近期，一份聚焦生成式模型Nano Banana Pro在低层视觉任务中表现的研究报告引发关注。该模型在去雾、超分辨率等任务上的实际视觉效果与传统评估指标间的矛盾，成为讨论焦点。研究人员通过系统性实验，揭示了生成式模型在追求语义合理性时与像素级对齐标准之间的深层冲突。
低层视觉任务通常要求精确逆转图像退化过程，涵盖去噪、去雨、去模糊等14类具体场景。传统评估体系依赖PSNR、SSIM等指标，这些指标通过计算输出图像与原始图像的像素差异来量化效果。然而生成式模型的工作机制截然不同——其通过先验知识"合理推测"缺失细节，这种特性在提升主观视觉体验的同时，往往导致像素级指标下降。研究团队以"零样本+文本提示"方式测试模型，未进行任何针对性优化，模拟普通用户的使用场景。
实验覆盖40个数据集，包含图像恢复、增强、融合三大类别。结果显示，在Flare Removal等任务中，部分输出图像虽已达到视觉舒适度，却因亮度偏差等非结构性问题在量化评分中表现不佳。这种感知质量与指标数值的背离现象，暴露出传统评估体系对生成式输出的惩罚机制。研究人员特别指出，模型输出存在的随机性导致稳定性不足，即使通过提示词优化也难以完全消除语义漂移问题。
报告详细分析了模型在不同任务中的具体表现。在低光增强场景中，Nano Banana Pro较少产生光晕或结构扭曲等严重伪影，展现出稳健性优势，但亮度控制不一致等问题仍制约其竞争力。相比之下，专用模型通过针对性优化，在特定任务上能达到更高保真度。这种差异源于生成式模型"高上限、低下限"的特性——其最佳输出可能超越现有技术，但输出方差较大，难以满足工业级应用对确定性的要求。
针对评估体系滞后于技术发展的现状，研究团队提出多项改进建议。包括设计更精准的提示词策略、引入少量示例进行对齐训练、开发轻量化适配模块，以及构建融合多模态理解与任务特异性的混合架构。这些方向旨在平衡感知质量、语义稳定性与像素保真度，为生成式模型在低层视觉领域的应用开辟新路径。
该研究的重要价值在于重新审视评估标准的有效性。当生成式模型具备跨任务泛化能力时，单纯追求像素级对齐是否仍适用？如何设计能同时衡量视觉吸引力、结构完整性与语义准确性的新范式？这些问题的提出，标志着低层视觉领域正从精度竞争转向综合效能优化。尽管当前生成式模型与专用方案仍存在明显差距，但其展现的潜力已为技术演进指明方向。
