Nano Banana Pro لا يدعم معلمة Seed: 4 بدائل لتحقيق اتساق الشخصية

"أرغب في تثبيت الموجه (prompt) في تحويل النص إلى صورة لإنشاء شخصية IP ثابتة. هل سيتم فتح معلمة 'البذرة' (Seed) الثابتة؟"

هذا هو السؤال الأكثر شيوعاً بين المطورين الذين يستخدمون Nano Banana Pro. للأسف، أكدت الوثائق الرسمية أن Nano Banana Pro لا يدعم معلمة Seed حالياً.

بمراجعة وثائق Google الرسمية (ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)، ستجد أن المعلمات المدعومة هي فقط:

aspect_ratio: نسبة العرض إلى الارتفاع (1:1، 16:9، 4:3، إلخ)
image_size: الدقة (1K، 2K، 4K)

لا توجد معلمة Seed.

لكن هذا لا يعني أنه لا يمكن تحقيق اتساق الشخصية. في هذا المقال، سنحلل بعمق مبدأ معلمة Seed، بالإضافة إلى 4 حلول بديلة لتثبيت شخصيات IP في Nano Banana Pro.

ما هي معلمة Seed (البذرة)

آلية عمل Seed

في عملية توليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، تُعد الـ Seed (البذرة) قيمة رقمية تُستخدم لتهيئة مولد الأرقام العشوائية، وهي التي تحدد نمط الضوضاء الأولي الذي تبدأ منه عملية توليد الصورة.

المفهوم	الشرح
تعريف Seed	قيمة رقمية تتحكم في نمط الضوضاء الأولي
الدور	نفس الـ Seed + نفس المعلمات = نفس الصورة
السلوك الافتراضي	يتم توليدها عشوائياً عند عدم تحديدها، مما يؤدي لنتائج مختلفة كل مرة
نطاق القيم	عادة ما تكون عدداً صحيحاً من 0 إلى 2^32

لماذا تُعد الـ Seed مهمة لاتساق الشخصية

تخيل هذا السيناريو:

لقد صممت شخصية (IP) تدعى "بلو"، وتحتاج لتوليد:
- صورة لـ "بلو" في مقهى
- صورة لـ "بلو" في مكتب
- صورة لـ "بلو" على الشاطئ

بدون معلمة Seed، حتى لو استخدمت نفس وصف الشخصية تماماً، قد يبدو "بلو" مختلفاً في كل مرة—ستكون هناك اختلافات في تسريحة الشعر، ملامح الوجه، وبنية الجسم.

باستخدام معلمة Seed، يمكنك:

توليد مظهر مرضي للشخصية وتسجيل قيمة الـ Seed.
استخدام نفس الـ Seed في عمليات التوليد اللاحقة.
تغيير وصف المشهد فقط مع الحفاظ على اتساق الشخصية.

مقارنة المنصات التي تدعم Seed

المنصة	دعم Seed	تأثير الاتساق
Stable Diffusion	✅ دعم كامل	اتساق عالٍ جداً
Midjourney	✅ معلمة `--seed`	اتساق جيد
DALL-E 3	⚠️ دعم محدود	اتساق جزئي
Leonardo AI	✅ Fixed Seed	اتساق عالٍ جداً
Nano Banana Pro	❌ لا تدعم	لا يمكن ضمان الاتساق

المعلمات المدعومة رسمياً في Nano Banana Pro

قائمة المعلمات الكاملة

وفقاً للوثائق الرسمية، يدعم Nano Banana Pro حالياً المعلمات التالية فقط:

# المعلمات المدعومة في Nano Banana Pro
generation_config = {
    "aspect_ratio": "16:9",  # نسبة العرض إلى الارتفاع
    "image_size": "2K"       # الدقة
}

خيارات نسبة العرض إلى الارتفاع (Aspect Ratio)

نسبة العرض إلى الارتفاع	حالات الاستخدام المناسبة
`1:1`	الصور الشخصية، صور مربعة لوسائل التواصل الاجتماعي
`2:3` / `3:2`	التصوير الفوتوغرافي للأشخاص (Portrait)
`3:4` / `4:3`	نسب الصور التقليدية
`4:5` / `5:4`	النسبة الموصى بها لـ Instagram
`9:16` / `16:9`	غلاف الفيديو، البانر
`21:9`	الشاشات العريضة جداً، النسبة السينمائية

ملاحظة: يجب استخدام حرف K الكبير (مثل 1K, 2K, 4K)، حيث سيتم رفض الحرف الصغير.

خيارات الدقة (Resolution)

الدقة	البكسل	حالات الاستخدام المناسبة
`1K`	1024×1024	العرض على الويب، المعاينة السريعة
`2K`	2048×2048	العرض عالي الدقة، المطبوعات
`4K`	4096×4096	الطباعة الاحترافية، العرض على الشاشات الكبيرة

🎯 نصيحة تقنية: إذا كنت بحاجة إلى اختبار تأثير مجموعات مختلفة من المعلمات، نوصي باستخدام منصة APIYI (apiyi.com) لاستدعاء الواجهات البرمجية. توفر المنصة واجهة API موحدة تسهل عملية التحقق السريع من تكوينات المعلمات.

لماذا لا يدعم Nano Banana Pro ميزة الـ Seed؟

الأسباب التقنية المحتملة

1. اختلاف بنية النموذج

يعتمد Nano Banana Pro على بنية Gemini متعددة الوسائط، وهي تختلف عن نماذج الانتشار التقليدية (Diffusion Model). في نماذج الانتشار التقليدية، تسير عملية التوليد كالتالي:

ضجيج عشوائي ← إزالة الضجيج تدريجيًا ← الصورة النهائية

يتحكم الـ Seed في خطوة "الضجيج العشوائي". أما توليد الصور في Gemini، فقد يتبع نموذج توليد مختلفًا تمامًا.

2. اعتبارات الأمان والامتثال

قد يُساء استخدام تثبيت الـ Seed من أجل:

النسخ الدقيق لأنماط الصور المحمية بحقوق الطبع والنشر.
تجاوز فلاتر أمان المحتوى.
التوليد الجماعي لمحتوى مشابه غير لائق.

ربما تعمدت Google عدم إتاحة هذا البارامتر لاعتبارات تتعلق بالأمان.

3. استراتيجية تحديد موقع المنتج

يتم تسويق Nano Banana Pro كأداة "لتوليد الصور عبر المحادثة"، مع التركيز على:

التحرير عبر محادثات متعددة الجولات.
التفاعل باللغة الطبيعية.
فهم السياق.

بدلاً من نمط "التحكم الدقيق في البارامترات" التقليدي.

هل ستفتح الشركة الرسمية بارامتر الـ Seed؟

لا يوجد بيان رسمي حتى الآن. ولكن بالنظر إلى التوجهات التقنية:

طلبات المستخدمين قوية، وهناك مطالبات واسعة من المجتمع.
معظم المنافسين يدعمون هذه الميزة.
المستخدمون التجاريون لديهم متطلبات عالية فيما يخص الاتساق.

توقع: قد يتم دعمها بشكل ما في الإصدارات المستقبلية، لكن التوقيت غير مؤكد.

البديل الأول: نظام وصف الشخصية التفصيلي

الفكرة المحورية

بما أنه لا يمكن استخدام الـ Seed لتثبيت العشوائية، فسنستخدم وصفاً نصياً فائق التفصيل لزيادة الاتساق إلى أقصى حد.

نموذج وصف الشخصية

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
)

# 定义角色基础描述 (尽可能详细)
character_base = """
角色名称: 小蓝
性别: 女性
年龄外观: 25岁左右
发型: 齐肩直发,深蓝色,有光泽
发色: #1E3A5F 深海蓝
眼睛: 大眼睛,双眼皮,瞳色为浅蓝色
脸型: 鹅蛋脸,下巴微尖
肤色: 白皙,略带粉色
身高体型: 165cm,纤细
穿着风格: 现代简约,偏好蓝白配色
特征标记: 右耳有一颗小痣
艺术风格: 日系插画风格,线条清晰,色彩明亮
"""

def generate_character_scene(scene_description):
    prompt = f"""
    {character_base}

    当前场景: {scene_description}

    请生成这个角色在该场景中的图像,保持角色特征完全一致。
    """

    response = client.images.generate(
        model="nano-banana-pro",
        prompt=prompt,
        size="1024x1024"
    )
    return response.data[0].url

# 生成不同场景
scene1 = generate_character_scene("在现代咖啡厅里喝咖啡,阳光从窗户照进来")
scene2 = generate_character_scene("在办公室电脑前工作,表情专注")
scene3 = generate_character_scene("在海边沙滩散步,微风吹动头发")

قائمة عناصر الوصف

الفئة	العناصر الإلزامية	العناصر الاختيارية
الوجه	شكل الوجه، شكل العينين، الحواجب	الشامات، الندبات، عادات التعبير
تسريحة الشعر	الطول، اللون، الملمس	إكسسوارات الشعر، ستايل الغرة
بنية الجسم	الطول، نطاق الوزن	خصائص الوضعية
الملابس	نمط الأسلوب، اللون الأساسي	قطع ملابس محددة، الإكسسوارات
الفن	الأسلوب العام، خصائص الخطوط	أسلوب الضوء والظل، الميول اللونية

النتائج والقيود

المميزات:

لا حاجة لأدوات إضافية.
جاهز للاستخدام الفوري.
التكلفة صفر.

القيود:

الاتساق يتراوح بين 60-70% تقريباً.
لا تزال التفاصيل تشهد بعض التقلبات.
يتطلب محاولات متعددة.

البديل الثاني: الصور المرجعية (Reference Images)

خاصية الصور المرجعية في Nano Banana Pro

الخبر السار هو أن Nano Banana Pro يدعم ميزة الصورة المرجعية، وهي الحل الأمثل لتحقيق اتساق الشخصية.

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
)

def load_reference_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

# 加载角色参考图
reference_base64 = load_reference_image("character_reference.png")

response = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/png;base64,{reference_base64}"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "参考这个角色的外观特征,生成她在海边散步的图像,保持角色完全一致"
                }
            ]
        }
    ]
)

أفضل الممارسات للصور المرجعية

نقطة الممارسة	الشرح
اختيار صور مرجعية واضحة	من الأمام، إضاءة كافية، تفاصيل واضحة.
توفير مراجع من زوايا متعددة	الجمع بين المنظر الأمامي والجانبي يعطي نتائج أفضل.
تحديد العناصر المراد الحفاظ عليها بوضوح	مثل "حافظ على اتساق تسريحة الشعر، الملابس، وملامح الوجه".
تحديد نطاق التغييرات	مثل "تغيير الخلفية والوضعية فقط".

Gemini 3 Pro Image يدعم ما يصل إلى 14 صورة مرجعية

# 多参考图示例
reference_images = [
    load_reference_image("character_front.png"),
    load_reference_image("character_side.png"),
    load_reference_image("character_back.png"),
]

content = []
for ref in reference_images:
    content.append({
        "type": "image_url",
        "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{ref}"}
    })

content.append({
    "type": "text",
    "text": "基于以上参考图中的角色,生成她在图书馆阅读的场景"
})

💡 بداية سريعة: نوصي باستخدام منصة APIYI (apiyi.com) لاختبار ميزة الصور المرجعية. تدعم المنصة رفع تنسيقات صور متعددة، مما يسهل التحقق من النتائج بسرعة.

البديل الثالث: التحرير عبر الحوار متعدد الجولات

الاستفادة من قدرات الحوار في Gemini

تكمن الميزة الفريدة لـ Nano Banana Pro في التحرير عبر الحوار متعدد الجولات. يمكنك:

إنشاء صورة أولية
ضبط التفاصيل بدقة من خلال الحوار
الاقتراب تدريجيًا من النتيجة المثالية
حفظ النسخة المرضية كمرجع لاحق

سير عمل التحرير عبر الحوار

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

conversation = []

# الجولة الأولى: إنشاء الشخصية الأساسية
conversation.append({
    "role": "user",
    "content": "أنشئ فتاة بأسلوب الأنمي بشعر أزرق قصير، ترتدي فستاناً أبيض"
})

response1 = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=conversation
)

# حفظ رد المساعد
conversation.append({
    "role": "assistant",
    "content": response1.choices[0].message.content
})

# الجولة الثانية: ضبط التفاصيل بدقة
conversation.append({
    "role": "user",
    "content": "رائع، ولكن يرجى تغيير طول الشعر ليصبح بطول الكتف، وجعل العينين أكبر وأكثر استدارة"
})

response2 = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=conversation
)

# الجولة الثالثة: تغيير المشهد مع الحفاظ على الشخصية
conversation.append({
    "role": "assistant",
    "content": response2.choices[0].message.content
})

conversation.append({
    "role": "user",
    "content": "حافظ على جميع سمات هذه الشخصية كما هي، وضعها في مشهد تحت أشجار الكرز (الساكورا)"
})

response3 = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=conversation
)

تقنيات التحرير عبر الحوار

التقنية	مثال
تحديد العناصر المطلوب الحفاظ عليها	"حافظ على مظهر الشخصية تماماً دون تغيير، وقم بتغيير الخلفية فقط"
التعديل التدريجي	تغيير عنصر واحد فقط في كل مرة، والضبط تدريجياً
التأكيد قبل المتابعة	"هذه النسخة مرضية، استمر بناءً عليها"
حفظ نقاط التقدم	تسجيل سجل الحوار للنسخ المرضية

الخيار البديل الرابع: مزيج الأدوات الخارجية

تصميم سير العمل

إذا كانت متطلبات الاتساق عالية جداً، يمكنك الجمع بين عدة أدوات خارجية:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ الخطوة 1: استخدام أدوات تدعم Seed لإنشاء نموذج أولي للشخصية  │
│ الأدوات: Stable Diffusion / Leonardo AI                  │
│ المخرجات: صورة مرجعية للشخصية (من زوايا متعددة)           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ الخطوة 2: استخدام Nano Banana Pro لإنشاء صور المشاهد       │
│ المدخلات: الصورة المرجعية + وصف المشهد                     │
│ الميزة: الاستفادة من قدراته القوية في فهم وتوليد المشاهد      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ الخطوة 3: المعالجة اللاحقة والتحسين                       │
│ الأدوات: Photoshop / المحررات عبر الإنترنت                │
│ المهمة: الضبط الدقيق، توحيد الأسلوب، تصحيح التفاصيل         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

مزيج الأدوات الموصى به

المرحلة	الأداة الموصى بها	الدور
تصميم الشخصية	Stable Diffusion + ControlNet	التحكم الدقيق في سمات الشخصية
توليد المشهد	Nano Banana Pro	الاستفادة من الفهم القوي للمشاهد
توحيد الأسلوب	IP-Adapter / LoRA	الحفاظ على اتساق الأسلوب الفني
المعالجة اللاحقة	Photoshop / Canva	التعديلات النهائية

تحليل التكلفة والعائد

الحل	الاتساق	التعقيد	التكلفة
وصف تفصيلي	60-70%	منخفض	منخفض
صور مرجعية	80-90%	متوسط	متوسط
حوار متعدد الجولات	70-85%	متوسط	متوسط
مزيج أدوات خارجية	95%+	عالٍ	عالٍ

💰 تحسين التكلفة: بالنسبة للمشاريع التجارية، ننصح باستخدام منصة APIYI (apiyi.com) لاستدعاء واجهات برمجة التطبيقات لمختلف النماذج. تدعم المنصة نماذج متنوعة مثل Nano Banana Pro وStable Diffusion، مما يتيح لك دمجها بمرونة لتحقيق أفضل توازن بين الأداء والتكلفة.

حالة عملية: إنشاء سلسلة شخصية IP متسقة

متطلبات المشروع

إنشاء شخصية IP باسم "شاو تشنغ" (البرتقالة الصغيرة)، وتتطلب:

5 صور في مشاهد مختلفة.
تطابق تام في مظهر الشخصية.
أن تكون مناسبة للدعاية والإعلان للعلامة التجارية.

خطوات التنفيذ

الخطوة 1: تحديد مواصفات الشخصية

character_spec = {
    "name": "شاو تشنغ",
    "style": "أسلوب رسوم توضيحية مسطحة (Flat Illustration)، بسيط ولطيف",
    "hair": "شعر برتقالي بتسريحة ذيل الحصان المزدوج، أطراف مجعدة قليلاً",
    "eyes": "عيون كبيرة، بؤبؤ بني، لمعة براقة",
    "face": "وجه مستدير، أحمر خدود واضح، تعبير مبتسم",
    "outfit": "سترة هودي برتقالية + تنورة بيضاء قصيرة، حذاء رياضي",
    "accessories": "إكسسوار شعر على شكل برتقالة",
    "color_palette": ["#FF8C00", "#FFA500", "#FFFFFF", "#FFE4B5"]
}

الخطوة 2: توليد الصورة المرجعية الأولية

initial_prompt = f"""
قم بإنشاء تصميم لشخصية IP:
- الاسم: {character_spec['name']}
- الأسلوب: {character_spec['style']}
- تسريحة الشعر: {character_spec['hair']}
- العيون: {character_spec['eyes']}
- شكل الوجه: {character_spec['face']}
- الملابس: {character_spec['outfit']}
- الإكسسوارات: {character_spec['accessories']}

ولد صورة كاملة للشخصية من الأمام، خلفية بيضاء نقية، لتسهيل الاستخدام لاحقاً.
"""

# يتم التوليد عدة مرات واختيار النتيجة الأكثر رضاءً لتكون المرجع

الخطوة 3: استخدام الصورة المرجعية لتوليد السلسلة

scenes = [
    "تختار البرتقال في السوبر ماركت، بتعبير سعيد",
    "تقرأ كتاباً على مقعد في الحديقة، تحت ضوء الشمس المشرق",
    "تصنع كعكة البرتقال في المطبخ، وترتدي مئزراً",
    "تلعب على شاطئ البحر، والخلفية هي غروب الشمس",
    "تزين الغرفة بمناسبة الكريسماس، وترتدي قبعة سانتا"
]

for scene in scenes:
    prompt = f"""
    بالرجوع إلى صورة الشخصية المرفقة، حافظ على ثبات جميع السمات الخارجية للشخصية تماماً:
    - نفس تسريحة ذيل الحصان المزدوج البرتقالية
    - نفس العيون الكبيرة وأحمر الخدود
    - نفس إكسسوار البرتقالة على الشعر
    - الحفاظ على أسلوب الرسوم التوضيحية المسطحة

    المشهد: {scene}
    """
    # توليد الصور...

تقييم النتائج

باستخدام مزيج "الصورة المرجعية + الوصف التفصيلي"، وصل معدل الاتساق الفعلي في الاختبارات إلى 85-90%.

الأسئلة الشائعة FAQ

س1: هل سيتم دعم معامل الـ Seed مستقبلاً؟

لا يوجد جدول زمني رسمي حالياً. تركز استراتيجية جوجل لمنتج Nano Banana Pro على تعزيز "التفاعل الحواري" بدلاً من التحكم التقليدي عبر المعاملات. ومع ذلك، مع تزايد طلبات المستخدمين، فمن الممكن أن يتم دعمه بشكل ما في الإصدارات المستقبلية. ننصح بمتابعة تحديثات الوثائق الرسمية، أو الحصول على آخر أخبار الميزات عبر منصة APIYI (apiyi.com).

س2: ما مدى دقة الاتساق (Consistency) عند استخدام صورة مرجعية؟

تصل النسبة في الاختبارات الفعلية إلى حوالي 80-90%. قد تظهر الاختلافات الرئيسية في:

التفاصيل الدقيقة للوجه.
تأثيرات الإضاءة والظلال.
اتجاه طيات الملابس.

بالنسبة لمعظم الأغراض التجارية، يُعد هذا المستوى من الاتساق كافياً تماماً.

س3: هل هناك حد لعدد الرسائل في الحوارات المتعددة؟

تحتوي واجهة برمجة تطبيقات Gemini API على حد لطول السياق (Context Window)، ولكن بالنسبة لسيناريوهات توليد الصور، عادةً ما يكون إجراء 10-20 دورة حوار أمراً طبيعياً ولا يسبب مشاكل. يُنصح بـ "إعادة تعيين" الحوار بشكل دوري، واستخدام الصورة المرضية الحالية كصورة مرجعية جديدة لبدء جلسة جديدة.

س4: أي حل هو الأنسب للمشاريع التجارية؟

نوصي بالحل المشترك: صورة مرجعية + وصف دقيق:

اتساق كافٍ للاستخدام التجاري (85%+).
تكلفة قابلة للتحكم.
لا حاجة لسلسلة أدوات معقدة.

يمكنك اختبار ونشر هذا الحل بسهولة عبر منصة APIYI (apiyi.com).

س5: هل هناك طريقة لتحقيق اتساق بنسبة 100% تماماً؟

في ظل عدم دعم الـ Seed، من الناحية النظرية لا يمكن تحقيق اتساق بنسبة 100%. إذا كانت متطلبات الاتساق لديك عالية جداً، نقترح الآتي:

استخدام أدوات تدعم الـ Seed (مثل Stable Diffusion) لإنشاء الشخصية الأساسية.
إدخال الشخصية الناتجة كصورة مرجعية في Nano Banana Pro.
إجراء معالجة لاحقة (Post-processing) عند الضرورة.

ملخص

أكدت Nano Banana Pro رسمياً أنها لا تدعم معامل الـ Seed، مما يعني أنه لا يمكن تحقيق توليد صور قابل للتكرار تماماً بالطريقة التقليدية.

لكن لدينا 4 حلول بديلة:

الحل	مستوى الاتساق	السيناريو الموصى به
وصف دقيق للشخصية	60-70%	النماذج الأولية السريعة، المشاريع الشخصية
صورة مرجعية	80-90%	الخيار الأول للمشاريع التجارية
تعديل عبر حوارات متعددة	70-85%	التحسين المتكرر، معالجة صورة واحدة بدقة
مزيج من الأدوات الخارجية	95%+	المستوى الاحترافي، المشاريع ذات المتطلبات العالية

نصائح جوهرية:

المشاريع التجارية: استخدم مزيج (الصورة المرجعية + الوصف الدقيق).
الإبداع الشخصي: يكفي الاعتماد على التعديل عبر الحوارات المتعددة.
الاحتياجات المهنية: فكر في حل دمج الأدوات الخارجية.
المتابعة المستمرة: قد تدعم النسخ المستقبلية الـ Seed رسمياً.

نوصي باستخدام APIYI (apiyi.com) لاختبار هذه الحلول بسرعة، حيث تدعم المنصة Nano Banana Pro ومجموعة متنوعة من نماذج توليد الصور، مما يسهل عليك العثور على الحل الأنسب لاحتياجاتك.

قراءات إضافية:

وثائق Gemini الرسمية لتوليد الصور: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
دليل استخدام الـ Seed في Stable Diffusion: getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion
تقنيات اتساق الصور بالذكاء الاصطناعي: venice.ai/blog/how-to-use-seed-numbers-to-create-consistent-ai-generated-images

📝 المؤلف: الفريق التقني لـ APIYI | متخصصون في دمج وتحسين واجهات برمجة تطبيقات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي.
🔗 التواصل التقني: قم بزيارة APIYI (apiyi.com) للحصول على رصيد اختبار Nano Banana Pro والدعم التقني.