الدليل الكامل لاتساق الوجه في Nano Banana Pro: 4 نصائح لحل مشكلة تشوه وجه العارضة

ملاحظة المؤلف: تحليل عميق للقيود التقنية والحلول العملية لاتساق الوجه في Nano Banana Pro، يغطي استراتيجيات الصور المرجعية، وقوالب الموجهات، وسير عمل التحرير متعدد الجولات، بالإضافة إلى طريقة التكرار عالي التردد بتكلفة منخفضة تبلغ 0.05 دولار للمرة الواحدة عبر APIYI.

عند استخدام Nano Banana Pro لإنشاء صور العارضات، فإن الشكوى الأكثر شيوعاً هي: "الوجه يتشوه دائماً"، "يبدو سميناً بشكل غريب"، "لا يبدو الشخص نفسه عند تغيير المشهد". هذه المشكلات لها حلول، ولكن يجب أولاً فهم فرضية أساسية: Nano Banana Pro لا يمكنه حالياً تحقيق اتساق وجه بنسبة 100% عبر عمليات التوليد المختلفة—ففي كل مرة يتم فيها التوليد، يعيد النموذج تحليل ملامح الوجه، وهذا قيد على مستوى بنية النموذج وليس بسبب سوء كتابة الموجه.

القيمة الجوهرية: بعد قراءة هذا المقال، ستفهم السبب الجذري لمشكلة اتساق الوجه، وستتقن أفضل الممارسات التي تجمع بين (استراتيجية الصور المرجعية + مزيج الموجهات + التكرار متعدد الجولات)، وكيفية استخدام APIYI لإجراء اختبارات متكررة بتكلفة منخفضة (0.05 دولار للمرة) للوصول إلى الحل الأمثل.

لنفهم أولاً: لماذا يعد اتساق الوجه أمراً صعباً للغاية؟

الإدراك الجوهري: لم يتم تصميم Nano Banana Pro خصيصاً لقفل ملامح الوجه، بل تكمن قوته في جودة الصورة ورندر النصوص. مقارنة بالأدوات المتخصصة في اتساق الوجه مثل Stable Diffusion (الذي يدعم LoRA)، وFlux (واقعية فائقة)، وInstantID، فإن Nano Banana Pro لديه قيود هيكلية في هذا البعد. تحسين الموجهات يساعد، لكنه ليس حلاً سحرياً؛ فالتكامل بين الصور المرجعية + الموجهات + استراتيجيات التكرار هو السبيل الوحيد لتحقيق أقصى قدر من الاتساق.

حدود قدرات Nano Banana Pro في اتساق الوجه

آليات الاتساق المدعومة رسمياً

يدعم Nano Banana Pro بشكل أصلي تحقيق اتساق الوجه من خلال الصور المرجعية، وتفاصيله التقنية كالتالي:

• ما يصل إلى 14 صورة مرجعية: يمكنك رفع حتى 14 صورة كمرجع، وتكون الدقة في أعلى مستوياتها عند استخدام أقل من 6 صور.
• الحفاظ على اتساق 5 أشخاص كحد أقصى: يمكن تتبع ملامح وجه ما يصل إلى 5 شخصيات في عملية توليد واحدة.
• آلية أكواد الهوية الكامنة (Identity Latent Code): يقوم النموذج برسم خريطة للوجه كـ "تمثيل كامن مستقر"، مما يحافظ على نقاط ارتكاز الهوية عند تعديل المشاهد.
• تحرير "صورة إلى صورة" (Img2Img): بعد رفع الصورة المرجعية، يمكن استخدام الأوامر لتعديل الملابس، الخلفية، أو الوضعية دون تغيير الوجه.

القيود الفعلية (تقييم صادق)

القدرات المعلنة رسمياً            تجربة الاستخدام الفعلية
─────────────────────────────────────────
"قفل هوية الوجه"        ←    لا يزال هناك انزياح طفيف في كل عملية توليد
"الحفاظ على الاتساق"    ←    تغييرات الإضاءة/الزاوية تحفز إعادة تحليل الوجه
"دعم 14 صورة مرجعية"    ←    تتأثر النتائج بشدة إذا كانت جودة الصور المرجعية ضعيفة
"دعم 5 أشخاص معاً"      ←    ينخفض الاتساق بوضوح عند تجاوز شخصين

الخلاصة: حالياً، يقع اتساق الوجه في Nano Banana Pro في نطاق "مقبول" إلى "جيد"، لكنه لا يزال بعيداً عن "الكمال". إذا كان عملك يتطلب دقة متناهية في اتساق الوجه (مثل جلسات تصوير المشاهير المرخصة أو الأغراض الجنائية)، فنحن ننصح بدمجه مع أدوات احترافية أخرى.

4 تقنيات أساسية للتحسين

التقنية الأولى: استراتيجية الصورة المرجعية (الأهم)

جودة الصورة المرجعية هي العامل الحاسم في اتساق الوجه، وهي أهم بكثير من الموجهات (Prompts).

إنشاء مكتبة صور مرجعية بزاوية 360 درجة (موصى به لسيناريوهات عارضي الأزياء في التجارة الإلكترونية):

هيكل مجلد الصور المرجعية:
model_ref/
├── front_neutral.jpg      # أمامي، تعبير محايد
├── front_smile.jpg        # أمامي، ابتسامة
├── side_left_45.jpg       # الجانب الأيسر 45 درجة
├── side_right_45.jpg      # الجانب الأيمن 45 درجة
└── three_quarter.jpg      # زاوية 3/4 (التكوين الأكثر استخداماً)

عند كل عملية توليد، قم برفع 2-3 صور مرجعية (الأمامية + الزاوية الأقرب للتكوين المستهدف)، ولا تغير مزيج الصور المرجعية في كل مرة.

التقنية الثانية: تحسين هيكل الموجه (Prompt)

إضافة تعليمات صريحة للحفاظ على الوجه هي الوسيلة الأكثر مباشرة لتحسين النتائج في الموجه:

❌ الطريقة الخاطئة (بدون تعليمات الحفاظ):
"A young Asian woman wearing a red dress, studio lighting, 4K"

✅ الطريقة الصحيحة (مع تعليمات حفظ كاملة):
"A young Asian woman wearing a red dress, studio lighting, 4K.
Preserve exact facial structure, eye shape, jawline, and skin texture
from reference image. Realistic skin with visible pores and texture,
not smooth or plastic. Natural face proportions, slim face shape.
Sharp eyes with natural highlights."

موجهات مخصصة لمشكلة "سمنة الوجه":

إضافة في الموجه الإيجابي:
"slim face, defined jawline, natural facial proportions,
realistic bone structure, angular cheekbones"

المفاهيم السلبية (توضيح التأثيرات المراد تجنبها في نهاية الموجه):
Avoid: "fat face, round puffy cheeks, bloated face,
overly smooth skin, plastic skin, waxy appearance,
airbrushed, over-retouched, flat eyes, doll-like"

تثبيت زاوية التكوين (أمر بالغ الأهمية): استخدم نفس وصف منظور التصوير في كل مرة، حيث أن تغيير الزاوية هو أحد الأسباب الرئيسية التي تدفع النموذج لإعادة تحليل الوجه:

صيغة ثابتة موصى بها:
"3/4 portrait shot, eye-level camera angle,
medium close-up, [focal length: 85mm portrait lens equivalent]"

التقنية الثالثة: سير عمل التحرير متعدد الجولات (من صورة إلى صورة)

لا تحاول الحصول على نتيجة مثالية من المرة الأولى. سير العمل الاحترافي يعتمد مبدأ "الكل أولاً ثم الأجزاء":

الجولة 1: التكوين العام
← رفع الصورة المرجعية + الموجه الكامل
← توليد 3-5 بدائل، واختيار الأقرب من حيث نسب الوجه

الجولة 2: صقل الوجه (من صورة إلى صورة)
← استخدام أفضل نتيجة من الجولة السابقة كصورة إدخال جديدة
← تركيز الموجه على الوجه: "Refine face detail,
  sharpen eyes, maintain exact facial structure,
  improve skin texture realism. Keep everything
  else unchanged."

الجولة 3: الإصلاح الموضعي (عند الحاجة)
← إصلاح تفاصيل اليدين، خصلات الشعر، إلخ بشكل منفصل
← الموجه: "Fix hands to have 5 fingers,
  natural hand pose. Keep face and body unchanged."

🚀 تكرار منخفض التكلفة: سير العمل متعدد الجولات يعني أن مجموعة واحدة من الصور قد تتطلب من 5 إلى 15 استدعاءً للـ API. من خلال الوصول عبر APIYI (apiyi.com)، تبلغ تكلفة كل مرة 0.05 دولار فقط، مما يجعل التكلفة الإجمالية لتوليد مجموعة كاملة لعارض أزياء تتراوح بين 0.25 و 0.75 دولار، وهو ما يوفر أكثر من 79% مقارنة بتكلفة الموقع الرسمي التي تتراوح بين 1.20 و 3.60 دولار.

التقنية الرابعة: تثبيت معلمات التوليد (على مستوى استدعاء API)

عند إجراء تكرارات مجمعة عبر API، يساعد الحفاظ على اتساق المعلمات التالية في تقليل الانحراف العشوائي:

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    # نقطة نهاية APIYI، بسعر $0.05 للمرة
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")

# قالب موجه ثابت لاتساق الوجه
FACE_CONSISTENCY_PROMPT = """
Fashion model in {outfit}, {scene}.
Preserve exact facial structure, eye shape, jawline, and skin texture
from reference image. Natural slim face proportions, defined cheekbones.
Realistic skin with visible pores, not airbrushed or plastic.
Sharp clear eyes with natural highlights. 3/4 portrait shot,
eye-level, 85mm portrait lens equivalent.
Avoid: fat face, puffy cheeks, overly smooth skin, flat eyes.
4K resolution, {aspect_ratio} aspect ratio.
"""

def generate_with_face_ref(
    reference_image_path: str,
    outfit: str,
    scene: str,
    output_path: str,
    aspect_ratio: str = "2:3"
):
    """
    استخدام صورة مرجعية لتوليد صور عارضي أزياء مع الحفاظ على اتساق الوجه
    يتم الاستدعاء عبر APIYI (apiyi.com)، بتكلفة $0.05 للمرة
    """
    # قراءة الصورة المرجعية
    with open(reference_image_path, "rb") as f:
        ref_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    prompt = FACE_CONSISTENCY_PROMPT.format(
        outfit=outfit, scene=scene, aspect_ratio=aspect_ratio
    )

    response = model.generate_content(
        [
            {
                "inline_data": {
                    "mime_type": "image/jpeg",
                    "data": ref_data
                }
            },
            prompt
        ],
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution="4K",
            aspect_ratio=aspect_ratio
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path
    return None


# توليد مجمع لصور عارض أزياء في مشاهد مختلفة (باستخدام نفس الصورة المرجعية)
scenes = [
    {"outfit": "white linen blazer", "scene": "minimalist studio, white background", "output": "model_studio.png"},
    {"outfit": "casual denim jacket", "scene": "urban street, natural daylight",    "output": "model_street.png"},
    {"outfit": "elegant evening gown", "scene": "hotel lobby, warm ambient light",  "output": "model_evening.png"},
]

for s in scenes:
    result = generate_with_face_ref(
        reference_image_path="model_ref/front_neutral.jpg",
        outfit=s["outfit"],
        scene=s["scene"],
        output_path=s["output"]
    )
    print(f"{'✓' if result else '✗'} {s['output']}")
# 3 صور، التكلفة الإجمالية عبر APIYI هي $0.15

ملاحظة: vip.apiyi.com في الكود هو نقطة الوصول الخاصة بـ APIYI (apiyi.com)، وهو متوافق تماماً مع تنسيق Gemini الأصلي من جوجل، ولا يتطلب أي تحويل في التنسيق.

مكتبة قوالب الموجهات الكاملة

فيما يلي قوالب موجهات كاملة تم إعدادها لأنماط تصوير مختلفة، يمكن نسخها واستخدامها مباشرة:

القالب أ: عارض أزياء للتجارة الإلكترونية (خلفية بيضاء/لون سادة)

[Reference image: front-facing portrait of model]

Fashion model wearing {وصف الملابس}, posed naturally against a clean
white studio background. Professional e-commerce product photography.

FACE PRESERVATION (critical):
- Preserve exact facial structure, bone geometry, and proportions
  from reference image
- Maintain original eye shape, eyelid fold, and iris color
- Keep original jawline definition and chin shape
- Realistic skin texture with visible pores, natural micro-details
- Slim natural face shape matching reference — avoid any widening

PHOTOGRAPHY SETTINGS:
- 3/4 portrait shot, eye-level camera angle
- 85mm portrait lens equivalent, shallow depth of field
- Soft diffused studio lighting, Rembrandt lighting setup
- Model facing slightly left, engaging with camera

AVOID: fat face, puffy cheeks, bloated jaw, plastic skin,
airbrushed appearance, flat emotionless eyes, wax figure look.

Resolution: 4K, aspect ratio: 2:3

القالب ب: عارض أزياء في مشاهد واقعية/خارجية

[Reference image: front-facing portrait of model]

Young woman in {وصف المشهد}, wearing {وصف الملابس}.
Lifestyle photography style, candid natural pose.

IDENTITY LOCK:
- This is the SAME person as in the reference image
- Preserve all facial features: eye shape, nose bridge width,
  lip shape, jawline, cheekbone height
- Do not alter face geometry in any way
- Natural skin tone and texture, no over-smoothing

ENVIRONMENT: {تفاصيل المشهد}, natural daylight, golden hour lighting
POSE: {وصف الوضعية}, natural relaxed posture

QUALITY: editorial fashion photography, shot on full-frame camera,
natural color grading.

NEGATIVE: overweight appearance, fat face, double chin,
plastic surgery look, uncanny valley, distorted anatomy.

Resolution: 4K, aspect ratio: 4:5

القالب ج: صقل متعدد الجولات (من صورة إلى صورة)

[Input: previous generation result that needs face refinement]

Refine and improve the face in this image ONLY.
Do not change: background, clothing, body position, lighting.

FACE IMPROVEMENTS NEEDED:
1. Slim the face shape slightly, reduce cheek width by 10-15%
2. Sharpen the jawline definition
3. Add more realistic skin texture (visible pores, subtle imperfections)
4. Improve eye clarity — add natural catch lights, deepen iris color
5. Soften any plastic or over-retouched appearance

Keep all other elements 100% identical to the input image.
This is a targeted face-only refinement pass.

Resolution: 4K, same aspect ratio as input.

قائمة التحقق الذاتي لجودة الصورة المرجعية

قبل رفع الصورة المرجعية، استخدم هذه القائمة لتقييم ما إذا كانت الصورة تستوفي المتطلبات:

معايير التقييم:

• اجتياز 8 بنود ← جودة الصورة المرجعية ممتازة، أقصى درجات اتساق الوجه.
• اجتياز 5-7 بنود ← قابلة للاستخدام، ولكن قد يحدث بعض الانحراف في النتائج.
• أقل من 5 بنود ← يُنصح بتغيير الصورة المرجعية، وإلا فإن أفضل موجه سيكون تأثيره محدوداً.

💡 نصيحة عملية: يُنصح قبل البدء في إنتاج كميات كبيرة من الصور، استخدام صورة مرجعية واحدة لتوليد 3-5 صور تجريبية، وتقييم الاتساق يدوياً لمعرفة ما إذا كان يلبي متطلبات العمل، ثم اتخاذ القرار بالانتقال إلى الإنتاج الواسع. تبلغ التكلفة الإجمالية لمرحلة الاختبار عبر APIYI (apiyi.com) حوالي 0.15-0.25 دولار فقط، وهي مخاطرة منخفضة للغاية.

مقارنة أفقية لاتساق الوجه بين أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة

💡 نصيحة للاختيار: إذا كان سيناريو عملك يسمح بانحراف في الوجه بنسبة 5-15% (مثل تغيير ملابس عارضي الأزياء في التجارة الإلكترونية)، فإن Nano Banana Pro مع التقنيات المذكورة في هذا المقال هو الخيار الأفضل من حيث القيمة مقابل السعر. أما إذا كنت بحاجة إلى اتساق فائق (نفس الشخصية تماماً في 100 صورة)، فيُنصح باستخدام أدوات متخصصة مثل Stable Diffusion + LoRA أو InstantID، والتي يمكن اختبارها والتبديل بينها بسهولة عبر واجهة النماذج المتعددة في APIYI (apiyi.com).

سير العمل الكامل لمشاهد عارضي أزياء التجارة الإلكترونية

تكمن خصوصية سيناريوهات التجارة الإلكترونية في الحاجة إلى الحفاظ على اتساق نفس العارض عبر مجموعات ملابس متعددة × مشاهد متنوعة، مع إنتاج الصور بكميات كبيرة وبسرعة.

سير العمل الموصى به

المرحلة 1: إنشاء مكتبة صور مرجعية (عمل لمرة واحدة)

1. تصوير أو تجهيز 3-5 صور مرجعية عالية الجودة للعارض
   - تعبير وجه محايد من الأمام، بدقة 1024×1024 أو أعلى
   - زاوية جانبية 45 درجة (واحدة لكل جانب)
   - زاوية 3/4 جانبية (الأكثر استخداماً لعرض الملابس)
2. تسمية موحدة، وحفظها في مجلد ثابت
3. استخدام نفس مجموعة الصور المرجعية بشكل ثابت في كل استدعاء لـ API

المرحلة 2: إنشاء القالب (النسخة النهائية الأولى)

1. رفع صورتين مرجعيتين (أمامية + 3/4 جانبية)
2. استخدام موجه الحفاظ الكامل + وصف الملابس المستهدفة
3. توليد 5-10 تنويعات
4. اختيار يدوي لأكثر صورة أو صورتين مطابقة للمعايير
5. اعتماد الصور المختارة كـ "مرجع نهائي" للجولات اللاحقة

المرحلة 3: تغيير الملابس بكميات كبيرة (التوسع)

# التوليد الجماعي بناءً على المرجع النهائي، عبر APIYI بتكلفة 0.05 دولار للصورة
outfits = ["تشيباو أحمر", "بدلة بيضاء", "جينز كاجوال", "فستان سهرة"]
for outfit in outfits:
    generate_with_face_ref(
        reference_image_path="approved_ref.png",  # المرجع النهائي
        outfit=outfit,
        ...
    )

المرحلة 4: مراقبة الجودة والفرز

بعد كل دفعة إنتاج، يتم إجراء الفحوصات التالية:
□ هل شكل الوجه قريب من الصورة المرجعية (التركيز على عظام الخد وخط الفك)
□ هل العينان معبرتان، وهل الإضاءة طبيعية
□ هل ملمس الجلد واقعي (ليس كتمثال شمعي)
□ هل اليدان طبيعيتان (5 أصابع، وضعية طبيعية)
□ الصور المرفوضة تخضع لجولة ثانية من التحسين (Image-to-Image)

🎯 تقدير التكلفة: 100 صورة لعارضي أزياء (بما في ذلك 20% إعادة عمل للصور المرفوضة)، التكلفة الإجمالية عبر APIYI (apiyi.com) حوالي 6 دولارات، مقارنة بـ 28.8 دولار على الموقع الرسمي، مما يوفر 79%.

التحكم في تكاليف واجهة البرمجة (API) للتكرار المجمع

في عملية إنتاج صور العارضات (Model Photos)، يعد التكرار أمراً لا مفر منه. فيما يلي مقارنة للتكاليف التقديرية بناءً على أحجام إنتاج مختلفة:

نصائح للتحكم في التكاليف:

1. الاختبار بدقة 2K أولاً: تأكد من رضاك عن تناسق الوجه قبل الانتقال إلى دقة 4K لتوفير تكاليف التكرار (تكلفة APIYI لدقة 1K/2K/4K هي 0.05 دولار لكل مرة).
2. الاستدعاءات المتزامنة المجمعة: استخدم asyncio لتنفيذ 5-10 طلبات متزامنة لتقليل وقت إنتاج الصور المجمعة.
3. تخزين نتائج معالجة الصور المرجعية محلياً: تجنب إعادة قراءة وتشفير الصور المرجعية في كل مرة.

import asyncio
import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}  # APIYI，$0.05/次
)
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")

# 预先编码参考图（避免重复 I/O）
with open("model_ref/front_neutral.jpg", "rb") as f:
    REF_IMAGE_DATA = base64.b64encode(f.read()).decode()

async def generate_one(prompt: str, output_path: str) -> bool:
    """单次异步生成"""
    try:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        response = await loop.run_in_executor(
            None,
            lambda: model.generate_content(
                [
                    {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": REF_IMAGE_DATA}},
                    prompt
                ],
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    resolution="4K",
                    aspect_ratio="2:3"
                )
            )
        )
        for part in response.candidates[0].content.parts:
            if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
                with open(output_path, "wb") as f:
                    f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
                return True
    except Exception as e:
        print(f"  Error: {e}")
    return False

async def batch_generate(tasks: list) -> None:
    """并发批量生成，控制并发数为 5"""
    sem = asyncio.Semaphore(5)
    async def with_sem(t):
        async with sem:
            ok = await generate_one(t["prompt"], t["output"])
            print(f"{'✓' if ok else '✗'} {t['output']}")
    await asyncio.gather(*[with_sem(t) for t in tasks])

# 使用示例
tasks = [
    {"prompt": "Model in red dress, white background... [完整保留提示词]", "output": f"out_{i:03d}.png"}
    for i in range(20)
]
asyncio.run(batch_generate(tasks))
# 20张图并发生成，APIYI 总成本 $1.00

💰 ملخص التكلفة: من خلال الوصول عبر APIYI apiyi.com، حتى مع وجود عدد كبير من التكرارات، يمكن التحكم في تكلفة المجموعة الواحدة من صور العارضات لتكون أقل من 1 دولار، وهو أقل بكثير من تكلفة استئجار مصور فوتوغرافي أو الاشتراك في أدوات الذكاء الاصطناعي الاحترافية.

الأسئلة الشائعة

أضف في نهاية الموجه (لوصف التأثيرات التي تريد تجنبها):
Avoid generating: fat face, round puffy cheeks, bloated facial features,
chubby chin, double chin, wide jaw, swollen face appearance.
Maintain: slim face shape, defined angular jawline, high cheekbones,
natural facial bone structure matching reference image.

ملخص

النقاط الأساسية حول مشكلة اتساق الوجه في Nano Banana Pro:

1. إدراك القيود: لا يمكن لـ Nano Banana Pro تحقيق اتساق بنسبة 100% للوجوه عبر عمليات توليد مختلفة؛ هذا ناتج عن قيود معمارية وليس مشكلة في الموجهات.
2. الأولوية للصور المرجعية: الصور المرجعية عالية الجودة (1024 بكسل فأكثر، إضاءة متساوية، زوايا متعددة) هي الوسيلة الأكثر فعالية للتحسين، وهي أهم بكثير من الموجهات.
3. تعزيز الموجهات: أضف تعليمات حفظ واضحة (مثل Preserve facial structure) وأوصافاً سلبية (مثل Avoid fat face, plastic skin).
4. التكرار متعدد الجولات: ابدأ بالمنظور العام ثم انتقل للتفاصيل، واستخدم أفضل نتيجة من الجولة السابقة كصورة مرجعية للجولة التالية لتحقيق تقارب تدريجي.

لا يوجد حالياً حل مثالي، ولكن الجمع بين (الصور المرجعية + الموجهات + التكرار متعدد الجولات) يمكن أن يرفع مستوى الاتساق من "غير مقبول" إلى "صالح للاستخدام التجاري". نوصي بالوصول إلى الخدمة عبر APIYI (apiyi.com) بتكلفة 0.05 دولار لكل مرة، مما يجعل التكرار عالي التردد ومنخفض التكلفة ممكناً للعثور على أفضل مزيج من الموجهات.

المراجع

1. الدليل الكامل لاتساق الشخصية في Nano Banana Pro

   • الرابط: wavespeed.ai/blog/posts/google-nano-banana-pro-complete-guide-2026
   • الوصف: يتضمن قيود عدد الصور المرجعية، وشرحاً مفصلاً لميزة Face Lock.

2. إصلاح مشكلات تنعيم/تشوه الوجه في Nano Banana Pro

   • الرابط: skywork.ai/blog/how-to-fix-nano-banana-faces-softness-hands-eyes-guide-2025
   • الوصف: مكتبة الموجهات السلبية وتجارب الإصلاح متعدد الجولات.

3. توليد صور الموضة للتجارة الإلكترونية باستخدام Nano Banana Pro

   • الرابط: glbgpt.com/hub/how-to-create-ai-generated-fashion-images-for-ecommerce-using-nano-banana-pro
   • الوصف: سير العمل الكامل لإنتاج صور عارضي الأزياء للتجارة الإلكترونية بكميات كبيرة.

4. وثائق الربط لمنصة APIYI

   • الرابط: docs.apiyi.com
   • الوصف: طريقة الربط بالتنسيق الأصلي لـ Gemini، وشرح استخدام واجهة "صورة إلى صورة" (Image-to-Image).

المؤلف: الفريق التقني
التبادل التقني: نرحب بمشاركة خبراتك في ضبط اتساق الوجه في قسم التعليقات. لمزيد من تقنيات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، يمكنك زيارة المجتمع التقني لـ APIYI (apiyi.com).