原生 4K 输出
直接以 4K 渲染,而不是事后放大小图。
使用 Nano Banana Pro 生成影棚级 4K 图像,融合多个参考,同时保持人物、产品和文字排版的一致性。
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Nano Banana Pro 是 Google 的旗舰图像模型,旨在生成经得起专业审视的图像,而不是仅仅乍看令人惊艳的图像。
该模型不会在每次运行时重新解读你的简报,而是会保留你已确定的内容。面孔在一组图像中始终是同一张脸,产品保持其精确形态,你写下的文字会以文字形式呈现,而不是变成类似字母的纹理。一次生成可以同时参考多张图像,并在同一场景中保持不止一个人物可被识别。
当图像必须交付上线时,请使用 Nano Banana Pro。以生产期限所需的一致性,制作广告活动主视觉、包装模型、角色套组、带注释的图表、编辑配图,以及可直接用于印刷的主视觉大图。

Nano Banana Pro 是由 Google DeepMind 开发的 AI 图像生成模型,以 Gemini 3 Pro Image 的名义发布。它能够生成和编辑图像,同时遵循有关主体、构图、光照、相机位置、排版以及您提供的每个参考素材作用的详细指令。
该模型围绕三大核心优势构建:
Nano Banana Pro 可在 1K、2K 和 4K 档位原生生成图像。它能一次性融合多张输入图像,并在同一场景中保持多个主体的一致性,第三方基准测试显示其文本渲染准确率约为 94%。

直接以 4K 渲染,而不是事后放大小图。
在一次生成中融合来自多个来源的主体、产品、环境和风格。
在单个场景中保持多位人物的身份特征。
基于同一文字简报生成方形、竖版、横版或宽幅裁切。
清晰渲染标题、标签和长段文字,包括多语言版式。
调整某个区域、光照、焦点或相机位置,而无需重新生成画面。

文字呈现为语言,而不是装饰,可胜任海报、包装、界面样机和标识标牌。支持长篇段落和多语言排版,从而省去了通常需要先生成空白构图、再手动在其上设置文字的步骤。

在同一份简报中组合多张图像,并为每张图像分配任务。一个参考定义面孔,另一个定义服装,另一个定义环境或光照方向;模型会把它们全部带入结果,而不是将它们平均混合在一起。

在同一场景中以及一系列生成结果之间,让多个人物保持可识别。这正是让 campaign sets 变得实用的关键:同一位 talent 必须出现在六种不同场景中,而不会变成六个不同的人。

通过文字指令更改单个区域、重新布光、转移焦点或移动相机位置。你未提及的部分会保持原样,无需遮罩或选择。

精细细节、小号文字和材质纹理在 4K 下依然保留,因为图像是在该尺寸下渲染的,而不是事后放大的。

由于标签返回后仍可读,图表、带注释的剖面图和说明性图形都触手可及——这是大多数图像模型无法尝试的类别。
这个模型需要的输入多到一个提示词框难以容纳。必须收集并标注一组参考。面孔需要在六次生成中保持一致,而不是只保持一次。标题必须以完整尺寸校对后,才会有人签字确认。 Virse 为这项工作提供了安放之处。参考、版本和成片画面会一起保留在同一块画布上,因此一个下午构建出的系列仍然是一个系列,而不是一文件夹互不相关的导出图。
一次性组装好面孔、产品和风格板,然后让 campaign 中的每次生成都基于相同输入运行,而不是每次都重新上传。

在画布上打开全尺寸渲染图并直接读取那里的标题,而不是导出后才发现字符损坏。

在 Nano Banana Pro 与 30 多个其他图像和视频模型之间切换,无需离开画布或重写简报。

将完成的 4K 画面直接交给 Seedance 2.0、Kling 3.0 或 Veo 3.1,作为开场或收尾镜头。


打造带有品牌化排版、稳定 talent 和可印刷分辨率的主视觉图像。

一次即可将准确的产品名称、描述语和容量信息放到合理可信的包装上。

在多个场景、服装和摄像机角度中生成同一个人物,而不会发生漂移。

将图像与标题字体一起构图,而不是把一个叠加在另一个之上。

制作横截面图、图表和说明性图形,并配上可正确阅读的标签。

在精确保留主体的同时,对现有照片重新打光、重新构图或改变风格。
导入模型应参考的照片、角色图、产品图或风格板。
说明模型应从每张图像中提取什么——例如从一张取脸部,从另一张取配色。
描述主体、场景和光照,并逐字输入应出现在画面中的确切文字。
屏幕和演示用途选择 2K;当图像将被大幅打印或需要裁切时,选择 4K。
一个实用的 Nano Banana Pro 提示词通常包含六个要素:
与其这样写
一张咖啡袋的专业产品照片,高质量,8k,获奖作品。
不如这样写
一个哑光黑色咖啡袋直立在浅色混凝土表面上,从略高处以四分之三角度拍摄。左侧柔和窗光照明,右侧有一道可见阴影。标签上以窄体无衬线字体写着 BLACKWOOD ROASTERS,下方以较小字号写着“Single Origin — Ethiopia”。浅景深,背景逐渐失焦。袋子的形状参考图像 1,色彩搭配参考图像 2。
使用图像 1 中的人物,生成一张以中灰色无缝背景为背景的棚拍头像照。 主光从相机左侧 45 度打入,右侧使用柔和补光。主体正对镜头,表情自然。 保持参考图中的面部特征、发型和皮肤细节不变。只改变光线、背景和构图。 以 85mm 拍摄,腰部以上构图,浅景深。
一个磨砂玻璃圆柱形护肤瓶,配拉丝铝盖,置于暖色砂岩表面中央。 正面标签中部以宽字距衬线字体写着 AURELIA,下方以小型大写字母写着 "Hydrating Serum · 30ml"。 漫射顶光,柔和阴影直接聚在瓶子下方,整体采用柔和的沙色和奶油色调。 正方形构图,瓶子上方留出充足空间,便于后续添加文字。
白色背景上的一张简洁机械表机芯剖面图。 用细引线和简短文字标注五个部件:发条、摆轮、擒纵机构、齿轮系、自动陀。 引线使用单一强调色,并让每个标签都采用相同的小号无衬线字体,字号保持一致。 扁平矢量风格,无阴影或纹理。
| 对比维度 | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 分辨率档位 | 0.5K、1K、2K、4K | 1K、2K、4K |
| 参考图像 | 能很好处理单张参考图 | 在一次生成中融合多个来源 |
| 身份一致性 | 适合单一主体 | 在一组系列中保持多个主体一致 |
| 文字渲染 | 短字符串可用 | 长篇文本和多语言版式,约 94% 准确率 |
| 编辑控制 | 提示词级调整 | 局部编辑、重新布光、对焦和相机变换 |
| 最适合 | 批量工作与探索 | 最终素材、印刷品和面向客户的作品 |
输入应出现在图像中的确切文字。只描述有文字而不提供文字内容,会生成占位填充文本。
明确说明每张图像的用途,与上传多张图像然后碰运气,结果会不同。当你给出分工时,模型会按分工执行。
当画面中有多人时,把每个人与其参考图对应起来:“Image 1 中的女人在左侧,Image 2 中的男人在她身后。”当模型知道谁该放在哪里时,身份一致性会好得多。
当某个细节出错时,重新上传输出结果,并只指出那个细节。局部编辑会保护所有已获认可的内容;重写提示词则会重新生成整个画面。
将你的参考素材、创作简报和此前尝试汇入同一画布,让 Nano Banana Pro 处理那次必须一次到位的关键迭代。 融合多个来源,稳定保持角色和文字排版,并在同一工作区以 4K 导出。