大多数依赖 Google 生成图像的人，并不知道自己正在使用的三个端点会在六日后彻底消失。你所用的工具不会弹出警告，也不会有电邮通知。2026 年 8 月 17 日，Google 关闭全部 Imagen 4 端点，任何仍然指向它们的流程都会失效。
如果你透过 Google 生成图像，无论是在自动化流程、模板、Sheets 脚本，还是任何转售 Google 图像模型的第三方应用中，这件事就是你的问题，而不是工程师的问题。修复大约需要二十分钟。拖延不会令它变小。
Google 在 2026 年 8 月 17 日究竟关闭了什么？
Google 将停用 Gemini API 中的三个 Imagen 4 端点：imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001 与 imagen-4.0-fast-generate-001。三者均于 2025 年 6 月 24 日发布。三者的官方建议替代模型同样是 gemini-3.1-flash-image，也就是大家俗称的 Nano Banana。
「关闭」与「弃用」并不相同。Google 自己的定义把两者分开：弃用是宣布不再提供支援，关闭则是端点被完全切断、不再可用的时刻。
日期来自 Google 官方 Gemini 弃用时间表，该页最后更新日期为 2026 年 8 月 3 日。Google 附带一项值得细读的说明：表上列出的是最早可能的关闭日期，实际日期会另行通知。但你仍然应该按 8 月 17 日来规划。提早完成的迁移不会令你损失任何东西。
可以直接采取行动的事实
--- 关闭日期：2026 年 8 月 17 日（Google 列明为最早可能日期）
--- 受影响模型：imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001、imagen-4.0-fast-generate-001
--- 替代模型：gemini-3.1-flash-image（Nano Banana）
--- 本月其他关闭项目：embedding-2-preview（2026 年 8 月 10 日）与 gemini-robotics-er-1.6-preview（2026 年 8 月 31 日）
--- 不受影响：gemini-3.1-flash-image 与 gemini-3-pro-image，两者于 2026 年 5 月 28 日发布，尚未公布关闭日期
如何检查你的图像流程是否受影响？
在所有可能储存 Google 模型名称的位置，搜寻字串 imagen-4。只要它出现在任何一处，那条路径就会断。大多数实务工作者有一至四个这样的位置，而且至少会遗漏一个，通常是几个月前建好、之后从未打开的 Zap 或情境。
以下是需要检查的完整清单，顺序按最快找出问题排列。
--- Make.com 情境与 n8n 工作流程：逐一打开每个 Google AI 或 Gemini 模组，看模型栏位而不是模组名称
--- Zapier 的 Zaps：检查 Google AI Studio 与 Gemini 动作
--- Google Apps Script 与 Sheets 外挂：在脚本中搜寻 imagen
--- 任何同事为你搭建的自订 GPT、代理或内部工具
--- 容许你贴上自己 Google API 金钥的第三方应用：模型设定往往藏在进阶设定面板深处
如果你无法自信地读懂自己的自动化设定，把它贴进 AI 助手并使用以下提示。它有效的原因，在于强制助手就一个具体字串给出「是」或「否」，而不是对你的设定发表泛泛意见。
试试这个提示
你正在审核一份自动化设定，目的是应对一次硬性 API 弃用。以下是我工作流程的原始设定。Google 将于 2026 年 8 月 17 日关闭这三个模型 ID：imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001、imagen-4.0-fast-generate-001。
只做以下三件事，不要做其他任何事：
1. 列出设定中出现以上任何一个字串的每一个位置，并引用其所在的栏位名称。
2. 针对每一处，指出我需要修改的确切栏位，以及要改成的值（gemini-3.1-flash-image）。
3. 列出你找到的其他 Google 模型 ID，并在每一个后面标注「待查」，让我自行核对。不要猜测它们是否受影响。
如果以上三个字串都没有出现，只回覆：未受影响。不要安抚我，不要总结我的工作流程，也不要提出改进建议。
设定内容：
［在此贴上你的设定、情境 JSON 或脚本］
由 Imagen 4 转到 Nano Banana，实际上有什么改变？
有三样东西会改变，而其中只有一样是模型名称。呼叫方法改变、请求与回应的结构改变，模型解读提示的方式也改变。只换模型 ID，结果会是呼叫失败，或者更糟：成功产出，但图像与你上星期做出来的完全不同。
呼叫方法不同。Imagen 4 使用专用的图像生成方法。Nano Banana 根本不是独立的图像端点，它经由与文字相同的通用内容生成呼叫运作，这也是请求与回应结构同时改变的原因。
设定位置搬移。长宽比、输出图像数量等控制项不再位于原处。在 Gemini 图像模型中，这些设定移入生成配置内，并且需要明确声明你要取回图像而非只有文字。如果你的自动化平台把这些显示为勾选栏，切换后务必逐一检查。预设值几乎不会是你原本的设定。
你的提示行为不同。这一点最容易让人吃亏：技术上换对了，输出品质却变差。Imagen 4 偏好密集、以逗号分隔的形容词堆叠。Gemini 图像模型偏向对话式，它们更擅长理解用完整句子描述的场景，并且能就同一张图像跨多轮对话，让你要求局部修改而不必重新生成。
Google 在 Imagen 转 Gemini 图像模型迁移指南 中公布了完整技术细节。请连提示撰写的部分一并读完，不要只看程式码。
如何为 Gemini 3.1 Flash Image 重写你的 Imagen 提示？
停止写关键词堆叠，开始写句子。一段原本为 Imagen 4 撰写、像标签清单的提示，在 Nano Banana 上仍然会产出图像，但画面会更平淡、可控性更低。每个提示模板只需重写一次，而这是整次迁移中回报最高的一步。
有效的结构是：先点明主体，再像向摄影师描述那样说明场景，最后才写限制条件。放在结尾的限制条件，比夹在中段的限制条件更容易被遵守。
改写前，为 Imagen 4 而写
professional headshot, asian businesswoman, 30s, navy blazer, office background, bokeh, natural light, high detail, 4k, sharp focus
改写后，为 Gemini 3.1 Flash Image 而写
一张三十多岁香港女性商务人士的专业人像照，身穿海军蓝西装外套。她站在一个现代开放式办公室内，背景柔和失焦。温暖的自然日光从她左侧的窗户照入。视线水平拍摄，取景至腰部以上，主体略微偏向画面右方。
保持写实摄影风格。不要文字、不要水印、不要标志。16:9。
改写后的版本更长，而这正是重点。你是在给模型一个场景去建构，而不是一堆形容词去平均。
还有一个值得养成的习惯：由于 Gemini 图像模型能跨轮保留上下文，你的第二个提示应该是「修改」而非「重写」。「保留同一张图，只把外套改成炭灰色，其余完全不变」比重新生成更快、也更一致。这与实务工作者在其他工具遇到的一致性问题同源，我们在 为什么你的 Midjourney 图像永远对不上 一文中谈过提示端的解法。
如果拖到 8 月 17 日才处理，会坏成什么样？
失效是即时而明显的，不是逐步退化。已关闭的端点会回传错误，而不会静静地把你导向较新的模型。因此一个无人看管的自动化流程，在 8 月 18 日不会产出品质较差的图像，它会完全没有图像；而视乎流程如何串接，从你的角度看它甚至可能无声失败，因为没有人在看执行日志。
对实务工作者而言，有三种具体的中招方式。
--- 排程内容流程。如果你的星期一社交贴文批次会自动生成图像，你会在贴文带着空白位置发出、或者根本没有发出时才发现
--- 面向客户的工具。任何你为客户搭建、呼叫 Imagen 4 的东西，会变成他们的服务中断与你的一通电话
--- 你分享出去的模板。情境模板与共用工作流程会把旧的模型 ID 带给每一个复制它的人，而这些人并不会去读 Google 的弃用页面
另外有一点值得诚实说明：提早迁移本身有真实成本。你的提示库需要重写，即使小心改写，图像风格仍会出现轻微偏移；如果你的品牌审批依赖视觉一致性，你需要在切换前而非切换后安排一轮审视。这是今天就开始的理由，而不是继续等待的理由。
立即实测：二十分钟迁移检查
设一个二十分钟的计时器，按顺序完成五个步骤。大多数人能在时限内完成；完成不了的，通常是因为发现了一个自己早已忘记的流程，而这正是要在期限前而非期限后做这件事的原因。
--- 第 0 至 5 分钟。打开所有涉及图像生成的自动化流程，在设定中搜寻「imagen-4」。逐一记下每个命中位置
--- 第 5 至 8 分钟。把每个模型栏位改成 gemini-3.1-flash-image，然后储存
--- 第 8 至 12 分钟。逐一检查生成设定：长宽比、输出数量，以及模组是否设定为回传图像而非只有文字
--- 第 12 至 17 分钟。取出你使用频率最高的一段提示，按上文的结构由关键词堆叠改写成场景描述，然后执行一次
--- 第 17 至 20 分钟。把新输出与上个月的版本并排比较。如果风格出现偏移，调整提示结尾的限制条件那一行，而不是整段提示
如果第一步就得到「未受影响」，你没有损失任何东西，反而得到一份图像生成实际位置的清单。下一次有模型被停用时，这份清单很有价值，而按目前的节奏，那将会是几个月内的事。
真正的功课：模型退役已成为工作流程的一部分
模型关闭是使用 AI 的长期特征，而不是一次性的不便。Google 的弃用页面目前列出十多个模型的关闭日期，涵盖图像、影片、嵌入、语音与机器人。Anthropic 与 OpenAI 也发布同类公告。没有人会就你那一个模型专门发电邮给你。
能够走在前面的实务工作者只做一件小事：把工作流程依赖的每个模型 ID 写成清单，并每月查看一次供应商的弃用页面。这只需十分钟，却能把一场救火转为一则日历提醒。
这件事的另一半功课是，迁移从来不只是技术问题。换端点只需三分钟，重建提示库、让输出仍然像你的品牌，才是真正的工作，而它偏偏是在期限压力下最先被省掉的一步。请给它应有的一轮审视。
科技以这种速度前进，确实令人疲累，假装不累对谁都没有好处。懂AI的冷，更懂你的难 UD 同行28年，让科技成为有温度的陪伴。当供应商只给六日通知就关掉一项服务，身边有人已经读完更新日志，比手上有最新的工具更重要。
一次重建好，之后就不用再慌
迁移步骤你已经有了。更难的问题是：下一次你的流程应该站在哪个模型上，以及如何搭建，才能让下一次关闭只是一个五分钟的小改动，而不是一场混乱。UD 团队手把手带你完成每一步，由选模型、重建提示库，到把自动化接成「出错就大声报错」而不是静静失败。
本文由 UD AI 团队审阅。模型 ID 与关闭日期已于 2026 年 8 月 11 日对照 Google 官方 Gemini 弃用页面核实。Google 公布的关闭日期属最早可能日期，仍有变动可能，倚赖前请先查阅原始页面。