花了一天时间，针对Google Nano Banana Pro vs 阿里通义 Z-Image-Turbo 进行了深度评测
一、Nano Banana Pro vs Z-Image-Turbo使用教程
1、Nano Banana Pro使用教程
✅ 谷歌官方渠道 (最推荐/最稳定)
Gemini 官网 (对话/生图)：https://gemini.google.com(备注：需科学上网)
Google AI Studio (开发者调试/API)：https://aistudio.google.com/prompts/new_chat
⚠️ 第三方渠道
Muset：https://muset.ai
Juchats：https://juchats.com
Youmind：https://youmind.com/invite/AVGIFQ
Lovart：https://lovart.ai/zh/
Flowith：https://flowith.io/?inv=IZ8G2AG4F0A55ZOL
Tapnow：https://tapnow.ai/referral/ly95qcfL
2、Z-Image-Turbo使用教程
方案一：自有机器部署
官方教程：https://docs.comfy.org/tutorials/image/z-image/z-image-turbo
简单讲，就3步：
1）下载ComfyUI
2）分别下载模型： qwen_3_4b.safetensors，放到ComfyUI/models/text_encoders文件夹里 z_image_turbo_bf16.safetensors，放到ComfyUI/models/diffusion_models文件夹里 ae.safetensors，放到ComfyUI/models/vae文件夹里
3）导入工作流的json文件，输入提示词运行即可
如果内存不够运行不了BF16的模型，还有GGUF版本，可以显著降低内存要求。 GGUF版本模型：https://huggingface.co/jayn7/Z-Image-Turbo-GGUF
二、技术架构：深度思考 vs 极致效率
两款模型在技术路线上展现了截然不同的哲学。
Nano Banana Pro的核心在于其底层的Gemini 3 Pro大语言模型。它不只是生成图像，而是利用“深度思考”（Thinking）能力先理解用户意图，再结合Google Search的实时信息检索进行多模态融合。此外，它还嵌入了C2PA元数据以标记内容来源，强调安全与合规。
相比之下，Z-Image-Turbo追求的是极致的参数效率。阿里团队采用了创新的S3-DiT（Single-Stream Diffusion Transformer，单流扩散变换器）架构，其技术流程可拆解为三个关键步骤：
1️⃣ 序列统一：将文本提示、视觉标记和图像VAE编码统一为一个单一序列进行处理。
2️⃣ 分布匹配蒸馏（DMD）：将CFG（无分类器引导）增强过程与分布匹配过程解耦，提升生成效率。
3️⃣ 强化学习微调（DMDR）：结合强化学习算法，进一步优化生成的语义一致性和美学表现。