Nano Banana Pro 品牌IP形象一致性生成:5个技巧保持角色統一

在品牌IP設計和內容創作中,設計師经常面临"同一角色在不同場景下難以保持一致性"的困扰。这个問題的根源在于傳統AI图像生成模型缺乏角色記憶能力,每次生成都是獨立的創作,導致IP形象不穩定、品牌識別度低。本文将深入分析 Nano Banana Pro 角色一致性技術的實現原理,并提供 5+ 种经过驗證的實戰技巧。

Nano Banana Pro 角色一致性技術原理

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 在2025年11月发布時,引入了業界領先的多图參考和角色一致性技術。这项技術能夠同時處理最多 14 张參考图,并在生成过程中保持最多 5 个人物角色的外觀一致性,彻底解決了IP設計中的角色穩定性难题。

多图參考架构详解

Nano Banana Pro 的多图參考系統採用分層處理架构:

1. 人物參考层 (最多5张): 专门用于识别和維持人物角色特徵,包括面部特徵、体型比例、服裝風格等
2. 对象參考层 (最多6张): 用于場景道具、背景元素、品牌LOGO等对象的高保真复刻
3. 風格參考层 (剩余图片): 控制整體藝術風格、色調、構圖等視覺風格

这种分層架构確保了在複雜場景中,角色特徵不會被場景元素干扰,每个层级獨立處理後再融合生成最終图像。

🎯 技術建議: 在实际IP設計項目中,我们建議通過 API易 apiyi.com 平台進行 Nano Banana Pro 角色一致性功能的測試。该平台提供完整的多图上传接口,支持14图參考的參數配置,有助于快速驗證角色庫的建设方案。

角色识别和特徵提取机制

Nano Banana Pro 使用 Gemini 3 Pro 的多模态理解能力進行角色识别:

面部特徵提取: 识别五官比例、肤色、发型、眉眼鼻口等細節特徵,建立角色的"面部指纹"

体态特徵提取: 分析身高比例、体型特徵、姿态习惯等身体语言特徵

服裝風格提取: 识别服裝款式、配色方案、配饰元素等視覺标识

藝術風格提取: 提取绘画風格(寫實/卡通/3D渲染)、線條處理、色彩饱和度等風格特徵

提取的特徵會被编码为高维向量,在生成过程中作为强约束條件,確保輸出图像与參考角色保持一致。即使場景、角度、光照发生變化,核心的角色特徵依然穩定。

💡 選擇建議: 對於需要長期运营的品牌IP,我们建議优先建立完善的角色參考庫。通過 API易 apiyi.com 平台調用時,可以在请求中上传多角度的角色參考图,该平台支持图片预處理和特徵分析,便於快速驗證角色识别效果。

Nano Banana Pro 角色一致性生成的5个核心技巧

技巧1: 建立多角度角色參考庫

核心原理: 單一角度的參考图容易導致生成结果"臉盲",只有提供多角度、多表情的參考图,模型才能全面理解角色特徵。

最佳實踐:

• 正面照: 清晰展示五官比例和面部特徵
• 側面照: 提供头部轮廓和侧臉特徵
• 3/4侧臉: 最常用的構圖角度,必须包含
• 不同表情: 微笑、嚴肅、驚訝等表情變化
• 不同場景: 室內/室外、不同光照條件

實戰案例: 为企業吉祥物建立角色庫

import google.generativeai as genai
from PIL import Image

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-image-preview')

# 準備5张不同角度的角色參考图
character_refs = [
    Image.open("mascot_front.png"),      # 正面照
    Image.open("mascot_side.png"),       # 側面照
    Image.open("mascot_3quarter.png"),   # 3/4侧臉
    Image.open("mascot_smile.png"),      # 微笑表情
    Image.open("mascot_action.png")      # 動作姿态
]

prompt = """
Using the provided character references, create a new scene showing the mascot:
- Standing in a modern office environment
- Holding a laptop and presenting to colleagues
- Maintaining the exact character design and proportions
- Professional lighting, corporate setting

Style: 3D rendered illustration, Pixar-quality
"""

response = model.generate_images(
    prompt=prompt,
    reference_images=character_refs,  # 传入多张參考图
    resolution="2K",
    guidance_scale=7.5  # 适度引导,保持一致性
)

response.images[0].save("mascot_office_scene.png")

技術要点:

• 參考图数量控制在3-5张为最佳,过多會增加處理複雜度
• 確保參考图背景干净,避免複雜背景干扰角色识别
• 參考图分辨率建議至少1024×1024,確保特徵清晰可辨

🚀 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平台快速搭建角色庫管理系統。该平台提供批量图片上传、參考图預覽和自動化調用功能,無需手动管理图片路径,5分钟即可完成角色庫的API集成。

技巧2: 精準控制參考图权重和優先級

核心原理: 并非所有參考图都同等重要,通過調整权重可以強調關鍵特徵,弱化次要元素。

权重控制策略:

元素類型	推薦权重	说明
面部特徵	高权重 (0.8-1.0)	最關鍵的识别特徵
服裝配饰	中权重 (0.6-0.8)	可以适度變化但保持風格
背景元素	低权重 (0.3-0.5)	根據新場景靈活調整
姿态動作	中权重 (0.5-0.7)	保持角色的肢体语言特点

實戰案例: 生成品牌IP的系列营销海报

prompt = """
Create a marketing poster series for a tech brand featuring the character:

PRIMARY CHARACTER (weight: 1.0):
- Maintain exact facial features and expressions
- Keep signature clothing style and color scheme
- Preserve body proportions and pose style

SCENE VARIATIONS (weight: 0.4):
- Background 1: Futuristic city skyline at sunset
- Background 2: Minimalist tech workspace with holographic displays
- Background 3: Nature-inspired tech garden with digital flowers

Style: Modern tech illustration with vibrant colors and clean lines
"""

# 在提示词中明確权重分配
response = model.generate_images(
    prompt=prompt,
    reference_images=[
        ("character_main.png", 1.0),      # 主要角色參考,最高权重
        ("character_outfit.png", 0.8),    # 服裝細節,高权重
        ("style_reference.png", 0.5),     # 藝術風格,中权重
        ("scene_mood.png", 0.3)           # 場景氛圍,低权重
    ],
    resolution="4K",
    thinking_mode=True  # 启用思考模式,優化权重平衡
)

技術要点:

• 面部特徵权重始终保持最高,確保角色可识别性
• 場景和背景权重降低,给模型更多創意自由度
• 使用 thinking_mode=True 让模型先推理权重分配,再生成图像

💰 成本優化: 對於需要大量生成营销素材的場景,可以考虑通過 API易 apiyi.com 平台調用 Nano Banana Pro API。该平台提供批量生成的價格优惠,相比官方API可節省约30%成本,適合品牌营销團隊的规模化內容生產需求。

技巧3: 跨場景保持角色特徵穩定

核心原理: 真實的IP應用場景千变万化,從室內到室外、從白天到夜晚、從靜態到動態,角色特徵必须在所有場景下保持穩定。

場景適配策略:

光照適配: 在提示词中明確说明光照條件,但強調"保持角色原有色彩和特徵"

示例提示词:

The character is in a dimly lit cyberpunk alley with neon signs,
but maintain the character's original bright and cheerful color palette
and facial features exactly as in the reference images.

動作適配: 描述動作時,強調"角色的标志性姿态和風格"

示例提示词:

Show the character running energetically through the scene,
maintaining their signature animation style with exaggerated movements
and characteristic facial expressions from the reference.

實戰案例: 生成IP角色的漫画分镜

# 場景1: 早晨起床
scene1_prompt = """
Comic panel 1: The character waking up in bed, morning sunlight streaming through window.
- Maintain exact character design from references
- Show characteristic sleepy expression
- Keep signature pajama color scheme (blue with stars)
- Comic book style with clear outlines
"""

# 場景2: 公司會議
scene2_prompt = """
Comic panel 2: The character presenting at a business meeting, office setting.
- Same character features and proportions
- Now wearing business casual outfit (maintain character's color palette)
- Confident professional expression
- Same comic book art style
"""

# 場景3: 晚上放松
scene3_prompt = """
Comic panel 3: The character relaxing at home with a book, cozy evening lighting.
- Maintain all character features consistently
- Casual home clothing
- Relaxed, content expression
- Warm lighting but keep character colors recognizable
"""

# 批量生成保持一致性
scenes = []
for i, prompt in enumerate([scene1_prompt, scene2_prompt, scene3_prompt]):
    response = model.generate_images(
        prompt=prompt,
        reference_images=character_refs,  # 使用相同的角色參考庫
        resolution="2K",
        aspect_ratio="16:9",  # 漫画分镜横版
        guidance_scale=8.0,   # 提高引导強度,確保一致性
        seed=12345 + i        # 使用相近的seed值增強連續性
    )
    scenes.append(response.images[0])

# 保存分镜序列
for i, scene in enumerate(scenes):
    scene.save(f"comic_panel_{i+1}.png")

技術要点:

• 每个分镜都使用相同的角色參考图
• 提示词中反复強調"maintain exact character design"
• 使用相近的seed值(12345, 12346, 12347)增強連續性
• guidance_scale 设置为8.0,提高对參考图的遵循度

🎯 漫画創作建議: 對於连载漫画和长篇故事板,我们建議通過 API易 apiyi.com 平台批量生成分镜。该平台支持分镜序列的自動化生成,可以配置統一的角色參考庫和風格參數,確保整部作品的視覺連貫性,并提供分镜預覽和批量下载功能。

技巧4: 批量生成時的風格一致性控制

核心原理: 品牌IP往往需要生成大量素材(表情包、社交媒體配图、產品包装等),必须確保所有素材風格統一、品牌識別度一致。

批量生成最佳實踐:

1. 建立标准提示词模板: 将固定的角色描述和風格要求封装为模板

# 标准提示词模板
BASE_TEMPLATE = """
Character reference: Maintain exact appearance from provided images
- Facial features: [Keep all proportions and details identical]
- Color palette: [Primary: #FF6B6B, Secondary: #4ECDC4, Accent: #FFE66D]
- Art style: Modern flat illustration with subtle gradients
- Line weight: Medium-thick outlines, smooth curves
- Lighting: Soft ambient light with gentle shadows

Scene: {scene_description}
Action: {action_description}
Mood: {mood}

Technical: 2K resolution, PNG with transparency
"""

# 使用模板批量生成
scenarios = [
    {
        "scene": "Social media profile background",
        "action": "Character waving hello cheerfully",
        "mood": "Friendly and welcoming"
    },
    {
        "scene": "Product packaging design",
        "action": "Character holding the product with excitement",
        "mood": "Energetic and enthusiastic"
    },
    {
        "scene": "Email newsletter header",
        "action": "Character reading a letter with curiosity",
        "mood": "Engaged and interested"
    }
]

for scenario in scenarios:
    prompt = BASE_TEMPLATE.format(
        scene_description=scenario["scene"],
        action_description=scenario["action"],
        mood=scenario["mood"]
    )

    response = model.generate_images(
        prompt=prompt,
        reference_images=character_refs,
        resolution="2K",
        guidance_scale=7.5,
        temperature=0.7  # 控制随机性,保持風格穩定
    )

    filename = scenario["scene"].replace(" ", "_").lower() + ".png"
    response.images[0].save(filename)

2. 固定随机种子策略: 對於需要微調的場景,使用固定seed確保可重复性

# 固定种子生成,方便後续微調
BRAND_SEED = 888888

response = model.generate_images(
    prompt=prompt,
    reference_images=character_refs,
    seed=BRAND_SEED,  # 使用品牌专属种子
    resolution="2K"
)

3. 色彩一致性驗證: 生成後自動檢測主色調,確保符合品牌VI规范

from PIL import Image
import colorsys

def extract_dominant_colors(image_path, n_colors=5):
    """提取图像主色調"""
    img = Image.open(image_path)
    img = img.resize((150, 150))  # 缩小加速處理
    pixels = img.getdata()

    # 统计颜色频率
    color_freq = {}
    for pixel in pixels:
        if len(pixel) == 4 and pixel[3] < 128:  # 跳过透明像素
            continue
        rgb = pixel[:3]
        color_freq[rgb] = color_freq.get(rgb, 0) + 1

    # 返回出現频率最高的颜色
    sorted_colors = sorted(color_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [color[0] for color in sorted_colors[:n_colors]]

def verify_brand_colors(image_path, brand_palette):
    """驗證生成图像是否符合品牌配色"""
    dominant_colors = extract_dominant_colors(image_path)

    # 檢查是否包含品牌主色調
    for brand_color in brand_palette:
        # 允许一定色差
        if any(color_distance(brand_color, dom_color) < 50
               for dom_color in dominant_colors):
            return True
    return False

# 品牌标准色
BRAND_PALETTE = [
    (255, 107, 107),  # #FF6B6B 主色
    (78, 205, 196),   # #4ECDC4 副色
    (255, 230, 109)   # #FFE66D 強調色
]

# 驗證生成结果
if verify_brand_colors("generated_image.png", BRAND_PALETTE):
    print("✅ 色彩符合品牌规范")
else:
    print("❌ 需要重新生成,色彩偏离品牌VI")

技術要点:

• 提示词模板化,確保核心描述一致
• 使用固定的 guidance_scale 和 temperature 參數
• 批量生成後自動驗證色彩和風格一致性
• 建立品牌素材庫,记录成功的參數配置

💡 批量生成優化: 通過 API易 apiyi.com 平台調用時,可以使用平台提供的批量任务管理功能。该平台支持提交批量生成队列,自動并发處理,并提供生成结果的預覽和筛选功能,大幅提升素材生產效率。

技巧5: 结合 Thinking Mode 提升複雜場景的一致性

核心原理: 在多角色、複雜構圖的場景中,启用 Thinking Mode 让模型先推理角色布局和特徵分配,再生成图像,可以显著提升一致性準確度。

适用場景:

• 多角色群像: 3-5个不同角色同時出現
• 複雜交互場景: 角色之间有互动動作
• 特殊視角: 俯视、仰视、魚眼等非常规視角
• 風格混搭: 需要融合多種藝術風格

實戰案例: 生成5角色品牌大合照

# 準備5个不同角色的參考图
characters = {
    "hero": [Image.open("hero_ref1.png"), Image.open("hero_ref2.png")],
    "sidekick": [Image.open("sidekick_ref1.png"), Image.open("sidekick_ref2.png")],
    "mentor": [Image.open("mentor_ref1.png")],
    "rival": [Image.open("rival_ref1.png")],
    "mascot": [Image.open("mascot_ref1.png")]
}

# 合并所有參考图(最多14张,这里用9张)
all_refs = []
for char_refs in characters.values():
    all_refs.extend(char_refs)

prompt = """
Create a promotional group photo featuring all five brand characters:

COMPOSITION:
- Hero (main character): Center position, slightly forward
- Sidekick: Right side of hero, friendly pose
- Mentor: Left rear, wise and guiding posture
- Rival: Right rear, confident stance
- Mascot: Front center-left, playful pose

CRITICAL REQUIREMENTS:
1. Maintain EXACT facial features and body proportions for each character from references
2. Each character must be clearly recognizable and match their established design
3. Natural interactions: characters looking at each other or camera
4. Unified lighting: warm studio lighting with soft shadows
5. Brand colors visible in each character's outfit

STYLE: Professional promotional artwork, Pixar-quality 3D rendering
MOOD: Friendly, energetic, and cohesive team spirit
BACKGROUND: Simple gradient backdrop with subtle brand logo watermark
"""

response = model.generate_images(
    prompt=prompt,
    reference_images=all_refs,
    resolution="4K",  # 高分辨率確保細節清晰
    thinking_mode=True,  # 启用思考模式,先推理布局
    guidance_scale=8.5,  # 高引导強度,嚴格遵循參考
    number_of_images=3   # 生成3个候选,挑选最佳
)

# 保存候选结果
for i, img in enumerate(response.images):
    img.save(f"group_photo_candidate_{i+1}.png")

Thinking Mode 的工作流程:

1. 布局推理: 模型先分析提示词中的空間布局要求,规划每个角色的位置
2. 特徵匹配: 识别每张參考图對應的角色,提取關鍵特徵
3. 衝突解決: 檢測可能的視覺衝突(遮挡、色彩衝突),調整構圖
4. 生成執行: 基于推理结果生成最終图像

技術要点:

• 提示词中明確每个角色的位置和姿态
• 使用"EXACT"、"MAINTAIN"等強調词確保一致性
• thinking_mode=True 會增加2-3秒處理時間,但显著提升準確性
• 生成多個候选结果,人工挑选最佳方案

🎯 複雜場景建議: 對於多角色或複雜構圖的IP素材生成,我们建議通過 API易 apiyi.com 平台調用 Thinking Mode 功能。该平台支持查看模型的推理过程日志,帮助您理解角色布局的决策逻辑,并提供可視化的推理步骤展示,便於優化提示词和參數配置。

Nano Banana Pro 角色一致性的實戰應用場景

場景一: 品牌吉祥物全套VI系統

企業品牌需要在各类媒介中使用統一的吉祥物形象,從名片到广告牌,從APP图标到產品包装。

應用方案:

# 基于核心參考图生成全套VI素材
vi_scenarios = {
    "business_card": {
        "prompt": "Character portrait for business card, professional headshot, neutral background",
        "size": (512, 512),
        "format": "square"
    },
    "app_icon": {
        "prompt": "Character face close-up for mobile app icon, cheerful expression, vibrant colors",
        "size": (1024, 1024),
        "format": "square"
    },
    "billboard": {
        "prompt": "Full body character for billboard advertisement, dynamic pose, urban background",
        "size": (3840, 2160),
        "format": "widescreen"
    },
    "packaging": {
        "prompt": "Character with product, excited expression, clean product photography style",
        "size": (2048, 2048),
        "format": "square"
    }
}

for name, config in vi_scenarios.items():
    response = model.generate_images(
        prompt=config["prompt"],
        reference_images=mascot_refs,
        resolution=config["size"],
        guidance_scale=8.0
    )
    response.images[0].save(f"vi_{name}.png")

價值: 確保品牌在所有触点的視覺一致性,提升品牌識別度和專業形象。

場景二: 系列表情包快速生產

自媒體运营需要定期推出品牌IP的表情包,保持角色一致性的同時展現豐富表情。

應用方案:

expressions = [
    "Happy and laughing",
    "Surprised with wide eyes",
    "Confused and thinking",
    "Angry with steam coming out",
    "Sad and crying",
    "Excited jumping",
    "Sleepy and yawning",
    "Cool with sunglasses"
]

for i, expression in enumerate(expressions):
    prompt = f"""
    Create an emoji-style sticker of the character showing: {expression}
    - Maintain exact character design from references
    - Large expressive face, exaggerated emotion
    - Transparent background
    - Bold outlines, vibrant colors
    - Square composition suitable for messaging apps
    """

    response = model.generate_images(
        prompt=prompt,
        reference_images=character_refs,
        resolution="1K",
        aspect_ratio="1:1"
    )
    response.images[0].save(f"emoji_{i+1}_{expression.replace(' ', '_')}.png")

價值: 快速生成成套表情包,降低設計成本,保持IP形象統一。

🚀 表情包生成加速: 推薦使用 API易 apiyi.com 平台的批量表情包生成功能。该平台提供预设的表情包模板和尺寸配置,支持一键生成常用的12种表情,并自動添加透明背景,適合快速上線社交媒體运营素材。

場景三: 连载漫画和绘本創作

漫画創作者需要在数百页的作品中保持角色外觀绝对一致,Nano Banana Pro 可以大幅降低創作门槛。

應用方案:

# 漫画分镜生成工作流
def generate_comic_page(page_number, panels_data):
    """生成一页漫画(通常4-6个分镜)"""
    page_images = []

    for panel_num, panel in enumerate(panels_data):
        prompt = f"""
        Comic panel {panel_num + 1} for page {page_number}:

        SCENE: {panel['scene']}
        ACTION: {panel['action']}
        DIALOGUE: {panel['dialogue']}

        CHARACTER REQUIREMENTS:
        - Maintain exact character design from references
        - Emotional expression: {panel['emotion']}
        - Comic book art style: clean lines, flat colors, dynamic composition

        PANEL LAYOUT: {panel['layout']} (e.g., full width, half width, close-up)
        """

        response = model.generate_images(
            prompt=prompt,
            reference_images=character_refs,
            resolution="2K",
            guidance_scale=8.0,
            seed=page_number * 1000 + panel_num  # 確保分镜連續性
        )

        page_images.append(response.images[0])

    return page_images

# 示例:生成第一页的4个分镜
page1_panels = [
    {
        "scene": "Bedroom interior, morning",
        "action": "Character waking up, stretching arms",
        "dialogue": "What a beautiful day!",
        "emotion": "Happy and energetic",
        "layout": "full width establishing shot"
    },
    {
        "scene": "Same bedroom, closer view",
        "action": "Character looking at phone, surprised expression",
        "dialogue": "Oh no, I'm late!",
        "emotion": "Shocked",
        "layout": "medium shot"
    },
    {
        "scene": "Bathroom, quick movements",
        "action": "Character brushing teeth hurriedly",
        "dialogue": "(Muffled sounds)",
        "emotion": "Rushed",
        "layout": "close-up action shot"
    },
    {
        "scene": "Front door, rushing out",
        "action": "Character running out with backpack",
        "dialogue": "See you later, home!",
        "emotion": "Determined",
        "layout": "full width action panel"
    }
]

page1_images = generate_comic_page(1, page1_panels)

# 保存分镜
for i, img in enumerate(page1_images):
    img.save(f"comic_page1_panel{i+1}.png")

價值: 獨立創作者可以快速生產高質量漫画分镜,無需團隊即可完成连载作品。

場景四: 电商產品营销素材矩阵

电商品牌需要为每个產品生成配套的营销图,使用統一的品牌IP形象增強識別度。

應用方案:

products = [
    {"name": "T恤", "color": "white", "category": "服裝"},
    {"name": "水杯", "color": "blue", "category": "日用品"},
    {"name": "笔记本", "color": "pink", "category": "文具"},
    {"name": "帆布包", "color": "beige", "category": "配饰"}
]

for product in products:
    prompt = f"""
    E-commerce product photography featuring the brand character:

    PRODUCT: {product['name']} ({product['color']} color)
    CHARACTER ACTION: Holding/using the {product['name']} with enthusiasm

    COMPOSITION:
    - Product prominently displayed, well-lit
    - Character showing excitement and endorsement
    - Clean white or subtle gradient background
    - Professional product photography lighting

    STYLE: High-quality commercial photography with 3D character integration
    MAINTAIN: Exact character design from references
    """

    response = model.generate_images(
        prompt=prompt,
        reference_images=brand_mascot_refs,
        resolution="4K",
        guidance_scale=7.5
    )

    response.images[0].save(f"product_{product['name']}_{product['color']}.png")

價值: 統一的IP形象強化品牌記憶点,提升產品页面的視覺吸引力和转化率。

💰 电商批量生成優化: 對於拥有大量SKU的电商品牌,可以考虑通過 API易 apiyi.com 平台調用批量產品图生成服务。该平台提供电商場景的专属優化參數,支持產品數據导入和批量渲染,相比官方API可節省约30%成本,并提供產品图的自動抠图和背景替换功能。

Nano Banana Pro 角色一致性最佳實踐

參考图準備规范

图片質量要求:

• 分辨率: 至少 1024×1024,推薦 2048×2048
• 格式: PNG (支持透明背景) 或 JPG
• 壓縮: 使用无损或轻度壓縮,避免JPEG伪影
• 背景: 纯色背景或干净場景,避免複雜背景干扰

角色覆蓋度:

• 面部特寫: 至少1张,清晰展示五官
• 全身照: 至少1张,展示体型和比例
• 側面/多角度: 1-2张,提供3D理解
• 不同表情: 可选,用于表情包生成
• 不同服裝: 可选,用于服裝變體生成

文件组织结构:

character_refs/
├── main_character/
│   ├── front_view.png
│   ├── side_view.png
│   ├── 3quarter_view.png
│   ├── expression_happy.png
│   └── expression_serious.png
├── sidekick/
│   └── ...
└── reference_library.json  # 记录每个角色的參考图路径

提示词工程最佳實踐

结构化提示词模板:

STRUCTURED_PROMPT_TEMPLATE = """
[CHARACTER CONSISTENCY]
- Use provided reference images to maintain exact character appearance
- Facial features: {facial_description}
- Body proportions: {body_description}
- Signature elements: {signature_elements}

[SCENE DESCRIPTION]
- Environment: {environment}
- Lighting: {lighting}
- Mood: {mood}

[ACTION AND POSE]
- Primary action: {action}
- Character expression: {expression}
- Body language: {body_language}

[STYLE AND TECHNICAL]
- Art style: {art_style}
- Color palette: {color_palette}
- Resolution: {resolution}
- Additional notes: {notes}
"""

# 使用示例
prompt = STRUCTURED_PROMPT_TEMPLATE.format(
    facial_description="Round friendly face, large expressive eyes, small nose, warm smile",
    body_description="Chibi-style proportions, 3 heads tall, round body shape",
    signature_elements="Always wears blue cap with star logo, red sneakers",
    environment="Cozy coffee shop interior with warm wooden furniture",
    lighting="Soft natural window light, warm tone",
    mood="Relaxed and friendly",
    action="Sitting at table, holding coffee cup",
    expression="Content smile, eyes slightly closed enjoying the moment",
    body_language="Relaxed posture, leaning back comfortably",
    art_style="Flat illustration with subtle gradients, modern clean design",
    color_palette="Primary blues, warm browns, accent yellows",
    resolution="2K",
    notes="Maintain brand color scheme, transparent background preferred"
)

API參數配置建議

參數	推薦值	说明
guidance_scale	7.5-8.5	较高值確保嚴格遵循參考图
temperature	0.6-0.8	适度随机性,避免重复但保持一致
thinking_mode	true (複雜場景)	多角色或複雜構圖時启用
resolution	2K (一般) / 4K (印刷)	根據用途選擇分辨率
seed	固定值 (微調時)	需要迭代優化時使用固定种子
number_of_images	2-4	生成多個候选,挑选最佳结果

💡 參數優化建議: 通過 API易 apiyi.com 平台調用時,可以使用平台提供的"參數推薦引擎"。该功能會根據您的角色類型(寫實/卡通/3D)和應用場景(社交媒體/印刷品/視頻)自動推薦最优參數組合,無需手动调试,快速获得理想效果。

質量驗證和迭代優化流程

自動化驗證清单:

def validate_character_consistency(generated_image, reference_images):
    """驗證生成图像的角色一致性"""
    checks = {
        "facial_similarity": False,
        "color_palette_match": False,
        "style_consistency": False,
        "resolution_quality": False
    }

    # 1. 面部相似度檢測 (使用face_recognition庫)
    from face_recognition import face_encodings, face_distance

    gen_encoding = face_encodings(generated_image)
    ref_encodings = [face_encodings(ref) for ref in reference_images]

    if gen_encoding and ref_encodings:
        distances = [face_distance([gen_encoding[0]], ref[0])[0]
                     for ref in ref_encodings if ref]
        avg_distance = sum(distances) / len(distances)
        checks["facial_similarity"] = avg_distance < 0.6  # 阈值可調整

    # 2. 色彩一致性檢測
    gen_colors = extract_dominant_colors(generated_image)
    ref_colors = extract_dominant_colors(reference_images[0])

    color_match_count = sum(
        1 for gen_color in gen_colors
        if any(color_distance(gen_color, ref_color) < 50
               for ref_color in ref_colors)
    )
    checks["color_palette_match"] = color_match_count >= 3

    # 3. 風格一致性 (簡化版:檢查邊緣清晰度)
    from PIL import ImageFilter
    edges = generated_image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
    edge_strength = sum(edges.getdata()) / (edges.width * edges.height)
    checks["style_consistency"] = 10 < edge_strength < 100  # 经验阈值

    # 4. 分辨率質量檢測
    checks["resolution_quality"] = (
        generated_image.width >= 1024 and
        generated_image.height >= 1024
    )

    return checks

# 驗證并决策
validation_result = validate_character_consistency(
    generated_img,
    character_refs
)

if all(validation_result.values()):
    print("✅ 生成質量合格,可以使用")
else:
    print("❌ 需要重新生成,問題项:")
    for check, passed in validation_result.items():
        if not passed:
            print(f"  - {check}")

迭代優化策略:

1. 首次生成: 使用默认參數,生成3-4个候选
2. 人工筛选: 挑选最接近预期的1-2个结果
3. 參數微調:
   • 如果角色特徵不夠明顯 → 提高 guidance_scale 到 8.5-9.0
   • 如果風格过于僵硬 → 降低 guidance_scale 到 6.5-7.0
   • 如果完全偏离 → 檢查參考图質量,優化提示词描述
4. 固定种子重生成: 使用最佳候选的seed,微調提示词後重新生成
5. 批量驗證: 对最終版本進行上述自動化驗證

🎯 質量保障建議: API易 apiyi.com 平台提供智能質量檢測功能,可以自動分析生成结果与參考图的相似度,并给出優化建議。企業用户可以配置自定義的質量标准(面部相似度阈值、色彩偏差範圍等),確保批量生成內容100%符合品牌规范。

Nano Banana Pro 角色一致性常见問題解答

為什麼有時角色特徵會发生輕微變化?

主要原因有三個:

1. 參考图質量不足: 分辨率过低、角度單一或背景複雜,導致模型提取特徵不準確
2. 提示词权重失衡: 場景描述过于複雜,削弱了角色特徵的约束权重
3. 随机性过高: temperature 參數设置过高,引入过多随机變化

解決方案:

• 使用高分辨率(2K以上)、多角度、干净背景的參考图
• 在提示词中反复強調"maintain exact character features"
• 降低 temperature 到 0.6-0.7,提高 guidance_scale 到 8.0-8.5
• 启用 thinking_mode 让模型先推理再生成

如何處理多個角色同時出現的場景?

Nano Banana Pro 支持最多5个人物角色的一致性維護,處理方法:

1. 參考图分组: 为每个角色準備2-3张參考图,总计不超过14张
2. 提示词明確标注: 清楚描述每个角色的位置、動作和特徵

prompt = """
Group scene with 3 characters:

Character A (main hero):
- Position: Center foreground
- Reference images: 1-3
- Action: Standing confidently, arms crossed
- Features: Maintain spiky blue hair, red jacket, determined expression

Character B (sidekick):
- Position: Right side, slightly behind Character A
- Reference images: 4-6
- Action: Pointing excitedly at something off-screen
- Features: Maintain round glasses, green hoodie, cheerful smile

Character C (mentor):
- Position: Left background
- Reference images: 7-9
- Action: Observing with wise gaze
- Features: Maintain grey beard, purple robe, calm demeanor

Scene: Fantasy forest clearing with magical glowing mushrooms
"""

3. 使用 Thinking Mode: 必须启用,让模型先规划角色布局
4. 生成多個候选: 由于複雜度高,建議生成4-6个候选挑选最佳

💡 多角色場景建議: 通過 API易 apiyi.com 平台調用多角色場景生成時,可以使用平台提供的"角色标注工具"。该工具允许您为每个角色分配獨立的參考图集和特徵描述,并自動生成结构化提示词,大幅降低多角色場景的生成難度。

能否在生成後修改局部細節但保持角色整體一致?

可以,使用 Nano Banana Pro 的局部编辑(Localized Editing)功能:

# 生成初始图像
initial_image = model.generate_images(
    prompt="Character in a park",
    reference_images=character_refs,
    resolution="2K"
).images[0]

# 局部修改:只改变背景,保持角色不變
edited_image = model.edit_image(
    base_image=initial_image,
    mask_region="background",  # 指定编辑區域
    edit_prompt="Change background to cyberpunk city at night, neon lights",
    preserve_regions=["character"],  # 明確保护角色區域
    reference_images=character_refs  # 继续提供角色參考
)

技術要点:

• 使用 mask_region 指定编辑區域(背景、服裝、配饰等)
• 使用 preserve_regions 明確保护不希望改变的區域
• 继续提供角色參考图,確保未编辑部分的一致性

如何为不同風格(寫實/卡通/3D)保持角色一致性?

Nano Banana Pro 支持跨風格的角色一致性轉換,關鍵是提供多風格的參考图:

策略1: 單一風格内一致性 (最簡單)

• 所有參考图使用相同藝術風格(如全部卡通風格)
• 生成時在提示词中強調風格名稱

策略2: 跨風格轉換 (需要额外參考)

• 提供原始風格參考图 + 目標風格示例图

# 将卡通角色轉換为寫實風格
prompt = """
Transform the cartoon character into photorealistic style:

CHARACTER FEATURES TO MAINTAIN:
- Facial structure and proportions (adapted to realistic human proportions)
- Signature color scheme (blue jacket, red scarf)
- Personality traits (friendly, approachable expression)

TARGET STYLE:
- Photorealistic human portrait
- Professional studio lighting
- High detail skin texture and fabric materials
- Cinematic quality rendering

Maintain the recognizable identity of the character despite style change.
"""

response = model.generate_images(
    prompt=prompt,
    reference_images=[
        *cartoon_character_refs,  # 原始卡通參考
        realistic_style_example   # 寫實風格示例图
    ],
    resolution="4K",
    thinking_mode=True,
    guidance_scale=7.0  # 适度降低,给模型風格轉換的自由度
)

技術要点:

• 跨風格轉換時 guidance_scale 设置为 6.5-7.5,不宜过高
• 明確哪些是"核心特徵"(必须保持),哪些可以適配新風格
• 使用 thinking_mode 让模型推理風格轉換策略

🎯 風格轉換建議: API易 apiyi.com 平台提供"風格迁移预设",包含常见的風格轉換方案(卡通→寫實、2D→3D、手绘→数字绘画等)。使用预设可以快速获得穩定的跨風格一致性效果,無需手动调试複雜參數。

Nano Banana Pro 与其他模型(Midjourney/DALL-E)的角色一致性對比?

特性	Nano Banana Pro	Midjourney	DALL-E 3
多图參考数量	✅ 14张	⚠️ 1-2张(cref)	❌ 不直接支持
人物一致性数量	✅ 最多5人	⚠️ 1人	⚠️ 1人(需多次嘗試)
对象參考数量	✅ 6张	⚠️ 有限	❌ 不支持
跨場景穩定性	✅ 优秀	✅ 优秀(需cref)	⚠️ 一般
API可用性	✅ 完整API	❌ 无官方API	✅ 完整API
中文支持	✅ 原生支持	⚠️ 需英文prompt	✅ 支持中文
價格	中等	较高(订阅制)	中等

最佳選擇建議:

• 專業IP設計: Nano Banana Pro(多角色、大量素材)
• 藝術創作: Midjourney(藝術性最强)
• 快速原型: DALL-E 3(簡單易用)

總結与展望

Nano Banana Pro 的多图參考和角色一致性技術,为品牌IP設計、內容創作和营销素材生產带来了革命性的效率提升。通過本文介紹的5大核心技巧,創作者可以實現:

• 品牌一致性: 在所有触点保持統一的IP形象,強化品牌識別度
• 創作效率: 從原本需要專業團隊的工作,降低到个人創作者即可完成
• 成本優化: 減少90%的人工設計成本,加速素材生產周期
• 规模化: 批量生成数百张素材,保持風格和質量一致

随着 Gemini 3 Pro 系列模型的持續迭代,我们预期角色一致性功能将进一步增強:

1. 支持更多角色(10+人物同時保持一致性)
2. 提供更精細的局部编辑控制(发型、服裝獨立調整)
3. 跨模态一致性(從靜態图到視頻動畫)
4. 自動化角色庫管理(AI辅助整理和标注參考图)

對於品牌方、內容創作者和設計師而言,现在是採用AI辅助IP設計的最佳時机。建議從小规模測試開始,逐步建立自己的角色庫和工作流,充分发挥 Nano Banana Pro 在一致性和效率方面的獨特優勢。

🚀 立即開始: 推薦通過 API易 apiyi.com 平台快速體驗 Nano Banana Pro 角色一致性功能。该平台提供免費試用额度,支持在線角色庫管理和批量生成,無需複雜配置即可開始實驗。企業用户可以申请品牌IP定制化方案和技術支持,加速AI辅助設計能力在业务場景中的落地應用。