Vision Banana 不能直接做法向量估计，因其无内置法向量回归头，未在论文或官网声明支持几何感知任务，其生成式多任务机制不建模显式三维方向场，仅输出语义一致的视觉响应而非可微分几何表示。
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Vision Banana 目前不支持直接输出表面法向量（surface normal）作为独立模态结果。它没有内置的法向量回归头，也未在论文或官方项目页面（vision-banana.github.io）中声明对几何感知任务如法向量估计提供原生接口。
为什么不能直接用 Vision Banana 做法向量估计？
尽管 Vision Banana 在分割、深度、边缘等任务上展现出超越 SAM3 和 DepthAnything3 的零样本性能，但其能力来源于统一生成式提示驱动的多任务解码机制，而非显式几何参数建模。法向量属于三维空间中的方向场（3D vector field），需精确建模像素级表面朝向与相机坐标系的关系——这依赖于深度图微分、积分约束或联合优化，而 Vision Banana 当前输出的是语义一致的“生成式视觉响应”，不是可微分几何表示。
- 它能高质量生成带阴影/材质的室内渲染图，隐含部分几何信息，但无法反推连续、归一化的法向量图
- 论文《Image Generators are Generalist Vision Learners》验证的任务集中于：深度估计、实例/语义分割、边缘检测、关键点定位、OCR、图像描述——均未包含法向量预测基准
- Nano Banana Pro 底座模型本身也未在 LAION-3D 或 ScanNet 法向量标注子集上做过监督微调
替代路径：用 Vision Banana 辅助法向量重建
若目标是提升室内场景法向量估计精度，可将 Vision Banana 作为强先验增强模块，嵌入传统流程：
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。
- 深度图精化：用 Vision Banana 零样本生成高保真深度图（提示词如 “depth map of a modern living room, accurate geometry, no artifacts”），再通过 Sobel 或 Scharr 算子计算梯度，结合相机内参反推粗略法向量
- 遮挡补全与结构引导：对 RGB-D 输入中缺失/噪声大的区域（如镜面、纯色墙），用 Vision Banana 生成完整结构图，再输入现有法向量模型（如 NormalNet 或 DPT-Hybrid）进行推理
- 提示驱动的多视角一致性约束：对同一室内场景不同视角图像分别提示 “normal map view from left”, “normal map view from top”，利用 Vision Banana 输出的空间语义一致性，加权融合多个法向量预测结果
更稳妥的实测建议
若必须完成室内场景法向量精度测试，推荐组合方案：
- 主干模型用 DepthAnything V2 + NormalEstimator（已开源，支持 ScanNet、Matterport3D 微调）
- 将 Vision Banana 生成的语义分割图（提示：“semantic segmentation mask: wall, floor, ceiling, furniture”）作为掩膜，剔除非结构区域（如人、窗帘）对法向量统计的干扰
- 使用 NYU Depth v2 或 ScanNet v2 的真实法向量标注数据集评估，指标采用 mean angular error (MAE) 和 percentage of inliers (
目前没有公开 benchmark 报告 Vision Banana 单独在法向量任务上的量化结果。所谓“实战精度测试”，实际是把它当作视觉先验工具，而非替代专用几何模型。
