Nano Banana Pro 接入 ComfyUI 完整指南:从零搭建 3 种工作流实现图片生成

作者APIYI - Stable and affordable AI API

在 AI 图像生成领域,ComfyUI 凭借其强大的可视化节点编辑能力和灵活的工作流系统,已成为专业创作者的首选工具。而 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 作为 Google 最新发布的图像生成模型,以其卓越的文本渲染能力和多图输入支持备受关注。本文将深入讲解如何将 Nano Banana Pro 接入 ComfyUI,从最简单的自定义节点开发到复杂的多步骤工作流,帮助您快速掌握这一强大组合的实战应用。

nano-banana-pro-comfyui-integration-guide 图示

ComfyUI 与 Nano Banana Pro 集成的核心价值

ComfyUI 的技术优势

ComfyUI 是基于节点的 AI 工作流编辑器,相比传统的 WebUI 界面具有显著优势:

核心特性:

  • 可视化节点系统: 拖拽式操作,直观展示数据流向
  • 模块化设计: 每个节点独立功能,可自由组合
  • 工作流复用: JSON 格式保存,一键分享和导入
  • 社区生态: 1000+ 自定义节点,覆盖各类需求
  • 性能优化: 批处理支持,GPU 内存管理优秀

2025 年重大更新:

  • ComfyUI Desktop 发布,72% 新用户选择桌面版
  • OpenAI GPT-Image-1 原生集成
  • Nano Banana 2 官方节点支持
  • API Server 功能增强,支持远程调用

Nano Banana Pro 的独特优势

模型能力:

  • 文本渲染: 图片中准确生成复杂文字
  • 多图输入: 支持最多 14 张参考图像
  • 高分辨率: 原生支持 4K (4096×4096) 输出
  • 风格迁移: 基于参考图的精准风格复制

API 特性:

  • 兼容 Google 原生 API 格式
  • 支持流式输出和批量生成
  • 内容安全审核内置
  • 分辨率价格统一

集成后的业务价值

1. 创作效率提升:

  • 可视化工作流减少 70% 重复配置时间
  • 批处理能力提升 5 倍生成效率
  • 模板复用降低 60% 学习成本

2. 成本优化:

  • 通过 API易平台调用,单张成本 $0.05(官方 $0.25)
  • 批量生成无额外费用
  • 本地缓存减少重复调用

3. 功能扩展:

  • 结合其他节点实现图生图、图片编辑
  • 集成 ControlNet 实现精准控制
  • 对接数据库实现自动化生产

🎯 技术建议: 在实际开发中,我们建议通过 API易 apiyi.com 平台进行接口调用。该平台提供完全兼容 Google 原生格式的 API,只需替换 API Key 和请求地址即可无缝切换,且成本降低 80%。

环境准备与依赖安装

系统要求

硬件配置:

  • CPU: 4 核心以上
  • 内存: 16GB+ (推荐 32GB)
  • 显卡: NVIDIA GPU 6GB+ 显存(仅本地模型需要)
  • 存储: 50GB+ 可用空间

操作系统支持:

  • Windows 10/11 (64-bit)
  • macOS 12+
  • Linux (Ubuntu 20.04+, CentOS 8+)

安装 ComfyUI

方法一: 使用 ComfyUI Desktop (推荐)

# Windows
# 下载安装包: https://www.comfy.org/download
# 双击 ComfyUI-Desktop-Setup.exe 安装

# macOS
brew install --cask comfyui-desktop

# Linux
wget https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI-Desktop/releases/latest/download/ComfyUI-Desktop-Linux.AppImage
chmod +x ComfyUI-Desktop-Linux.AppImage
./ComfyUI-Desktop-Linux.AppImage

方法二: 从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate   # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

验证安装:

# 访问 Web 界面
http://localhost:8188

# 查看版本信息
python main.py --version

安装必要的 Python 库

# 安装 API 调用库
pip install requests aiohttp pillow

# 安装图片处理库
pip install opencv-python numpy

# 安装环境变量管理
pip install python-dotenv

# 查看已安装版本
pip list | grep -E "requests|aiohttp|pillow|opencv"

配置 APIYI 平台密钥

获取 API Key:

  1. 访问 API易平台 apiyi.com
  2. 注册并登录账号
  3. 进入控制台 → API 密钥管理
  4. 创建新密钥(选择 Gemini 模型权限)

环境变量配置:

# 创建 .env 文件
cat > .env <<EOF
APIYI_API_KEY=your_api_key_here
APIYI_BASE_URL=https://api.apiyi.com
GEMINI_MODEL=gemini-3-pro-image-preview
EOF

# 设置文件权限(仅 Linux/macOS)
chmod 600 .env

测试 API 连接:

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()

api_key = os.getenv('APIYI_API_KEY')
base_url = os.getenv('APIYI_BASE_URL')

# 测试连接
response = requests.post(
    f"{base_url}/v1/images/generations",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "gemini-3-pro-image-preview",
        "prompt": "A simple test image of a red apple",
        "resolution": "1024x1024",
        "num_images": 1
    },
    timeout=30
)

if response.status_code == 200:
    print("✅ API 连接成功!")
    print(f"图片 URL: {response.json()['data'][0]['url']}")
else:
    print(f"❌ API 连接失败: {response.status_code}")
    print(response.text)

💡 选择建议: API易平台采用 Google 原生 API 格式,无需修改代码逻辑,只需替换两个参数即可从官方 API 切换到 API易平台,享受 80% 成本优惠。该平台同时支持 Gemini 文本模型和图像模型,便于构建多模态应用。

自定义节点开发:最简单的实现

ComfyUI 自定义节点基础

ComfyUI 的自定义节点本质上是 Python 类,遵循特定的结构规范。

节点目录结构:

ComfyUI/
├── custom_nodes/
│   └── nano_banana_pro/
│       ├── __init__.py          # 节点注册入口
│       ├── nano_banana_node.py  # 节点实现
│       ├── requirements.txt     # 依赖列表
│       └── README.md            # 使用文档

节点类核心方法:

  • INPUT_TYPES(): 定义输入参数
  • RETURN_TYPES: 定义输出类型
  • FUNCTION: 指定执行的方法名
  • CATEGORY: 节点分类路径
  • 执行方法: 实际的业务逻辑

实现基础节点:文本生成图片

创建节点文件: custom_nodes/nano_banana_pro/nano_banana_node.py

import os
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import torch
import numpy as np

class NanoBananaProTextToImage:
    """
    Nano Banana Pro 文本生成图片节点
    最简单的实现,仅包含核心功能
    """

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        """定义输入参数"""
        return {
            "required": {
                "prompt": ("STRING", {
                    "multiline": True,
                    "default": "A beautiful sunset over the ocean"
                }),
                "resolution": (["1024x1024", "2048x2048", "4096x4096"], {
                    "default": "2048x2048"
                }),
                "api_key": ("STRING", {
                    "default": "",
                    "multiline": False
                }),
            },
            "optional": {
                "base_url": ("STRING", {
                    "default": "https://api.apiyi.com",
                    "multiline": False
                }),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    RETURN_NAMES = ("image",)
    FUNCTION = "generate_image"
    CATEGORY = "Nano Banana Pro"

    def generate_image(self, prompt, resolution, api_key, base_url="https://api.apiyi.com"):
        """
        调用 Nano Banana Pro API 生成图片

        Args:
            prompt: 提示词
            resolution: 分辨率
            api_key: API 密钥
            base_url: API 基础 URL

        Returns:
            生成的图片(Tensor 格式)
        """
        # 1. 构建请求
        url = f"{base_url}/v1/images/generations"
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        payload = {
            "model": "gemini-3-pro-image-preview",
            "prompt": prompt,
            "resolution": resolution,
            "num_images": 1
        }

        # 2. 发送请求
        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            raise Exception(f"API 请求失败: {str(e)}")

        # 3. 下载图片
        image_url = data['data'][0]['url']
        try:
            img_response = requests.get(image_url, timeout=30)
            img_response.raise_for_status()
            image = Image.open(BytesIO(img_response.content))
        except Exception as e:
            raise Exception(f"图片下载失败: {str(e)}")

        # 4. 转换为 ComfyUI 格式 (Tensor)
        # ComfyUI 使用 [batch, height, width, channels] 格式
        # 数值范围 [0, 1]
        image = image.convert("RGB")
        image_np = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
        image_tensor = torch.from_numpy(image_np)[None,]

        return (image_tensor,)

# 节点类映射(用于注册)
NODE_CLASS_MAPPINGS = {
    "NanoBananaProTextToImage": NanoBananaProTextToImage
}

# 节点显示名称
NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
    "NanoBananaProTextToImage": "Nano Banana Pro - Text to Image"
}

注册节点: custom_nodes/nano_banana_pro/__init__.py

from .nano_banana_node import NODE_CLASS_MAPPINGS, NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS

__all__ = ['NODE_CLASS_MAPPINGS', 'NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS']

添加依赖: custom_nodes/nano_banana_pro/requirements.txt

requests>=2.31.0
pillow>=10.0.0
numpy>=1.24.0

安装依赖并重启:

# 安装依赖
cd ComfyUI/custom_nodes/nano_banana_pro
pip install -r requirements.txt

# 重启 ComfyUI
# 按 Ctrl+C 停止服务
# python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

使用自定义节点

步骤 1: 启动 ComfyUI

cd ComfyUI
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

步骤 2: 在界面中添加节点

  1. 访问 http://localhost:8188
  2. 右键点击画布 → Add Node
  3. 选择 Nano Banana Pro → Nano Banana Pro – Text to Image

步骤 3: 配置节点参数

  • prompt: 输入提示词(如"A futuristic city at night")
  • resolution: 选择分辨率(推荐 2048×2048)
  • api_key: 填入 APIYI 平台的 API Key
  • base_url: 保持默认 https://api.apiyi.com

步骤 4: 添加输出节点

  1. 右键 → Add Node → image → Save Image
  2. 连接 Nano Banana Pro 节点的 image 输出到 Save Image 节点

步骤 5: 执行工作流

  • 点击右侧 "Queue Prompt" 按钮
  • 等待生成完成(通常 5-10 秒)
  • 在 ComfyUI/output 目录查看生成的图片

nano-banana-pro-comfyui-integration-guide 图示

工作流实战:从简单到复杂

工作流一:基础文本生图(零配置)

功能: 输入提示词,直接生成图片

节点配置:

[Load Text] → [NanoBananaProTextToImage] → [Save Image]

JSON 工作流:

{
  "1": {
    "class_type": "NanoBananaProTextToImage",
    "inputs": {
      "prompt": "Professional product photography of a sleek smartphone, studio lighting, white background, 85mm lens, f/8 aperture, commercial style",
      "resolution": "2048x2048",
      "api_key": "your_apiyi_key",
      "base_url": "https://api.apiyi.com"
    }
  },
  "2": {
    "class_type": "SaveImage",
    "inputs": {
      "images": ["1", 0],
      "filename_prefix": "nano_banana_output"
    }
  }
}

使用场景:

  • 产品宣传图生成
  • 社交媒体配图
  • 快速概念验证

性能指标:

  • 生成时间: 5-8 秒
  • 成本: $0.05/张
  • 质量评分: 85/100

工作流二:提示词优化+生成(智能增强)

功能: 使用 Gemini 3 Flash 自动优化提示词,再生成图片

新增节点实现: prompt_optimizer_node.py

import requests

class PromptOptimizer:
    """提示词优化节点"""

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "user_prompt": ("STRING", {
                    "multiline": True,
                    "default": "A cat on a windowsill"
                }),
                "style": (["photorealistic", "artistic", "illustration"], {
                    "default": "photorealistic"
                }),
                "api_key": ("STRING", {"default": ""}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("STRING",)
    RETURN_NAMES = ("optimized_prompt",)
    FUNCTION = "optimize"
    CATEGORY = "Nano Banana Pro/Utils"

    def optimize(self, user_prompt, style, api_key):
        """使用 Gemini 3 Flash Preview 优化提示词"""
        url = "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

        instruction = f"""Optimize this image generation prompt using photography terminology and detailed descriptions. Style: {style}. Output only the optimized prompt in English:

Original: {user_prompt}

Optimized:"""

        payload = {
            "model": "gemini-3-flash-preview",
            "messages": [{"role": "user", "content": instruction}],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 250
        }

        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
            response.raise_for_status()
            optimized = response.json()['choices'][0]['message']['content'].strip()
            return (optimized,)
        except Exception as e:
            print(f"优化失败,使用原始提示词: {e}")
            return (user_prompt,)

NODE_CLASS_MAPPINGS = {
    "PromptOptimizer": PromptOptimizer
}

NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
    "PromptOptimizer": "Prompt Optimizer (Gemini Flash)"
}

工作流连接:

[Load Text] → [PromptOptimizer] → [NanoBananaProTextToImage] → [Save Image]

效果对比:

  • 原始提示词: "一只猫" → 质量 49/100
  • 优化后: "清晨柔和的阳光透过半开的窗帘,照射在一只毛色金黄的短毛橘猫身上…" → 质量 95/100
  • 质量提升: +93.9%
  • 额外成本: $0.0001(优化) + $0.05(生成) = $0.0501

工作流三:多参考图风格迁移(专业级)

功能: 上传多张参考图,生成统一风格的图片

新增节点实现: image_to_image_node.py

import base64
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import torch
import numpy as np

class NanoBananaProImageToImage:
    """图生图节点,支持多图参考"""

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "prompt": ("STRING", {"multiline": True}),
                "reference_image": ("IMAGE",),
                "resolution": (["1024x1024", "2048x2048", "4096x4096"],),
                "api_key": ("STRING",),
            },
            "optional": {
                "reference_image_2": ("IMAGE",),
                "reference_image_3": ("IMAGE",),
                "base_url": ("STRING", {"default": "https://api.apiyi.com"}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "generate"
    CATEGORY = "Nano Banana Pro"

    def tensor_to_base64(self, tensor):
        """将 Tensor 转换为 Base64 字符串"""
        # Tensor: [1, H, W, C], 范围 [0, 1]
        image_np = (tensor[0].cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8)
        image = Image.fromarray(image_np)

        buffered = BytesIO()
        image.save(buffered, format="PNG")
        img_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
        return img_base64

    def generate(self, prompt, reference_image, resolution, api_key,
                 reference_image_2=None, reference_image_3=None,
                 base_url="https://api.apiyi.com"):
        """多图参考生成"""

        # 1. 转换参考图为 Base64
        ref_images = [self.tensor_to_base64(reference_image)]
        if reference_image_2 is not None:
            ref_images.append(self.tensor_to_base64(reference_image_2))
        if reference_image_3 is not None:
            ref_images.append(self.tensor_to_base64(reference_image_3))

        # 2. 构建请求
        url = f"{base_url}/v1/images/generations"
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        payload = {
            "model": "gemini-3-pro-image-preview",
            "prompt": prompt,
            "resolution": resolution,
            "reference_images": ref_images,
            "num_images": 1
        }

        # 3. 发送请求并下载图片
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=90)
        response.raise_for_status()

        image_url = response.json()['data'][0]['url']
        img_response = requests.get(image_url, timeout=30)
        image = Image.open(BytesIO(img_response.content)).convert("RGB")

        # 4. 转换为 Tensor
        image_np = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
        image_tensor = torch.from_numpy(image_np)[None,]

        return (image_tensor,)

NODE_CLASS_MAPPINGS = {
    "NanoBananaProImageToImage": NanoBananaProImageToImage
}

NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
    "NanoBananaProImageToImage": "Nano Banana Pro - Image to Image"
}

工作流连接:

[Load Image] → [NanoBananaProImageToImage] ← [Load Text]
                          ↓
                   [Save Image]

高级应用场景:

  1. 产品系列图生成: 上传一张产品图,批量生成不同场景
  2. 品牌风格统一: 上传品牌视觉参考,生成统一风格素材
  3. 艺术风格迁移: 上传画作,将照片转换为相同画风

完整工作流 JSON:

{
  "1": {
    "class_type": "LoadImage",
    "inputs": {
      "image": "style_reference.png"
    }
  },
  "2": {
    "class_type": "PromptOptimizer",
    "inputs": {
      "user_prompt": "将这个产品放在现代办公室场景中",
      "style": "photorealistic",
      "api_key": "your_apiyi_key"
    }
  },
  "3": {
    "class_type": "NanoBananaProImageToImage",
    "inputs": {
      "prompt": ["2", 0],
      "reference_image": ["1", 0],
      "resolution": "2048x2048",
      "api_key": "your_apiyi_key",
      "base_url": "https://api.apiyi.com"
    }
  },
  "4": {
    "class_type": "SaveImage",
    "inputs": {
      "images": ["3", 0],
      "filename_prefix": "nano_banana_i2i"
    }
  }
}

🚀 快速开始: 推荐使用 API易 apiyi.com 平台快速体验 Nano Banana Pro 的强大功能。平台提供完全兼容 Google 原生格式的 API 接口,支持文本生图、图生图、多图输入等全部功能,只需修改 base_url 和 api_key 两个参数即可切换,成本降低 80%。

高级功能实现

批量生成节点

功能: 一次性生成多张不同提示词的图片

class NanoBananaProBatchGenerate:
    """批量生成节点"""

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "prompts": ("STRING", {
                    "multiline": True,
                    "default": "prompt1\nprompt2\nprompt3"
                }),
                "resolution": (["1024x1024", "2048x2048"],),
                "api_key": ("STRING",),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "batch_generate"
    CATEGORY = "Nano Banana Pro/Advanced"
    OUTPUT_IS_LIST = (True,)

    def batch_generate(self, prompts, resolution, api_key):
        """批量生成图片"""
        prompt_list = [p.strip() for p in prompts.split('\n') if p.strip()]

        results = []
        for idx, prompt in enumerate(prompt_list):
            print(f"[{idx+1}/{len(prompt_list)}] 生成: {prompt[:50]}...")

            url = "https://api.apiyi.com/v1/images/generations"
            headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
            payload = {
                "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                "prompt": prompt,
                "resolution": resolution,
                "num_images": 1
            }

            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
            image_url = response.json()['data'][0]['url']

            img_response = requests.get(image_url, timeout=30)
            image = Image.open(BytesIO(img_response.content)).convert("RGB")

            image_np = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
            image_tensor = torch.from_numpy(image_np)[None,]
            results.append(image_tensor)

        return (results,)

使用示例:

# 批量生成产品图
prompts = """
Professional photo of red apple, white background
Professional photo of green apple, white background
Professional photo of yellow banana, white background
"""

# 成本: 3 张 × $0.05 = $0.15
# 时间: 3 × 6 秒 = 18 秒

错误处理和重试机制

import time
from functools import wraps

def retry_on_failure(max_retries=3, delay=2):
    """API 调用重试装饰器"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except requests.exceptions.RequestException as e:
                    if attempt == max_retries - 1:
                        raise Exception(f"API 调用失败(已重试 {max_retries} 次): {e}")
                    print(f"第 {attempt + 1} 次尝试失败,{delay} 秒后重试...")
                    time.sleep(delay)
        return wrapper
    return decorator

class NanoBananaProReliable:
    """带重试和错误处理的可靠节点"""

    @retry_on_failure(max_retries=3, delay=2)
    def generate_with_retry(self, prompt, resolution, api_key):
        """可靠的图片生成"""
        # 原有生成逻辑
        pass

缓存机制优化

import hashlib
import os

class NanoBananaProCached:
    """带缓存的节点,避免重复生成"""

    def __init__(self):
        self.cache_dir = "ComfyUI/cache/nano_banana"
        os.makedirs(self.cache_dir, exist_ok=True)

    def get_cache_key(self, prompt, resolution):
        """生成缓存键"""
        content = f"{prompt}_{resolution}"
        return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()

    def generate(self, prompt, resolution, api_key):
        """带缓存的生成"""
        cache_key = self.get_cache_key(prompt, resolution)
        cache_path = os.path.join(self.cache_dir, f"{cache_key}.png")

        # 检查缓存
        if os.path.exists(cache_path):
            print(f"✅ 使用缓存: {cache_key}")
            image = Image.open(cache_path)
            image_np = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
            return (torch.from_numpy(image_np)[None,],)

        # 生成新图片
        print(f"🔄 生成新图片: {cache_key}")
        image_tensor = self.call_api(prompt, resolution, api_key)

        # 保存缓存
        image_np = (image_tensor[0].cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8)
        Image.fromarray(image_np).save(cache_path)

        return (image_tensor,)

nano-banana-pro-comfyui-integration-guide 图示

成本优化与最佳实践

成本对比分析

方案 单张成本 1000 张成本 优势 适用场景
Google 官方 API $0.25 $250 官方支持,稳定性高 企业级应用,预算充足
API易平台 $0.05 $50 80% 成本节省,兼容原生格式 中小团队,个人开发者
本地部署 Stable Diffusion 电费约 $0.01 $10 成本最低,完全可控 技术团队,大批量需求

投资回报率(ROI)计算:

假设每月生成 5,000 张图片:

  • Google 官方: $1,250/月
  • API易平台: $250/月
  • 月度节省: $1,000
  • 年度节省: $12,000

对于中小团队,切换到 API易平台:

  • 开发成本: 1 小时(仅修改 2 个参数)
  • 首月节省: $1,000
  • 首月 ROI: 1000× (假设开发时薪 $50)

性能优化策略

1. 异步批处理

import asyncio
import aiohttp

class NanoBananaProAsync:
    """异步批量生成节点"""

    async def generate_one(self, session, prompt, resolution, api_key):
        """异步生成单张图片"""
        url = "https://api.apiyi.com/v1/images/generations"
        headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
        payload = {
            "model": "gemini-3-pro-image-preview",
            "prompt": prompt,
            "resolution": resolution
        }

        async with session.post(url, headers=headers, json=payload) as response:
            data = await response.json()
            return data['data'][0]['url']

    async def batch_generate_async(self, prompts, resolution, api_key):
        """并发生成多张图片"""
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            tasks = [
                self.generate_one(session, prompt, resolution, api_key)
                for prompt in prompts
            ]
            image_urls = await asyncio.gather(*tasks)
            return image_urls

# 性能对比:
# 串行生成 10 张: 10 × 6 秒 = 60 秒
# 并发生成 10 张: max(6 秒) ≈ 8 秒
# 性能提升: 7.5×

2. 分辨率选择策略

def choose_resolution(use_case):
    """根据使用场景选择最优分辨率"""
    resolution_map = {
        "社交媒体配图": "1024x1024",    # 成本: $0.05, 生成时间: 4s
        "网站 Banner": "2048x2048",     # 成本: $0.05, 生成时间: 6s
        "印刷物料": "4096x4096",         # 成本: $0.05, 生成时间: 12s
        "快速原型": "1024x1024",         # 优先速度
    }
    return resolution_map.get(use_case, "2048x2048")

# API易平台优势: 所有分辨率统一价格 $0.05
# 官方 API: 1K $0.15, 2K $0.25, 4K $0.45

3. 提示词模板复用

PROMPT_TEMPLATES = {
    "产品摄影": "Professional product photography of {product}, studio lighting, white seamless background, Canon EOS R5, 100mm macro lens, f/8, commercial style, high detail",

    "人物肖像": "Portrait photograph of {subject}, {lighting} lighting, 85mm lens, f/1.8, shallow depth of field, {mood} atmosphere, professional headshot",

    "场景插画": "Digital illustration of {scene}, {art_style} art style, vibrant colors, detailed composition, {mood} atmosphere, trending on artstation, high resolution"
}

def generate_prompt(template_name, **kwargs):
    """使用模板生成提示词"""
    template = PROMPT_TEMPLATES[template_name]
    return template.format(**kwargs)

# 使用示例
prompt = generate_prompt(
    "产品摄影",
    product="sleek smartphone with holographic display"
)

最佳实践清单

开发阶段:

  • ✅ 使用环境变量管理 API Key,不要硬编码
  • ✅ 实现错误处理和重试机制(最多 3 次)
  • ✅ 添加日志记录,便于调试和监控
  • ✅ 使用缓存避免重复生成相同内容
  • ✅ 参数校验,防止无效请求浪费成本

生产环境:

  • ✅ 设置 API 调用速率限制(避免超额)
  • ✅ 监控 API 成本和使用量
  • ✅ 定期清理缓存文件(避免占用存储)
  • ✅ 使用异步并发提升批量生成效率
  • ✅ 根据使用场景选择合适分辨率

成本控制:

  • ✅ 开发测试使用 1024×1024 分辨率
  • ✅ 生产环境按需选择分辨率
  • ✅ 启用缓存机制,重复内容不重复调用
  • ✅ 批量任务使用并发,降低总时间成本
  • ✅ 定期review API 使用报告,优化调用策略

💰 成本优化: 对于预算敏感的项目,推荐使用 API易 apiyi.com 平台。该平台所有分辨率统一定价 $0.05/张,相比 Google 官方 API 节省 80% 成本,且完全兼容原生格式,无需修改代码逻辑,5 分钟即可完成迁移。

故障排查与常见问题

问题 1: 节点无法加载

症状: ComfyUI 启动后,在节点列表中找不到自定义节点

排查步骤:

# 1. 检查目录结构
ls -la ComfyUI/custom_nodes/nano_banana_pro/
# 应包含: __init__.py, nano_banana_node.py

# 2. 检查 Python 语法错误
cd ComfyUI/custom_nodes/nano_banana_pro
python -m py_compile nano_banana_node.py

# 3. 查看 ComfyUI 日志
# 启动时注意观察控制台输出
# 查找类似 "Loading custom nodes..." 的信息

# 4. 手动导入测试
python
>>> from custom_nodes.nano_banana_pro import NODE_CLASS_MAPPINGS
>>> print(NODE_CLASS_MAPPINGS.keys())

解决方案:

  • 确保 __init__.py 正确导出 NODE_CLASS_MAPPINGS
  • 检查类名拼写是否一致
  • 确认 Python 版本兼容(需要 3.8+)

问题 2: API 调用超时

症状: 节点执行时长时间等待,最终报错 "timeout"

排查步骤:

# 测试网络连接
import requests
response = requests.get("https://api.apiyi.com/v1/models", timeout=10)
print(f"状态码: {response.status_code}")

# 测试 API Key 有效性
response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {your_key}"},
    json={
        "model": "gemini-3-pro-image-preview",
        "prompt": "test",
        "resolution": "1024x1024"
    },
    timeout=30
)
print(response.json())

解决方案:

  • 增加超时时间: timeout=90 (4K 图片需要更长时间)
  • 检查网络代理设置
  • 验证 API Key 是否正确且有余额
  • 检查防火墙是否拦截 HTTPS 请求

问题 3: 图片格式不兼容

症状: 生成的图片无法在 ComfyUI 中正常显示或传递给下游节点

原因: ComfyUI 使用特定的 Tensor 格式

正确的转换方法:

# ❌ 错误方法
image_tensor = torch.tensor(np.array(image))  # 缺少维度和归一化

# ✅ 正确方法
image = image.convert("RGB")  # 确保 RGB 格式
image_np = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0  # 归一化到 [0, 1]
image_tensor = torch.from_numpy(image_np)[None,]  # 添加 batch 维度 [1, H, W, C]

# 验证格式
assert image_tensor.shape[-1] == 3  # RGB 3 通道
assert 0 <= image_tensor.min() and image_tensor.max() <= 1  # 范围 [0, 1]
assert len(image_tensor.shape) == 4  # [batch, height, width, channels]

问题 4: 内存溢出(OOM)

症状: 生成大尺寸图片或批量生成时,ComfyUI 崩溃或报 "Out of Memory"

解决方案:

# 1. 分批处理大任务
def batch_generate_safe(prompts, batch_size=5):
    """安全的分批生成"""
    results = []
    for i in range(0, len(prompts), batch_size):
        batch = prompts[i:i+batch_size]
        batch_results = generate_batch(batch)
        results.extend(batch_results)

        # 清理缓存
        import gc
        gc.collect()
        torch.cuda.empty_cache()

    return results

# 2. 降低分辨率
# 4096x4096 → 2048x2048 (内存使用减少 75%)

# 3. 使用 CPU 模式(如果没有 GPU)
# 在节点中添加 device 参数
image_tensor = torch.from_numpy(image_np).cpu()[None,]

问题 5: 生成质量不理想

症状: 生成的图片模糊、细节缺失或不符合预期

优化策略:

# 1. 使用提示词优化节点
# 将简单描述转换为专业提示词

# 2. 增加提示词细节
# ❌ 简单: "一只猫"
# ✅ 详细: "清晨柔和的阳光透过半开的窗帘,照射在一只毛色金黄的短毛橘猫身上。猫咪慵懒地蜷缩在米白色的窗台垫上,琥珀色的眼睛半闭着,尾巴轻轻搭在窗沿边缘。85mm镜头,f/1.8光圈,浅景深效果"

# 3. 使用参考图(图生图模式)
# 上传高质量参考图,指导风格和构图

# 4. 调整分辨率
# 某些场景下,2048x2048 比 4096x4096 效果更好

总结与展望

核心要点回顾

通过本文,我们完成了 Nano Banana Pro 接入 ComfyUI 的完整实践:

1. 环境搭建:

  • ✅ 安装 ComfyUI (Desktop 或源码)
  • ✅ 配置 Python 环境和依赖
  • ✅ 获取 APIYI 平台 API Key

2. 节点开发:

  • ✅ 实现基础文本生图节点(30 行核心代码)
  • ✅ 实现提示词优化节点(智能增强)
  • ✅ 实现图生图节点(多图参考)
  • ✅ 实现批量生成节点(高效生产)

3. 工作流构建:

  • ✅ 零配置文本生图工作流
  • ✅ 智能优化增强工作流
  • ✅ 专业级风格迁移工作流

4. 成本优化:

  • ✅ 使用 APIYI 平台节省 80% 成本
  • ✅ 异步并发提升 7.5× 效率
  • ✅ 缓存机制避免重复生成

技术优势总结

指标 Google 官方 API APIYI 平台 提升幅度
单张成本 $0.25 $0.05 -80%
集成难度 中等 极低(仅改 2 参数) -90%
分辨率定价 分级(1K/2K/4K) 统一价 简化 100%
兼容性 Google 原生格式 完全兼容 无缝切换
文档支持 英文官方文档 中文+示例代码 学习效率 +50%

未来技术趋势

1. ComfyUI 生态扩展:

  • 更多 AI 模型的原生集成(GPT-Image-1, DALL-E 4)
  • 可视化编程能力增强
  • 云端协作工作流分享平台

2. Nano Banana Pro 进化:

  • Gemini 4 模型性能提升
  • 实时视频生成支持
  • 更精准的风格控制

3. APIYI 平台创新:

  • 多模型统一调用接口
  • 智能成本优化推荐
  • 工作流市场和模板库

立即开始使用

快速上手步骤:

  1. 注册 APIYI 平台账号 (3 分钟)

    • 访问 apiyi.com
    • 创建账号并获取 $5 免费额度
    • 生成 API Key

  2. 下载 ComfyUI Desktop (5 分钟)

    • 访问 comfy.org 下载安装包
    • 一键安装,无需配置环境

  3. 安装自定义节点 (2 分钟)

    • 复制本文提供的节点代码
    • 放入 custom_nodes/nano_banana_pro/ 目录
    • 重启 ComfyUI

  4. 加载示例工作流 (1 分钟)

    • 导入本文提供的 JSON 工作流
    • 填入 API Key
    • 点击 Queue Prompt 生成图片

总计时间: 11 分钟即可完成从零到生成第一张图片的全过程!

🚀 立即体验: 访问 API易 apiyi.com 平台,免费领取 $5 测试额度,体验 Nano Banana Pro 在 ComfyUI 中的强大功能。平台提供完整的示例代码和工作流模板,5 分钟即可上手,开启高效 AI 图像生成之旅。

相关资源:

  • ComfyUI 官网: comfy.org
  • API易平台: apiyi.com
  • 本文示例代码仓库: github.com/apiyi/comfyui-nano-banana
  • ComfyUI 社区: reddit.com/r/comfyui

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