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Nano Banana 是 Google Gemini 系列中用于图像生成与编辑的多模态模型示例（本文与评论围绕其实际操作与限制展开）。作者展示了以“7 层”分层提示（environment、camera、subject、composition、light、colors、quality）和在图像上画红色 bounding box 并用外部 LLM（如 Claude，Anthropic 的对话/多模态模型）做 meta‑prompt 的编辑工作流，以保持故事板中角色与风格一致，并给出成本与延迟的量化。评论扩展出模型优缺点：优点包括低空间缩放和对细节的保留，能配合 img2vid（图像到视频）制作连贯短片；缺点包括风格迁移受限、左右/方位歧义、会无端改动未指定区域、文本渲染与反射去除问题。社区同时讨论 ComfyUI（本地节点化工作流）、LoRA（轻量微调）、Qwen‑Edit（中文开源编辑模型）与云端服务成本与可用性之间的权衡。
多位评论分享了可复制的实战流程：作者与用户采用“7 层”提示（environment、camera、subject、composition、light、colors、quality）把场景与角色风格固定，通常只在部分层做变更以保持连贯性。常见做法是对不满意区域画红色 bounding box 或掩膜，把图像和提示同时交给模型，遇到失败再用外部 LLM（如 Claude）生成更细化的 meta‑prompt；作者称这样的局部修复在多数情况下（约 8/10）有效。评论中给出具体量化数据与成本参考：示例生成约 $0.04/张，普通编辑 12–14s，带 Claude 的深度重构流程可达 20–60s，并能把多帧输出通过 img2vid 拼接成短片或故事板。
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讨论集中在若干可重复的缺陷：Nano Banana 对风格迁移表现不稳定（对特定风格如 Studio Ghibli 或名画的迁移失败），并且对左右/方位词存在歧义（文章示例中草莓与黑莓出现左右倒置）。在编辑时模型有时会无端改动未指示的区域（会“凭空”添加壁炉或车库）、难以去除玻璃反射与准确渲染文本，且生成的人像常带背景虚化，难以得到具有点拍式深景的清晰照片。尽管有评论指出其在保留细节上比一些扩散模型更好（低空间缩放、减少 VAE 损失），面对多重约束、精确几何布局或“上/下/左/右”类指令仍经常失误。
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社区就提示工程价值分歧明显：一派把提示设计视为工程化技能，强调版本化、分层提示、迭代测试（文章中有案例用到 28 次迭代）以及在出错时重写 prompt 而不是继续“污染”会话的经验规则。反对者认为把这类工作过度职业化或仅是把想法写清楚的同义词，嘲讽“职位化”和流行术语化，但也有中间立场承认熟练的提示能在成本、token 使用和精确度上带来实质提升。讨论中既有具体技巧（如用大写强调、meta‑prompting、分块说明），也有对“提示工程”命名与文化含义的争论。
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不少评论转向开源与本地化解决方案：有人分享了 gemimg（Python 库）与 Gemini CLI 的实践经验，也提到 ComfyUI（一个节点化本地图像工作流工具）用于 inpainting/mask 操作和快速试验。评论里对中文开源编辑模型（如 Qwen‑Edit/Wan）和 LoRA（轻量微调）表示期待，认为这些在精细编辑、掩膜与风格迁移上有可观进展；但也有人指出本地运行与调参仍相对繁琐、时间成本高，需要权衡与云服务（例如 $0.04/图）的易用性。还有案例提到用单张 5090 卡跑一周能生成高质量结果，表明有技术/资源投入的话本地化路径可行。
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讨论不仅限技术，还触及审美与产业影响：有人指出 AI 的普及曝光出大量“无品味”或图利式的粗制内容（文章中 Dracula 角色被讽为“Spirit Halloween”式），并以大型广告的低质量实例批评企业在质量把关上的缺失。另一方面也有乐观声音：工具能让非专业者制作连贯故事板或为儿童配图，赋能小型创作者与新型叙事形式；评论里同时讨论“人人能做艺术”带来的民主化与随之可能出现的审美泛化及商业化滥用。总体上对人工艺术家是否被替代、以及谁能把 AI 当作放大创意的工具存在明显分歧。
prompt engineering（提示工程）: 为生成模型撰写、拆分与迭代提示词的技巧，包括分层 prompt、版本化、负面提示与 meta‑prompting 等，以提高生成可控性与稳定性。
inpainting / mask‑based editing（inpainting/掩膜编辑）: 在图像上指定区域（bounding box 或掩膜）让模型只修改该区域以修复或替换局部内容，常用于纠正解剖错误或局部风格化。
LoRA (Low‑Rank Adaptation): 一种轻量级微调方法，通过注入少量额外参数使预训练模型适配特定风格或任务，常用于低成本风格迁移与快速试验。
ComfyUI: 一个节点化的可视化前端/工作流工具，用于在本地搭建图像生成与编辑流水线，便于组合 inpainting、ControlNet 等节点进行定制化实验。
ControlNet: 用于扩散类模型的条件控制模块，可以把线稿、姿势、深度图等额外信息输入生成网络，从而更精确地控制结构与布局。
VAE encode/decode（VAE 编码/解码）: 变分自编码器将像素映射到潜在空间并重建图像；该编码/解码步骤可能导致细节或分辨率损失，是一些模型细节退化的来源。
context window / tokens（上下文窗口与 tokens）: 模型一次可处理的文本或图像标记长度（例如 Nano Banana 提到的 32,768 tokens），窗长越大可传入更长的场景/角色描述或更多图像上下文。
img2vid: 将一系列静态生成帧或分镜通过图像到视频的模型拼接成连贯短片的技术路线，用于把故事板或逐帧产出生成动画化视频。