8月17日 Imagen 4 停用：立即修復你的圖像流程

大多數依賴 Google 生成圖像的人，並不知道自己正在使用的三個端點會在六日後徹底消失。你所用的工具不會彈出警告，也不會有電郵通知。2026 年 8 月 17 日，Google 關閉全部 Imagen 4 端點，任何仍然指向它們的流程都會失效。

如果你透過 Google 生成圖像，無論是在自動化流程、模板、Sheets 腳本，還是任何轉售 Google 圖像模型的第三方應用中，這件事就是你的問題，而不是工程師的問題。修復大約需要二十分鐘。拖延不會令它變小。

Google 在 2026 年 8 月 17 日究竟關閉了什麼？

Google 將停用 Gemini API 中的三個 Imagen 4 端點：imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001 與 imagen-4.0-fast-generate-001。三者均於 2025 年 6 月 24 日發布。三者的官方建議替代模型同樣是 gemini-3.1-flash-image，也就是大家俗稱的 Nano Banana。

「關閉」與「棄用」並不相同。Google 自己的定義把兩者分開：棄用是宣布不再提供支援，關閉則是端點被完全切斷、不再可用的時刻。

日期來自 Google 官方 Gemini 棄用時間表，該頁最後更新日期為 2026 年 8 月 3 日。Google 附帶一項值得細讀的說明：表上列出的是最早可能的關閉日期，實際日期會另行通知。但你仍然應該按 8 月 17 日來規劃。提早完成的遷移不會令你損失任何東西。

可以直接採取行動的事實

--- 關閉日期：2026 年 8 月 17 日（Google 列明為最早可能日期）
--- 受影響模型：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）
--- 本月其他關閉項目：embedding-2-preview（2026 年 8 月 10 日）與 gemini-robotics-er-1.6-preview（2026 年 8 月 31 日）
--- 不受影響：gemini-3.1-flash-image 與 gemini-3-pro-image，兩者於 2026 年 5 月 28 日發布，尚未公布關閉日期

如何檢查你的圖像流程是否受影響？

在所有可能儲存 Google 模型名稱的位置，搜尋字串 imagen-4。只要它出現在任何一處，那條路徑就會斷。大多數實務工作者有一至四個這樣的位置，而且至少會遺漏一個，通常是幾個月前建好、之後從未打開的 Zap 或情境。

以下是需要檢查的完整清單，順序按最快找出問題排列。

--- Make.com 情境與 n8n 工作流程：逐一打開每個 Google AI 或 Gemini 模組，看模型欄位而不是模組名稱
--- Zapier 的 Zaps：檢查 Google AI Studio 與 Gemini 動作
--- Google Apps Script 與 Sheets 外掛：在腳本中搜尋 imagen
--- 任何同事為你搭建的自訂 GPT、代理或內部工具
--- 容許你貼上自己 Google API 金鑰的第三方應用：模型設定往往藏在進階設定面板深處

如果你無法自信地讀懂自己的自動化設定，把它貼進 AI 助手並使用以下提示。它有效的原因，在於強制助手就一個具體字串給出「是」或「否」，而不是對你的設定發表泛泛意見。

試試這個提示

你正在審核一份自動化設定，目的是應對一次硬性 API 棄用。以下是我工作流程的原始設定。Google 將於 2026 年 8 月 17 日關閉這三個模型 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. 列出設定中出現以上任何一個字串的每一個位置，並引用其所在的欄位名稱。
2. 針對每一處，指出我需要修改的確切欄位，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，並在每一個後面標註「待查」，讓我自行核對。不要猜測它們是否受影響。

如果以上三個字串都沒有出現，只回覆：未受影響。不要安撫我，不要總結我的工作流程，也不要提出改進建議。

設定內容：
［在此貼上你的設定、情境 JSON 或腳本］

由 Imagen 4 轉到 Nano Banana，實際上有什麼改變？

有三樣東西會改變，而其中只有一樣是模型名稱。呼叫方法改變、請求與回應的結構改變，模型解讀提示的方式也改變。只換模型 ID，結果會是呼叫失敗，或者更糟：成功產出，但圖像與你上星期做出來的完全不同。

呼叫方法不同。Imagen 4 使用專用的圖像生成方法。Nano Banana 根本不是獨立的圖像端點，它經由與文字相同的通用內容生成呼叫運作，這也是請求與回應結構同時改變的原因。

設定位置搬移。長寬比、輸出圖像數量等控制項不再位於原處。在 Gemini 圖像模型中，這些設定移入生成配置內，並且需要明確聲明你要取回圖像而非只有文字。如果你的自動化平台把這些顯示為勾選欄，切換後務必逐一檢查。預設值幾乎不會是你原本的設定。

你的提示行為不同。這一點最容易讓人吃虧：技術上換對了，輸出品質卻變差。Imagen 4 偏好密集、以逗號分隔的形容詞堆疊。Gemini 圖像模型偏向對話式，它們更擅長理解用完整句子描述的場景，並且能就同一張圖像跨多輪對話，讓你要求局部修改而不必重新生成。

Google 在 Imagen 轉 Gemini 圖像模型遷移指南 中公布了完整技術細節。請連提示撰寫的部分一併讀完，不要只看程式碼。

如何為 Gemini 3.1 Flash Image 重寫你的 Imagen 提示？

停止寫關鍵詞堆疊，開始寫句子。一段原本為 Imagen 4 撰寫、像標籤清單的提示，在 Nano Banana 上仍然會產出圖像，但畫面會更平淡、可控性更低。每個提示模板只需重寫一次，而這是整次遷移中回報最高的一步。

有效的結構是：先點明主體，再像向攝影師描述那樣說明場景，最後才寫限制條件。放在結尾的限制條件，比夾在中段的限制條件更容易被遵守。

改寫前，為 Imagen 4 而寫

professional headshot, asian businesswoman, 30s, navy blazer, office background, bokeh, natural light, high detail, 4k, sharp focus

改寫後，為 Gemini 3.1 Flash Image 而寫

一張三十多歲香港女性商務人士的專業人像照，身穿海軍藍西裝外套。她站在一個現代開放式辦公室內，背景柔和失焦。溫暖的自然日光從她左側的窗戶照入。視線水平拍攝，取景至腰部以上，主體略微偏向畫面右方。

保持寫實攝影風格。不要文字、不要水印、不要標誌。16:9。

改寫後的版本更長，而這正是重點。你是在給模型一個場景去建構，而不是一堆形容詞去平均。

還有一個值得養成的習慣：由於 Gemini 圖像模型能跨輪保留上下文，你的第二個提示應該是「修改」而非「重寫」。「保留同一張圖，只把外套改成炭灰色，其餘完全不變」比重新生成更快、也更一致。這與實務工作者在其他工具遇到的一致性問題同源，我們在 為什麼你的 Midjourney 圖像永遠對不上 一文中談過提示端的解法。

如果拖到 8 月 17 日才處理，會壞成什麼樣？

失效是即時而明顯的，不是逐步退化。已關閉的端點會回傳錯誤，而不會靜靜地把你導向較新的模型。因此一個無人看管的自動化流程，在 8 月 18 日不會產出品質較差的圖像，它會完全沒有圖像；而視乎流程如何串接，從你的角度看它甚至可能無聲失敗，因為沒有人在看執行日誌。

對實務工作者而言，有三種具體的中招方式。

--- 排程內容流程。如果你的星期一社交貼文批次會自動生成圖像，你會在貼文帶著空白位置發出、或者根本沒有發出時才發現
--- 面向客戶的工具。任何你為客戶搭建、呼叫 Imagen 4 的東西，會變成他們的服務中斷與你的一通電話
--- 你分享出去的模板。情境模板與共用工作流程會把舊的模型 ID 帶給每一個複製它的人，而這些人並不會去讀 Google 的棄用頁面

另外有一點值得誠實說明：提早遷移本身有真實成本。你的提示庫需要重寫，即使小心改寫，圖像風格仍會出現輕微偏移；如果你的品牌審批依賴視覺一致性，你需要在切換前而非切換後安排一輪審視。這是今天就開始的理由，而不是繼續等待的理由。

立即實測：二十分鐘遷移檢查

設一個二十分鐘的計時器，按順序完成五個步驟。大多數人能在時限內完成；完成不了的，通常是因為發現了一個自己早已忘記的流程，而這正是要在期限前而非期限後做這件事的原因。

--- 第 0 至 5 分鐘。打開所有涉及圖像生成的自動化流程，在設定中搜尋「imagen-4」。逐一記下每個命中位置
--- 第 5 至 8 分鐘。把每個模型欄位改成 gemini-3.1-flash-image，然後儲存
--- 第 8 至 12 分鐘。逐一檢查生成設定：長寬比、輸出數量，以及模組是否設定為回傳圖像而非只有文字
--- 第 12 至 17 分鐘。取出你使用頻率最高的一段提示，按上文的結構由關鍵詞堆疊改寫成場景描述，然後執行一次
--- 第 17 至 20 分鐘。把新輸出與上個月的版本並排比較。如果風格出現偏移，調整提示結尾的限制條件那一行，而不是整段提示

如果第一步就得到「未受影響」，你沒有損失任何東西，反而得到一份圖像生成實際位置的清單。下一次有模型被停用時，這份清單很有價值，而按目前的節奏，那將會是幾個月內的事。

真正的功課：模型退役已成為工作流程的一部分

模型關閉是使用 AI 的長期特徵，而不是一次性的不便。Google 的棄用頁面目前列出十多個模型的關閉日期，涵蓋圖像、影片、嵌入、語音與機器人。Anthropic 與 OpenAI 也發布同類公告。沒有人會就你那一個模型專門發電郵給你。

能夠走在前面的實務工作者只做一件小事：把工作流程依賴的每個模型 ID 寫成清單，並每月查看一次供應商的棄用頁面。這只需十分鐘，卻能把一場救火轉為一則日曆提醒。

這件事的另一半功課是，遷移從來不只是技術問題。換端點只需三分鐘，重建提示庫、讓輸出仍然像你的品牌，才是真正的工作，而它偏偏是在期限壓力下最先被省掉的一步。請給它應有的一輪審視。

科技以這種速度前進，確實令人疲累，假裝不累對誰都沒有好處。懂AI的冷，更懂你的難 UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。當供應商只給六日通知就關掉一項服務，身邊有人已經讀完更新日誌，比手上有最新的工具更重要。

一次重建好，之後就不用再慌

遷移步驟你已經有了。更難的問題是：下一次你的流程應該站在哪個模型上，以及如何搭建，才能讓下一次關閉只是一個五分鐘的小改動，而不是一場混亂。UD 團隊手把手帶你完成每一步，由選模型、重建提示庫，到把自動化接成「出錯就大聲報錯」而不是靜靜失敗。

本文由 UD AI 團隊審閱。模型 ID 與關閉日期已於 2026 年 8 月 11 日對照 Google 官方 Gemini 棄用頁面核實。Google 公布的關閉日期屬最早可能日期，仍有變動可能，倚賴前請先查閱原始頁面。