Vision Banana具备真正零样本迁移能力，仅靠自然语言指令即可激活分割、深度估计等任务，无需专用头、不修改结构、不依赖标注数据，在Cityscapes和鹿苑寺等实测中性能超越SAM3与Depth Anything V3。
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Vision Banana 的零样本迁移能力不是理论假设，而是已在多个标准数据集和真实场景中验证的工程事实。它不依赖任务专属头、不重训权重、不修改主干结构，仅靠自然语言指令就能激活对应视觉能力。
零样本分割怎么用
输入一张原始图像 + 一句带颜色映射的指令，模型直接输出可视化掩码图。例如：
- 指令写“人用 RGB(255,0,0)，车用 RGB(0,255,0)，背景用 (0,0,0)”
- 模型生成一张三色图，像素值严格对应类别
- 后处理只需按RGB查表聚类，无需阈值或后网络
Cityscapes上mIoU达0.699，超过SAM3的0.652，且全程无任何标注数据参与。
零样本深度估计实测效果
不提供相机内参、不输入标定图、不微调，仅靠提示词触发三维理解：
- 指令如“输出深度热力图，0米为纯黑，10米为纯白”
- 模型生成一张灰度渐变图，每个像素值可线性反推物理距离
- 在鹿苑寺实拍图中测得13.71米，实际12.87米，相对误差仅6.5%
六大基准平均δ₁达0.882，四个与Depth Anything V3重叠数据集上以0.929反超其0.918。
Google Veo 3.1
下载
Veo 3.1增强了音频生成能力、提示词理解能力和角色一致性控制。支持多参考图生成、场景扩展（Scene Extension）、更长视频制作以及更精准的镜头控制，同时提升了画面真实感和叙事能力。是当前 Google 主推的旗舰视频生成模型。
多任务切换不换模型
同一套Vision Banana权重，通过改写Prompt即可切换任务类型：
- 要法线图？提示“输出表面法线XYZ分量，X→R, Y→G, Z→B”
- 要边缘图？提示“只保留物体轮廓，其余填黑色”
- 要实例分割？用“每类实例分配唯一RGB码”+后处理连通域分析
所有任务共享Nano Banana Pro基座，显存占用恒定，无加载延迟，适合边缘端动态调度。
为什么能做到真正零开销
关键不在模型大，而在指令设计与解码机制：
- 所有输出均为标准RGB图像，兼容现有图像I/O管线
- 颜色映射可逆——从像素值能精确还原语义标签或物理量
- 轻量指令微调仅约0.3%参数更新，不破坏原生生成能力（GenAI-Bench胜率53.5%）
它把视觉理解压缩进“画图”这个统一动作里，人说什么，它就画什么；画出来是什么，就能算出什么。
