如果你今天搜索 “imagen 3”，我直接告诉你截至 2026 年 8 月经核实的真相：Imagen 3 已在 Gemini API 上关闭，Imagen 4 已被弃用并将于 2026 年 8 月 17 日关停，Google 已把全部图像生成转移到昵称为 Nano Banana 的 Gemini 原生分支上。生成器还在，只是不再叫 Imagen。
我知道这看起来像一次突然的转向。我每天都在使用这些模型，短短几个月内，“Imagen” 这个名字就从 Google DeepMind 的招牌变成了正在退役的技术。在这篇文章里，我会解释 Imagen 家族是什么、它真正能做什么、今天你在哪里用它（包括意大利）、通过 API 使用要花多少钱（附官方数字），以及最重要的：面对一个即将关停的模型，你现在应该改用什么。本文是我关于如何免费用 AI 生成图片指南的一部分。
Imagen 3 与 Imagen 4：2026 年 8 月的真实状态
先讲一件没有意大利语文章说清楚的事，这正是本文存在的原因。很多人还在按名字搜索的 Imagen 3，在 Gemini API 上已无法访问：Google 明确表示该模型已退役。才发布一年的 Imagen 4 已被标记为弃用，关停日期定在 2026 年 8 月 17 日，官方文档建议迁移到 Gemini 的 image 模型。
说白了：如果你打开 Gemini 应用生成一张图，如今背后已经不是 Imagen 3，而是 Gemini 的原生分支。“Imagen” 这个词还留在 API 定价和一些企业级场景中，但作为消费级产品，它实际上已被吸收。这不是小事，因为执着于这个名字的人，可能会把工作流建立在一个几周后就不再响应的模型上。
Imagen 家族是什么，从哪里来
Imagen 是 Google DeepMind 开发的文生图模型家族。文生图的意思是你从一段文字描述（提示词）出发，模型从零构建图像，不需要起始图片。这是专用生成器的经典方式，不同于我们稍后会讲到的对话式编辑。
这个项目起于研究，几年内变成了产品。第一个版本是科学演示，不是你能使用的工具。在后续版本中，Google 逐步提升了照片级真实感的质量、图中文字的呈现效果和可用分辨率，最终把 Imagen 带进了 Gemini 应用、ImageFX 和 Vertex AI。以下是经过核实的时间线。
| 版本 | 发布时间 | 2026 年 8 月的状态 |
|---|---|---|
| Imagen 1 | 2022 年 5 月 | 历史性版本，从未公开发布 |
| Imagen 2 | 2023 年 12 月 | 历史性版本 |
| Imagen 3 | 2024 年 8 月 | 已在 Gemini API 上关闭 |
| Imagen 4 | 2025 年 5 月 20 日（Google I/O） | 已弃用，2026 年 8 月 17 日关停 |
这张表的读法很简单：今天没有任何一个 Imagen 版本值得你在其上构建。前两个是博物馆级的古董，第三个在 API 侧已经关闭，第四个的到期日已经写在日历上。真正有生命力、在成长的是另一个分支，我们在 Nano Banana 的章节里讲。
Imagen 能做什么：真实能力
尽管正在退役，了解 Imagen 曾经带来什么仍然值得，因为其中许多能力已经融入了现在的模型。我只转述有文档记录的内容，不编造那些在其他博客上无源流传的准确率百分比或生成时间。
照片级真实感与风格。 Imagen 3 在照片级真实感图像和丰富的艺术风格上表现出色。在 Gemini 应用中，典型输出是 1:1 比例、2048x2048 像素的方形 JPG。历史上的弱项是图中文字，经常不准确。
Imagen 4 的分辨率与格式。 Imagen 4 提高了标准：分辨率最高 2K，五种可用宽高比（1:1、3:4、4:3、9:16 和 16:9），每次生成一到四张图像，提示词最长可达 480 token。图中文字效果相比 Imagen 3 有了明显提升，这对生成 logo、招牌、封面或带可读文字的图形的人来说是一次重要飞跃。还有一个 Fast 变体，用于以更低成本更快生成。
SynthID 始终开启。 Google 模型生成的所有图像都带有 SynthID，即标明内容合成来源的水印。我在后文会详细讲，因为这是一个很多文章都避而不谈的诚实要点。
下面是一个用 Imagen 4 制作的历史示例，是少数能归属于该模型、并以可核实的自由许可流通的输出之一。我收录它是因为它很好地展现了风景和光线上的细节水平，这正是第四代版本的强项之一。
Imagen vs Nano Banana vs Gemini：把名字讲清楚
最大的混乱就出在这里，所以我们一次性理清楚。有三个词看起来像三个不同的产品，但并不是你想的那样。
Imagen 是 DeepMind 的专用文生图家族：从零生成场景，历史上擅长照片级真实感和（从 v4 起）字体排印，更像一个”独立模型”。Nano Banana 不是独立产品：它是 Gemini 内部原生图像生成的昵称，Gemini 是能同时理解文字和图像的多模态模型。Nano Banana 面向对话式编辑（你对它说”换掉天空”、“在左边加一个人”）和快速迭代。Gemini 是承载这一切的应用和模型家族。
2026 年，Google 决定把一切统一到 Nano Banana 上，并撤下 Imagen 分支。实际结论是这样：今天搜索 “Imagen 3” 并打开 Gemini 生成图像的人，其实已经在不知情地使用 Nano Banana。如果你想要这一切发生所在应用的实操指南，我写在这里：用 Gemini 生成图片。如果你关心的是在质量方面实际上已经取代 Imagen 的旗舰模型，我在 Nano Banana Pro 里有详细讲解。
| Imagen (3/4) | Nano Banana (Gemini Image) | |
|---|---|---|
| 是什么 | DeepMind 专用文生图家族 | Gemini 内部的原生图像生成 |
| 工作方式 | 根据提示词从零构建场景 | 对话式编辑，文字 + 图片提示 |
| 强项 | 照片级真实感、字体排印（v4） | 快速迭代、聊天中修改、一致性 |
| 2026 年状态 | Imagen 3 已关闭，Imagen 4 于 2026 年 8 月关停 | Google 正在统一的活跃分支 |
| 在哪里用 | API/Vertex（残留）、Gemini 应用历史 | Gemini 应用、AI Studio、API |
今天如何访问谷歌的图像生成器
现在进入实操部分。“Imagen” 这个名字正在消失，但谷歌的生成器还活着，而且有多个入口。我从最简单到最技术化依次列出。
Gemini 应用和网站。 最直接且免费的途径。你只需要一个 Google 账号，提示词用意大利语写也可以，就能得到图像。我再强调一次关键点：这里的引擎今天是 Nano Banana，不再是 Imagen 3。日常使用的话，这是我推荐给大多数人的方式。
ImageFX 和 Whisk（Google Labs）。 Google Labs 里的实验性免费工具。ImageFX 是带提示词控制的生成界面，Whisk 通过组合参考图来工作。它们很适合用来试玩、了解模型的反应，但仍是实验产品，可用性和功能可能变化。
Google AI Studio 和 Gemini API。 这是开发者的入口。在 AI Studio 里，你可以在可视化环境中试用模型；通过 API 则可以按用量付费，把模型集成进自己的应用。你在后面表格里看到的单张图像价格就在这里。
Vertex AI。 Google Cloud 的企业级平台。它有独立于消费版 Gemini API 的模型生命周期，提供欧盟境内（包括意大利）的数据驻留，面向有治理和合规要求的企业。如果你的场景是企业级的，需要知道数据存放在哪里，就应该看这里，并逐一核实各 Imagen 端点的状态，因为有些可能会保留更久。
Google Workspace。 图像生成也集成在 Docs、Slides 和 Vids 等生产力工具中，不用离开文档就能创建视觉内容。
在意大利和欧洲的可用性：哪些能用，哪些不能
这是意大利用户最关心、却几乎没人讲清楚的一点。我直说，把可用的和不可用的分开讲。
Gemini 的基础图像生成在意大利可用，支持意大利语提示词，只要有 Google 账号就行。在这个层面你没有被排除在外：打开应用、输入、生成。受限的是个性化功能。与人脸和真实人物相关的能力，也就是 Google 归在 Personal Intelligence 名下的那些，因 GDPR 和 AI Act 的原因未在欧盟推出。实际上你可以生成通用人物，但涉及你本人的脸或真实身份的功能不会对你开放。
还有一条有用的历史备注：Imagen 3 的基础版本倾向于不生成真实人物，而某些高级功能需要付费套餐（当时的参考是 Gemini Advanced，约为每月 21.99 欧元，这个数字今天需要重新核实，因为 Google 的套餐已改名，可能也有变化）。别把这个数字当成金科玉律：它是历史参考，不是当前价格。
API 单张图像价格：官方数字
来谈钱，用官方单张图像价格，不做凭空取整。这些数值针对的是按用量付费的 API 使用，不是免费应用。我把它们列出来，因为这是认真比较各模型真实成本的唯一方式。
| 模型 | 单张图像价格 | 备注 |
|---|---|---|
| Imagen 4 Fast | 0.02 美元 | 2026 年 8 月 17 日关停 |
| Imagen 4 Standard | 0.04 美元 | 2026 年 8 月 17 日关停 |
| Imagen 4 Ultra | 0.06 美元 | 2026 年 8 月 17 日关停 |
| Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) | 约 0.039 美元 | Google 推荐的迁移方向 |
| Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) | 约 0.134 美元（1K/2K），0.24 美元（4K） | 顶级质量、4K、世界知识 |
| Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) | 约 0.045-0.151 美元 | 应用内当前默认 |
两个实用结论。第一：Imagen 4 单张更便宜，但在它之上构建没有意义，因为它 2026 年 8 月就会消失。第二：Nano Banana Pro 的价格跳升不是任性，你付的是 4K 分辨率、多图之间的一致性，以及这个模型带来的世界知识。对于常规使用，Gemini Flash Image 仍是成本与质量之间最好的平衡。
SynthID：图像里留下了什么
我一直强调这一点，因为它诚实，而且没人把它讲清楚：你用 Google 模型生成的所有图像都带有 SynthID。这是一个把内容标记为 AI 生成的水印。在免费产品中，它以两种形式存在：嵌入像素中的不可见形式，以及叠加在图像上的可见形式。
为什么需要知道。如果你生成一张图用于任何用途，要知道它带有来源标记。它设计上不可移除，其功能正是合成内容的可追溯性，这一点随着欧洲 AI Act 的推进会越来越重要。我不是说这是个问题，我是说你要提前知道，而不是事后才知道。
今天到底该用什么替代 Imagen
来到实用建议，这大概就是你点进来的原因。如果你今天想用谷歌的技术生成图像，不要从 Imagen 开始。以下是我的做法和建议。
免费日常使用，就打开 Gemini 应用，用 Nano Banana 工作：意大利语提示词、对话式编辑、快速出图。如果你需要最高质量、4K 分辨率，或者项目中多张图像之间的一致性，看 Nano Banana Pro，它是旗舰模型，实际上已经继承了 Imagen 在照片级真实感和文字方面的角色。如果你是开发者、需要集成，用 Gemini API 和 Gemini Image 模型，而不是正在关闭的 Imagen 端点。如果你是有合规和数据驻留要求的企业，你的位置是 Vertex AI，在那里逐个案例核实端点和生命周期。
结论只有一个：Imagen 曾是一个优秀的模型，但谷歌图像生成的未来叫 Nano Banana，在 Gemini 内部。今天还在 Imagen 上构建，等于在一个到期日上构建。
结语
如果你一路找 Imagen 3 找到这里，希望我帮你避开了一个糟糕的意外。很多人还在提的那个模型已经关闭，它的继任者 Imagen 4 将在 2026 年 8 月关停，谷歌的图像生成已经以 Nano Banana 之名迁入 Gemini 内部。好消息是质量并没有丢，反而提升了，而且更易用，支持意大利语提示词和聊天中修改。你只需要在对的地方找，而那个地方不再叫 Imagen。
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