一位 r/Bard 用户报告称 Nano Banana 的图像生成质量下降，并列举了面部一致性、指令遵循和参考图像方面的问题。然而，另一位 r/GoogleFlow 用户对此提出反驳，声称在未遇到类似错误的情况下生成了 100 多张图像。文章认为，这些相互矛盾的报告可能源于不同的使用条件或模型版本，而非模型本身的退化。文章强调，需要通过固定的提示词、参考集和记录的参数进行严谨的测试，才能准确诊断问题并区分模型回归与环境变化。 AI
影响 凸显了基于用户反馈诊断人工智能模型性能问题所面临的挑战，以及严谨测试的重要性。
排序理由 用户生成的报告和关于潜在模型退化的讨论，并非官方发布或基准测试。
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