实测14个任务：苹果Nano+香蕉视觉惊艳，指标拉垮

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2026-01-04

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新智元报道

编辑：LRST

【新智元导读】最新报告探讨了生成式模型Nano Banana Pro在低层视觉任务中的表现，如去雾、超分等，传统上依赖PSNR/SSIM等像素级指标。研究发现，Nano Banana Pro在视觉效果上更佳，但传统指标表现欠佳，因生成式模型更追求语义合理而非像素对齐。报告还提出改进方向和新评测范式的思考，强调生成式模型虽有潜力，但与专用模型仍有差距。

过去几年，文本生成图像（T2I）与多模态生成式模型的能力突飞猛进，已经能稳定地产生高质量、具备细节与语义一致性的图像内容。

报告关注的核心矛盾在于：这些「擅长生成」的模型，是否也能在传统低层视觉任务中充当通用求解器（generalist）？

低层视觉（low-level vision）通常强调对图像退化的「精确逆过程」：例如去雾、超分、去噪、去雨、去模糊、去反射、去光晕等。

这类任务的经典评价方式往往依赖 PSNR/SSIM 等参考指标，强调像素级一致性。但生成式模型天生带有「补全/重建」的倾向：它们可能会依据先验去「合理地编造」高频细节，从人眼观感看更清晰、更「像真的」，却在像素对齐意义上偏离GT。

华中科技大学的研究人员最近发布了一篇报告，把这种冲突概括为「人类感知偏好 vs. 传统指标导向」的张力。

项目主页：https://lowlevelbanana.github.io

论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.15110

开源仓库：https://huggingface.co/datasets/jlongzuo/LowLevelEval

报告中提出一个非常直接的问题：Nano Banana Pro能否成为低层视觉全能选手？

报告采用了一个刻意「极简」的使用范式：不训练、不微调，只用「输入图 + 简单文本 prompt」直接让Nano Banana Pro输出结果，对其进行zero-shot基准评测。

零样本+文本提示

14个低层任务的系统基准

研究人员把评测扩展到14个低层视觉任务、40个数据集，覆盖三大类能力：图像恢复（restoration）、图像增强（enhancement）、图像融合（fusion）。

任务清单包括：Dehazing、Super-Resolution、Deraining、Deshadowing、Motion Deblur、Defocus Deblur、Denoising、Reflection Removal、Flare Removal、Low-Light Enhancement、Underwater Enhancement、HDR Imaging、Multi-focus Fusion、Infrared-Visible Fusion；

图中用颜色区分了restoration / enhancement / fusion三类任务。

保守估测性能

报告特别强调：当前结论是对模型能力的保守估计，即研究人员没有做精细 prompt tuning，也没有用多轮推理去「挑选最好看的输出」，而是用固定、简单的提示词来模拟一种更接近「普通用户上手」的用法。

闭源模型的评测约束

在一些任务章节里，研究人员也说明了评测工程细节：由于模型以API方式调用且闭源，无法做任务定制训练；并且生成输出分辨率可能固定在约1024尺度，因此需要将输出resize回与GT一致的分辨率再计算指标，以保证定量比较尽量公平。

视觉「更好看」

但指标「更差」

报告最重要的结论可以概括为一句话：

Nano Banana Pro在主观视觉质量上往往更讨好，但在PSNR/SSIM等传统参考指标上整体落后于专用模型。

研究人员将其归因于生成式模型的内在属性：生成式模型更倾向于追求「语义可信/感知合理」，而非严格的像素级对齐；同时模型输出带有随机性（stochasticity），使得稳定性与可复现性也成为部署障碍。

系统性现象：感知质量与指标不一致

以Flare Removal为例，研究人员观察到一种非常典型的现象：有些样本视觉上已经「挺干净、挺舒服」，但因为亮度/颜色等与GT存在偏差，量化分数依然不高，这反映了像素级指标对生成式增强的惩罚机制。