI Studio

模式\特性	擅长处理的图像类型	支持的画面复杂度	优势	可能出现的不良情况
锐化去噪	画质较好，存在噪点的图像	复杂	可以让画面变得更干净	导致画面有涂抹感
常规增强	画质较好，比较干净的图像	复杂	擅长增加额外的微小细节	导致画面特别脏
去除模糊	非常模糊的图像	简单	去除模糊效果强劲	高频细节崩坏
强力修复	画质崩坏，存在明显瑕疵的图像	简单	具有较高的修复效果	画面变化过大
保真修复	存在压缩损伤的图像	复杂	修复时保证较高的相似度	画面没有变化
智能修复	各种类型均可，尤其是细节完全损毁的图像	复杂	可以修复难以辨识的图像	画面色彩和照明发生变化
文字海报	包含大量文字的海报图像	复杂	修复图中崩坏的文字	非文字区域变化过大

模式\特性

擅长处理的图像类型

支持的画面复杂度

优势

可能出现的不良情况

锐化去噪

画质较好，存在噪点的图像

复杂

可以让画面变得更干净

导致画面有涂抹感

常规增强

画质较好，比较干净的图像

复杂

擅长增加额外的微小细节

导致画面特别脏

去除模糊

非常模糊的图像

简单

去除模糊效果强劲

高频细节崩坏

强力修复

画质崩坏，存在明显瑕疵的图像

简单

具有较高的修复效果

画面变化过大

保真修复

存在压缩损伤的图像

复杂

修复时保证较高的相似度

画面没有变化

智能修复

各种类型均可，尤其是细节完全损毁的图像

复杂

可以修复难以辨识的图像

画面色彩和照明发生变化

文字海报

包含大量文字的海报图像

复杂

修复图中崩坏的文字

非文字区域变化过大

模型名称	适用场景复杂度	语义理解与提示词响应度	画质&局部编辑融合度	推荐应用场景	常见的不良情况
E1高画质通用模型	通用	一般，需要简约精确的提示词	极高，被编辑区域画质几乎不会损伤，绝大部分情况下与周围区域无明显接缝	适用于风格转换等简单的编辑需求，以及高画质后期处理场景	编辑完画面没有任何变化，或者没有达到提示词要求的效果
E2简单元素专用模型	仅适用于编辑简单画面内容	较高，需要简约精确的提示词	自适应，被编辑区域内容越复杂画质越差，一般情况下与周围区域无明显接缝	编辑汉字，移除/替换低复杂度的简单元素，处理角色面部等	编辑完画质变差，且没有达到提示词要求的效果
NanoBanana2模型	通用	极高，理解各种复杂度的指令	一般，每次编辑都会给上下文区域的画面带来一定的改变，导致其与周围区域看起来有些许差异	适用于复杂的编辑需求，完成其他模型做不到的任务	过分发挥，自作主张的修改画面中的一些内容
NanoBananaPro模型	整体特性与NanoBanana2模型相似，实测发现对色彩风格理解的较好，对标注改图任务执行的较差。且不支持极端长宽比
GXX-Image2模型	整体特性与NanoBanana系列模型相似，实测发现更遵循提示词，且转换/迁移风格时原图内容保留较好。但画质略差，且不支持极端长宽比

模型名称

适用场景复杂度

语义理解与提示词响应度

画质&局部编辑融合度

推荐应用场景

常见的不良情况

E1高画质通用模型

通用

一般，需要简约精确的提示词

极高，被编辑区域画质几乎不会损伤，绝大部分情况下与周围区域无明显接缝

适用于风格转换等简单的编辑需求，以及高画质后期处理场景

编辑完画面没有任何变化，或者没有达到提示词要求的效果

E2简单元素专用模型

仅适用于编辑简单画面内容

较高，需要简约精确的提示词

自适应，被编辑区域内容越复杂画质越差，一般情况下与周围区域无明显接缝

编辑汉字，移除/替换低复杂度的简单元素，处理角色面部等

编辑完画质变差，且没有达到提示词要求的效果

NanoBanana2模型

通用

极高，理解各种复杂度的指令

一般，每次编辑都会给上下文区域的画面带来一定的改变，导致其与周围区域看起来有些许差异

适用于复杂的编辑需求，完成其他模型做不到的任务

过分发挥，自作主张的修改画面中的一些内容

NanoBananaPro模型

整体特性与NanoBanana2模型相似，实测发现对色彩风格理解的较好，对标注改图任务执行的较差。且不支持极端长宽比

GXX-Image2模型

整体特性与NanoBanana系列模型相似，实测发现更遵循提示词，且转换/迁移风格时原图内容保留较好。但画质略差，且不支持极端长宽比

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无限模式

放大系数 ?

设置图像放大的目标倍率或像素总量。
• 1X-4X：固定倍率放大
• MP模式：固定目标分辨率放大（如 8MP(8百万像素)≈4K, 32MP(32百万像素)≈8K）
* 建议依据图像内容与画质决定输出分辨率。
• 景别越大画面内容越复杂，需要更高的输出分辨率。
• 对于画质不佳的图像，不建议直接输出过高分辨率，推荐通过多次、逐级放大的步骤来完成放大。

风格倾向 ?

指定画面放大的风格倾向。
【写实主义】本站主打风格，适合写实风格的画面。
【3D卡通】适合偏卡通一些的3D动画渲染。
【水墨/水彩/油画】适合对应艺术风格的画作。
以上风格均进行了专门的优化，强烈推荐使用。但如果你图片的风格不在以上风格内，那可以尝试【自适应】

优化模式 ?

【锐化去噪】是比较通用的一种模式，尤其适用于图像本身包含足够多的信息，但是因分辨率低而略显模糊，噪点较多的图像。例如高画质的实拍照片等。
【常规增强】比较偏好给画面增加更多的细节，适合处理画面干净，细节不足的常规AI图像（Qwen-Image，即梦等），但容易导致画面变脏，需谨慎使用。
【去除模糊】专用于画面特别模糊，且内容不是很复杂的图像，例如单一主体的低分辨率网络图片，高压缩的网络视频截图等，如果不够模糊的图像采用了此模式可能导致画面有"灼烧感"。
【强力修复】专用于画面极端崩坏的图像，常规程度的崩坏使用下方的结构修复即可，不需要采用此模式，否则会影响画质。
【保真修复】对各种类型的图像均有不错的效果，尤其是低画质的图像。但是提升清晰度的效果有限。
【智能修复】智能分析画面内容，平衡细节还原与清晰度提升，适合多种复杂场景。
【文字海报】专用于包含大量文字的海报类图像，优先提升文字边缘、版式层级与纸面/背景质感。
* 针对信息严重缺失的图像（如受损老照片、极低画质夜景等），可尝试在“编辑模式”下输入“修复画面、提升清晰度”等提示词，也是一种保底的修复方案。

结构修复 VIP? 0

此功能用于修复画面崩坏的结构。例如MidJourney的经典烂图等。
如果画面没有明显的崩坏不建议开启，否则会使画面丢失细节，结构被简化。
开启结构修复任务耗时将翻倍，总费用按1.2倍计算。

创意性 ? 0

允许AI在细节上进行发挥，数值越高，纹理和细节越多，同时会降低相似度。如果对于相似度要求很高可以拉到-10关闭它，如果原图画质较高，为了提高相似度可以考虑降低到-3左右，对于常规的放大一般不超过2，但是当涉及到剧烈的转换时（比如从插画到照片），甚至可以拉满到10。

相似性 ? 0

数值越高，放大后的图像与原图的相似度越高，但细节会减少。如果想要较高的相似性，从3或者4开始尝试是不错的选择，更高还会逐渐影响画质。

分形 ? 0

当出现以下情况时，需要降低此参数到负值（降低太多会影响画质，建议从-1开始尝试）。
1.画面中存在大面积纯色的区域（纯蓝色天空；黑暗的环境等）。
2.画面中包括的内容比较少但是生成图像的目标分辨率较高。
3.生成图像的目标分辨率特别高。
4.放大结果中出现了明显的分块痕迹或者在大面积纯色区域处出现了不该有的内容。
如果生成图像的目标分辨率很低，稍稍拉高此参数会带来些许画面质量的提升。

? 0

此功能用于提升画面中小尺寸元素的相似度和质量（例如大场景中的人物/物体，全身照中的面部等）。
启用后需要进入蒙版编辑器，使用不同颜色的画笔涂抹需要关注的区域并为其输入提示词。
当参数为0或者蒙版中没有内容时（参数滑块为灰色）此功能不会激活。1更偏向创意性细节，2更偏向相似性，3会保持极高的相似度。
如果复用的参数数据中包括蒙版数据，需要再进入编辑蒙版界面点击【恢复蒙版】。
此功能会消耗额外的积分！结构修复为0时，每个颜色蒙版1积分；开启结构修复时，每个颜色蒙版2积分。

辅助指令 ?

图像超分需要AI"猜测"模糊区域的细节，辅助指令帮助AI正确理解画面内容，避免误判或添加不想要的细节：

• 正面描述（这是什么）：帮助AI识别模糊物体
例：原图有一尊模糊的雕像，AI可能误判为狮子，你可以写"画面中的雕像是麒麟"

• 负面描述（不要什么）：防止AI添加不必要的细节
例："人物面部不要出现雀斑"、"墙面保持干净不要有裂纹和污渍"

✕ 不支持编辑类指令（如"让光影更和谐"、"调整色调"等），如有编辑需求请切换上方的图像编辑入口后，再进入任务卡片使用编辑功能处理。

后期处理 (Post Processing)

▶

HDR ? 5

增强图像的动态范围，提升亮部和暗部的对比度与细节表现，使画面更通透。

噪点 ? 5

添加胶片颗粒感，增加图像的质感和真实度。

色差 ? 1

模拟镜头色散效果，在边缘产生红蓝/绿紫偏移，增加图像的质感和真实度。

景深 ? 0

模拟镜头光圈效果，虚化背景，增加图像的质感和真实度。

雾气 ? 0

为画面添加一层朦胧的氛围感，模拟大气透视效果，建议用于大场景。

+参考图 1 1

2待添加 2

3待添加 3

4待添加 4

5待添加 5

6待添加 6

7待添加 7

8待添加 8

选择常用官方参数后会自动应用到当前图像生成面板。已有提示词内容时会另起一段追加；如果已有完整预设内容，切换预设会替换那段内容。切回“自定义”会移除完整匹配的预设段，并保留用户自己写的内容。

选择本次图像生成使用的模型。GXX-Image2 支持在 1:3 至 3:1 范围内输入自定义比例；NanoBanana 系列使用固定比例选项。

多参考图限制：
Nano Banana 2 支持最多 8 张对象图、4 张角色图（不支持风格参考）。
Nano Banana Pro 支持最多 6 张对象图、5 张角色图、3 张风格参考图。

提示词 ?

描述你希望生成的画面内容、风格、构图和需要保留的参考图特征。多张参考图会按左上角数字顺序作为上下文。

图像比例 ?

选择生成图像的宽高比例。选择“自动”时由模型根据提示词和参考图自行判断；GXX-Image2 可输入大于 0、最多两位小数的自定义宽高比例，范围为 1:3 至 3:1，并会将预设的 4:1、1:4 自动替换为 3:1、1:3。

8:1 :

选择一次生成的图片数量。

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