Logo LlamaGen

Quy trình Nano Banana 2.1

Chỉnh ảnh với Nano Banana 2.1 mà không lệch brief

Một lần chỉnh sửa hiệu quả bắt đầu bằng việc phân biệt rõ thay đổi mong muốn và những chi tiết cần giữ. Hãy mô tả cả hai, rồi kiểm tra ảnh trả về xem có thay đổi nào bạn không yêu cầu không.

Bạn sẽ tạo gì

Một ảnh gốc đã chỉnh sửa, kèm checklist những gì cần giữ và hướng sửa tiếp theo rõ ràng.

Tạo bằng Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 yêu cầu gói LlamaGen trả phí. Hãy kiểm tra mức tính credit hiện tại và các tùy chọn xuất trước khi tạo. Phí sử dụng Google Cloud API trực tiếp được tính riêng. Gói và credit

Một hình ảnh do AI tạo ra đã hoàn thiện, được đặt trong bối cảnh sáng tạo đời thường.
Concept trình bày bằng AI: một hình ảnh hoàn chỉnh được thể hiện trong ngữ cảnh sử dụng. Cảnh này tách biệt với đầu ra trực tiếp của mô hình bên dưới.

Ảnh hero là một concept trình bày do AI tạo ra, cho thấy kết quả hoàn chỉnh trong bối cảnh sử dụng. Đây không phải ảnh chụp khách hàng, ảnh chụp màn hình ứng dụng hay một bài kiểm tra riêng về hiệu năng của mô hình.

Tài nguyên biên tập của LlamaGen

Nội dung đã được rà soát:

Xem một ví dụ đã tạo

Ví dụ bên dưới là đầu ra trực tiếp từ mô hình trong quy trình tạo đã được ghi lại. Hãy xem chính hình ảnh thực tế, thay vì mặc định rằng mô hình đã làm đúng mọi chỉ dẫn.

Ảnh tham chiếu dùng trong quy trình tạo

Đây là các tài nguyên tham chiếu hư cấu do chúng tôi sở hữu. Việc sử dụng chúng không đảm bảo đầu ra giữ nguyên danh tính hoặc chi tiết sản phẩm.

Đầu ra tạo ảnh trực tiếp bằng Nano Banana 2.1 cho quy trình được mô tả trên trang này.
Một đầu ra trực tiếp từ Nano Banana 2.1 theo quy trình đã ghi nhận. Hãy kiểm tra hình ảnh dựa trên các tiêu chí trong hướng dẫn này.

Ghi thay đổi và quy tắc giữ nguyên

Chọn một ảnh đầu vào bạn sở hữu và một thay đổi chính. Với ảnh kể chuyện, đó có thể là đổi bối cảnh hoặc ánh sáng, trong khi vẫn giữ các đặc điểm nhận diện và đạo cụ chính của nhân vật người lớn gốc.

Đừng trộn thay nền, đổi tư thế, thiết kế lại trang phục và đổi góc máy trong một yêu cầu đầu tiên chưa rõ ràng. Brief tập trung sẽ giúp dễ nhận ra thay đổi ngoài ý muốn hơn, dù không thể đảm bảo giữ chủ thể hoàn hảo.

  • Nêu thay đổi mong muốn trong một câu.
  • Liệt kê các chi tiết cần giữ như gương mặt, trang phục, đạo cụ hoặc bố cục.
  • Kiểm tra rằng bạn có quyền chỉnh sửa ảnh nguồn.

Kiểm tra nhiều hơn vùng đã đổi

Hãy xem phần chỉnh sửa mong muốn trước, rồi so sánh toàn bộ phần còn lại của ảnh với ảnh tham chiếu. Nền mới có thuyết phục đến đâu cũng chưa đủ nếu bàn tay, gương mặt hay vật thể quan trọng bị đổi theo cách làm hỏng mục đích sử dụng.

Hãy giữ ảnh gốc và các bản trung gian hữu ích. Nếu kết quả bị lệch, hãy sửa brief dựa trên ảnh gốc thay vì tiếp tục chỉnh đi chỉnh lại một ảnh mà các chi tiết quan trọng đã thay đổi.

  • Kiểm tra nét mặt, bàn tay và tỷ lệ cơ thể của chủ thể.
  • Kiểm tra hình dạng, màu sắc và các chi tiết nhận diện của vật thể.
  • Kiểm tra viền và phần chuyển tiếp giữa chủ thể với bối cảnh.

Xem chỉnh sửa hội thoại như một vòng lặp rà soát

Google có ghi nhận chỉnh sửa ảnh nhiều lượt, nhưng model card cũng nêu rằng tính nhất quán nhân vật và khả năng bám theo chỉ dẫn có thể chưa hoàn hảo. Một lần chỉnh sửa sau đó có thể tạo ra thêm sai lệch mới.

Hãy mô tả một chỉnh sửa cụ thể và kiểm tra tác động phụ của nó. Đừng gọi một ảnh phẳng là file nguồn nhiều lớp có thể chỉnh sửa, hoặc ngụ ý rằng chỉnh sửa bằng prompt sẽ tạo ra chữ, viền và chủ thể có thể chỉnh riêng độc lập.

  • Lưu brief cùng với từng phiên bản được giữ lại.
  • Tách chỉnh sửa ảnh ra khỏi việc dựng lại một file có lớp.
  • Dùng trình chỉnh sửa chuyên dụng khi cần bước hoàn thiện thủ công chính xác hơn.

Checklist giữ nguyên

Dùng một danh sách ngắn phù hợp với chính bức ảnh của bạn thay vì yêu cầu model giữ nguyên mọi thứ.

Thành phầnMô tả phần cần giữKiểm tra trong kết quả
Nhận diện nhân vậtGương mặt nhận diện, kiểu tóc và thiết kế nhân vật người lớnThay đổi ngoài ý muốn ở đặc điểm hoặc tỷ lệ
Trang phục và đạo cụTrang phục đặc trưng và đạo cụ chính của câu chuyệnPhụ kiện mới, thiếu chi tiết hoặc hình dạng bị đổi
Thay đổi dự kiếnMột thay đổi duy nhất về bối cảnh, ánh sáng hoặc hình ảnhThay đổi đó có xuất hiện rõ ràng và mạch lạc hay không
Mục đích sử dụng đầu raKhung cắt cuối và khoảng trống cho chữ sau nàyChủ thể bị cắt cụt, chi tiết khó đọc hoặc chữ thừa không mong muốn

Quy trình thực hành

Brief chỉnh sửa tập trung

Hãy dùng ảnh nhân vật gốc của chính bạn. Mục tiêu là làm cho thay đổi mong muốn dễ rà soát, đồng thời xem việc giữ nguyên nhận diện như một bước kiểm tra, không phải cam kết chắc chắn.

Prompt khởi đầu để tùy chỉnh

Hãy chỉnh ảnh nhân vật gốc được cung cấp. Đổi bối cảnh và ánh sáng thành một cảnh tối yên tĩnh. Giữ các đặc điểm nhận diện, trang phục và đạo cụ chính của nhân vật vẫn dễ nhận ra. Không thêm người mới, logo hoặc chữ viết.

Bản tóm tắt này là công thức có thể điều chỉnh, không phải nhật ký yêu cầu nguyên văn cho kết quả được hiển thị. Nó không đảm bảo kết quả giống hệt hoặc tạo ra thành công ngay lần đầu. Bản ghi tạo ảnh sẽ lưu yêu cầu gốc.

Thử quy trình

  1. Lưu ảnh tham chiếu gốc và ghi checklist giữ nguyên.
  2. Tạo một bản chỉnh sửa thử với yêu cầu thay đổi tập trung.
  3. So sánh ảnh gốc và kết quả trước khi quyết định bước sửa tiếp theo.

Cần kiểm tra gì

  • Thay đổi mong muốn đã thực sự được thực hiện chưa?
  • Gương mặt, bàn tay hoặc đạo cụ chính có bị lệch không?
  • Kết quả có dùng được ở khung cắt và kích thước hiển thị cuối không?

Câu hỏi trước khi bắt đầu

Nano Banana 2.1 có giữ nguyên mọi phần của ảnh nguồn không?

Không. Chỉnh sửa bằng ảnh tham chiếu có thể làm thay đổi cả những chi tiết bạn không yêu cầu. Model card của Google có liệt kê tính nhất quán chưa hoàn hảo và khả năng bám lệnh là các giới hạn, nên hãy kiểm tra toàn bộ kết quả.

Có thể chỉnh cùng một ảnh nhiều lần không?

Model hỗ trợ chỉnh sửa nhiều lượt, nhưng các lượt sau vẫn cần được rà soát. Hãy giữ ảnh gốc và các file trung gian hữu ích để có thể khôi phục khi bị lệch.

Việc này có tạo lớp có thể chỉnh sửa không?

Ảnh được tạo hoặc chỉnh sửa không tự động trở thành file thiết kế nhiều lớp. Hãy giữ tài liệu nguồn và dùng trình chỉnh sửa phù hợp cho các công việc cần độ chính xác về lớp, chữ hoặc bố cục khi cần.