示例：“这张很棒，但请把光线改成日落时的感觉，并把文字换成霓虹蓝色。”

❌ 差评：“酷车，霓虹灯，城市，夜晚，8k。” ✅ 好：“一个极具电影感的广角镜头，展现了一辆未来主义跑车在雨夜的东京街道上疾驰。霓虹灯的光芒倒映在湿漉漉的路面和汽车的金属底盘上。”

主题：不要用“一位女士”，而要用“一位穿着复古香奈儿风格套装的优雅老妇人”。 材质：描述质感。“哑光表面”、“拉丝钢”、“柔软天鹅绒”、“皱纸”。

例如： “ 为一本巴西高端美食食谱创作一张三明治的图片。”（该模型将推断出专业的摆盘、浅景深和完美的照明）。

• 压缩：要求模型将密集的文本或 PDF “压缩”成视觉辅助材料。
• 风格：请指定您想要“精致的社论风格”、“技术图表风格”还是“手绘白板风格”。
• 引用：请明确指定您要用引号括起来的文本。

收益报告信息图（数据导入）： 文本或者图片，通过Gemini3则可以使用PDf文件 ] “制作一份简洁现代的信息图，概括这份盈利报告的关键财务亮点。图表应包含‘营收增长’和‘净利润’，并在风格化的引言框中突出显示首席执行官的关键语录。”

复古信息图： “制作一张中国80年代风格的复古信息图，介绍北京餐馆的历史。信息图应包含‘食物’、‘景点’和‘民俗物品’等独立部分。确保所有文字清晰易读，并符合当时的风格。‘”

技术图纸： “绘制一份正投影蓝图，以平面图、立面图和剖面图的形式描述该建筑物。使用专业建筑字体清晰标注‘北立面’和‘正门’。格式为16:9。”

白板总结（教学用途）： 用手绘白板图的形式总结“Transformer神经网络架构”的概念，适用于大学讲座。编码器和解码器模块使用不同颜色的马克笔，并清晰地标明“自注意力”和“前馈”。

2. 角色一致性与病毒式传播的缩略图

• 身份锁定：明确说明：“保持人物面部特征与图像 1 完全相同。”
• 表情/动作：描述在保持身份的同时，情绪或姿势的 变化。
• 病毒式构图：将主题与醒目的图形和文字一次性结合起来。

“病毒式缩略图”（标识 + 文字 + 图形）： 使用图 1 中的人物设计一个病毒式视频缩略图。 面部一致性：保持人物面部特征与图 1 完全相同，但改变其表情，使其看起来兴奋和惊讶。 动作：将人物置于画面左侧，手指指向画面右侧。 主体：在右侧放置一张美味的牛油果吐司的高清图片。 图形：添加一个醒目的黄色箭头，连接人物的手指和吐司。 文字：在中间叠加醒目的流行风格文字：“3minuteFudede!”（3 分钟搞定！）。使用粗白线和阴影。 背景：模糊明亮的厨房背景。高饱和度和高对比度。

“毛茸茸的朋友”情景（群体一致性）： [输入3张不同毛绒玩具的图片] 请创作一个有趣的十页故事，讲述这三个毛茸茸的小伙伴去热带度假的故事。故事情节跌宕起伏，扣人心弦，最终以温馨的结局收尾。 三个角色的服装和形象要保持一致，但他们的表情和角度在十幅图中要有所变化。每幅图中每个角色只能出现一次。

品牌资产创造： [输入一张产品图片] “请创作9张精美的时尚大片，风格应如同获奖时尚杂志大片。请以此为品牌风格参考，但需在风格上进行细微调整和丰富变化，以展现专业设计感。请一次创作一张，共创作九张图片。”

• 要求提供动态数据（天气、股票、新闻）的可视化图表。
• 该模型会在生成图像之前对搜索结果进行“思考”（推理）。

活动可视化： “根据当前的旅游趋势，生成一张信息图，展示2025年游览美国国家公园的最佳时间。”

• 语义指令：无需手动掩码；只需告诉模型要自然地更改什么即可。
• 物理理解：您可以要求进行复杂的更改，例如“将这个杯子装满液体”，以测试物理生成。

物体移除与补全： “从这张照片的背景中移除游客，并用与周围环境相匹配的合理纹理（鹅卵石和店面）填充空间。”

照明/季节控制： [输入一张夏季房屋的图片] “把这个场景变成冬天。保持房屋建筑风格不变，但在屋顶和院子里加上积雪，并将光线改为寒冷阴沉的午后。”

2D平面图转3D室内设计效果图： 根据上传的2D平面图，生成一张专业的室内设计效果图。 布局：采用拼贴画形式，顶部为一张主图（客厅广角视图），下方为三张小图（主卧、家庭办公室和3D俯视图）。 风格：所有图片均采用现代简约风格，搭配温暖的橡木地板和米白色墙面。 质量：照片级渲染，柔和的自然光。

2D 转 3D 表情包转换： “将‘一切都好’狗狗表情包转换成逼真的 3D 渲染图。保持构图不变，但让狗狗看起来像毛绒玩具，火焰看起来像真实的火焰。”

• 如果您的 API/接口允许，请明确请求高分辨率（2K 或 4K）。
• 描述高保真细节（瑕疵、表面纹理）。

4K纹理生成： “利用原生高保真输出，打造令人叹为观止、充满氛围的苔藓森林地面环境。掌控复杂的光照效果和细腻的纹理，确保每一根苔藓和每一束光线都以像素级分辨率渲染，满足4K壁纸的需求。”

复杂逻辑（思考模式）： “制作一张超逼真的高级芝士汉堡信息图，将其拆解，展现烤过的奶油蛋卷面包的质地、肉饼煎至焦香的外皮以及闪闪发光的融化芝士。为每一层标注其风味特征。”

解方程： 在白板上用 C 语言求解方程 log_{x^2+1}(x^4-1)=2。请清晰地写出解题步骤。

视觉推理： “分析这张房间图片，生成一张‘之前’的图片，展示房间在建造过程中可能的样子，包括框架和未完成的石膏板。”

请创作一个引人入胜的九部分故事，包含九张图片，故事中需出现一位女性和一位男性，他们正在拍摄一部屡获殊荣的豪华行李箱广告。故事应有跌宕起伏的情感，最后以一位女性手持品牌标识的优雅照片结尾。 男女主角的身份和着装必须保持一致，但可以从不同的角度和距离拍摄。请逐一生成图片。请确保每张图片均为16:9横向格式。

• 草稿和草图：上传手绘草图，以准确定义文本和物体的位置。
• 线框图：使用现有布局或线框图的屏幕截图来生成高保真 UI 模型。
• 网格：使用网格图像强制模型生成基于图块的游戏或 LED 显示屏的资源。

从草图到最终广告： “根据此草图为[产品]创作一个广告。”

精灵:一位女性在无人机上做后空翻的精灵图，3x3网格，逐帧动画序列，正方形宽高比。请完全按照附件参考图像的结构进行绘制。” （提示：您可以提取每个单元格并制作成 GIF 动画）

三、如何使用 Nano Banana Pro

• 官方免费试用 (Google AI Studio & Gemini 应用)： 目前，普通用户可以通过 Google AI Studio （ https://aistudio.google.com/）或在 Gemini 应用的“创建图像”功能中免费体验Nano Banana Pro。不过，免费用户有调用次数限制，超出后会回退到普通版模型。付费的Google AI Plus/Pro/Ultra用户则享有更高的使用额度。

• 国内使用StyleAI（ https://styleai.art/zh/nano-banana-pro）： 集成了Nano Banana pro，Nano Banana，Gpt4o，Veo3，Sora2等模型的AI图片视频创意工具中，通过选择相应的模型来调用Nano Banana Pro的核心能力。国内可直接访问，免费使用Nano Banana pro。

四、Nano Banana Pro API调用方法

谷歌API调用实战

1. 访问 Google AI Studio ( aistudio.google.com/)，在左侧菜单中找到“Get API key”选项并创建密钥。
2. 在Python环境中安装SDK：

pip install google-generativeai

import google.generativeai as genaiimport jsonimport base64# 1. 配置API密钥genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")# 2. 初始化Nano Banana Pro模型model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")  # 这是官方模型名称[citation:2]# 3. 调用模型生成图像try:
    response = model.generate_content(
        "一只可爱的猫咪在草地上晒太阳，风格明亮，细节丰富，高质量",  # 你的提示词
        generation_config={
            "response_mime_type": "application/json",  # 要求返回JSON格式
        }
    )
    # 4. 解析返回的JSON并保存图像
    data = json.loads(response.text)
    image_data = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inline_data"]["data"]
    
    with open("generated_image.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image_data))
    
    print("✅ 图像已成功生成并保存为 generated_image.png")except Exception as e:
    print(f"❌ 生成失败: {e}")

GrsAI API调用实战

• Nano Banana Pro （1k+2k+4k）——0.09/张
• Nano Banana——0.022/张
• Sora2——0.08/条
• Veo3.0，Veo3.1——0.4/张
• Gpt4o——0.02/张
• Gemini......

1. 访问 GrsAI官网 ( grsai.com)，注册后进入控制台。
2. 在“API密钥”或“Ai key”选项处，创建一个新密钥并复制。

import requestsimport jsondef generate_with_grsai(api_key, prompt):
    # GrsAI支持官方格式的接口地址[citation:2]
    url = "https://grsai.dakka.com.cn/v1beta/models/nano-banana-fast:streamGenerateContent"
    
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"  # 使用Bearer Token认证
    }
    
    # 请求体完全遵循Gemini官方格式
    payload = {
        "contents": [{
            "parts": [{
                "text": prompt  # 传入生成图像的提示词
            }]
        }]
    }
    
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        result = response.json()
        print("✅ 调用成功！")
        # 处理返回的JSON数据，这里需要根据实际返回结构解析图片URL或Base64数据
        print("原始返回:", json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
        # 通常，你需要从 result 中解析出图像的 base64 数据或URL
        # 例如: image_url = result['candidates'][0]['content']['parts'][0]['url']
        # 然后使用 requests.get(image_url) 下载图片
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"❌ 请求失败: {e}")
        if response.text:
            print(f"错误详情: {response.text}")# 使用示例YOUR_API_KEY = "YOUR_GRSAI_API_KEY"  # 替换为你的真实GrsAI密钥generate_with_grsai(YOUR_API_KEY, "赛博朋克风格的未来城市，霓虹灯闪烁")

请注意：由于GrsAI的完整响应结构可能因配置而异，上述代码成功后会打印原始返回，你需要根据实际的JSON结构来提取图像数据。通常图像会以 base64字符串或一个临时URL的形式返回。