Nano Banana 2.1 工作流
做一张真正能检查的角色参考页
角色参考页应帮助同一个原创角色在后续图片中更容易被识别。先选好识别特征和一组简单视图，再检查参考页本身是否引入了冲突设定。
你将制作什么
一张原创成年角色的参考页，以及后续场景使用清单。
Nano Banana 2.1 需要付费的 LlamaGen 方案。生成前请先查看当前积分消耗和导出选项。直接使用 Google Cloud API 的计费是分开的。 方案与积分
首屏图是一个 AI 生成的展示概念，用于在实际场景中呈现成品效果。它不是客户照片、应用截图，也不是单独的模型性能测试。
内容已审核:
查看生成示例
下面的示例是我们记录的生成工作流输出结果。请直接查看实际图片，不要默认模型已经严格执行了每一条指令。
选择定义角色的细节
从一个原创成年角色和一张可用的参考图开始。写一份简短的身份说明，包含脸部、发型、服装轮廓、颜色和少量重要配饰。
过长的细碎清单不容易检查。把关键锚点做得视觉上清楚，并且和故事相关。要区分可变化的表情或姿势，和你希望保持一致的特征。
- 先只用一个角色来做第一张参考页。
- 清楚写出服装和关键道具。
- 避免加入彼此冲突的无关参考。
使用能帮助下一场景的视图
直接要你需要的视图，不要做成装饰性拼贴。几张分开的视图更容易看出模型是否在不同姿势之间改了脸、服装或比例。
这张参考页只是候选设定素材。如果不同视图彼此不一致，不要把它直接当作后续图片的绝对来源；先修正或选出一张一致的参考图。
- 保持各视图清晰分隔、便于对比。
- 检查头发、脸型、服装结构和关键物件。
- 保留足够视觉空间，以区分轮廓和配饰。
把参考带入新场景
Google 文档说明支持多参考图片生成，并提升了角色一致性，但不能保证每次输出的身份都完全一致。在关键场景中，请连同简洁的场景说明再次提供选定参考图。
要依据参考图来评估新场景，而不是凭记忆中的角色印象。把已确认的来源和实际场景输出一起记录下来，方便后续修改有稳定起点。
- 保留已确认的参考页和最初的身份说明。
- 在最终观看尺寸下检查角色。
- 检查新姿势、手部和视角是否出现新的偏差。
复用参考页前先检查
看起来很精致的参考页，也可能包含不一致的角色信息。
| 锚点 | 参考页应说明什么 | 需要排除或修正什么 |
|---|---|---|
| 脸部和头发 | 在不同视图中都能识别的特征 | 另一视图里出现不同的脸或发型 |
| 服装 | 一致的轮廓、配色和结构 | 冲突的领口、扣合方式或配饰 |
| 比例 | 不同姿势下保持一致的角色设计 | 身体或头部比例出现无法解释的变化 |
| 剧情道具 | 出现时能一眼认出的物件 | 会让角色设定因形状或持握方式而变化的道具 |
实用工作流
可重复使用的原创角色说明
使用你拥有的虚构成年角色。先制作一张紧凑的参考页，并检查一致性，再用于漫画或故事板。
可直接改写的起始提示词
为所提供图片中的原创成年角色创建一张干净的参考页。展示少量清晰分隔的视图。保留可识别的发型、五官、服装轮廓和关键道具。使用纯色背景，不要添加标签、logo 或新的角色设计。
这份简述是可调整的参考配方，不是图中成品的原始请求记录。它不承诺生成结果完全一致，也不保证第一次生成就成功。生成记录会保留原始请求。
试试这个工作流
- 选择原始身份参考，并写下锚点特征。
- 生成包含所需视图的参考页候选稿。
- 检查每个视图，并保留一张一致的已确认参考图用于后续场景。
检查重点
- 每个视图都在表现同一个可识别角色吗？
- 服装和道具是否一致？
- 手部和轮廓是否清晰，足够支撑目标工作流？
开始前先看这些问题
参考页能保证角色完全一致吗？
不能。它只是提供了更清晰的输入，但后续每次生成仍需要与已确认参考图对比。Google 也把角色一致性不完美列为已知限制。
要一次使用很多参考图吗？
使用少量且相关的参考图，并为每张图分配明确作用。模型文档中的最大值是输入上限，不代表每个任务都应该用满。
这张参考页可以用于漫画和故事板吗？
可以，前提是这是你有权使用的作品，并作为场景规划工作流的输入。但它不会自动保留所有设计细节，也不会直接生成可编辑的角色骨架。