Nano Banana Pro Vollständiger Leitfaden zur Gesichtskonsistenz: 4 Tipps zur Lösung von Gesichtsverformungsproblemen bei Modellen

Anmerkung des Autors: Tiefenanalyse der technischen Grenzen und praktischen Lösungen für die Gesichtskonsistenz bei Nano Banana Pro. Behandelt werden Referenzbild-Strategien, Vorlagen für Eingabeaufforderungen, Workflows für mehrstufige Bearbeitung sowie Methoden zur kostengünstigen, hochfrequenten Iteration via APIYI für nur 0,05 $ pro Durchgang.

Bei der Erstellung von Model-Bildern mit Nano Banana Pro ist die häufigste Beschwerde: „Das Gesicht verformt sich ständig“, „Die Person sieht plötzlich viel dicker aus“ oder „In einer anderen Szene sieht sie nicht mehr wie dieselbe Person aus“. Für diese Probleme gibt es Lösungen, aber man muss zunächst eine entscheidende Voraussetzung verstehen: Nano Banana Pro kann derzeit keine 100-prozentige Gesichtskonsistenz über verschiedene Generierungen hinweg garantieren – bei jeder Generierung werden die Gesichtszüge neu interpretiert. Das ist eine Einschränkung der Modellarchitektur und liegt nicht an schlecht geschriebenen Eingabeaufforderungen.

Kernwert: Nach der Lektüre dieses Artikels werden Sie die tieferliegenden Ursachen für Probleme mit der Gesichtskonsistenz verstehen. Sie werden die Best Practices aus der Kombination von Referenzbild-Strategien, Eingabeaufforderungen und mehrstufigen Iterationen beherrschen und lernen, wie Sie mit APIYI für nur 0,05 $ pro Testlauf kostengünstig die optimale Lösung finden.

Zuerst klären: Warum ist Gesichtskonsistenz so schwierig?

Kernbotschaft: Nano Banana Pro ist nicht speziell für das Face-Locking konzipiert; seine Stärken liegen in der Bildqualität und dem Text-Rendering. Im Vergleich zu spezialisierten Tools für Gesichtskonsistenz wie Stable Diffusion (mit LoRA), Flux (extrem realistisch) oder InstantID weist Nano Banana Pro in dieser Dimension strukturelle Grenzen auf. Verbesserungen der Eingabeaufforderungen helfen, sind aber kein Allheilmittel – erst die Kombination aus Referenzbild + Eingabeaufforderung + Iterationsstrategie maximiert die Konsistenz.

Grenzen der Gesichtskonsistenz bei Nano Banana Pro

Offiziell unterstützte Konsistenzmechanismen

Nano Banana Pro unterstützt nativ die Gesichtskonsistenz durch Referenzbilder. Hier sind die technischen Details:

• Bis zu 14 Referenzbilder: Sie können bis zu 14 Bilder als Referenz hochladen; die höchste Treue wird bei bis zu 6 Bildern erreicht.
• Gleichzeitige Konsistenz für bis zu 5 Personen: In einer einzigen Generierung können die Gesichtsmerkmale von bis zu 5 Personen verfolgt werden.
• Identity Latent Code Mechanismus: Das Modell bildet das Gesicht als "stabile latente Repräsentation" ab, um Identitätsanker beim Ändern von Szenen beizubehalten.
• Image-to-Image Bearbeitung: Nach dem Hochladen von Referenzbildern können Kleidung, Hintergrund und Posen per Anweisung geändert werden, ohne das Gesicht zu verändern.

Tatsächliche Einschränkungen (Ehrliche Einschätzung)

Offiziell beworbene Fähigkeiten            Tatsächliche Nutzererfahrung
─────────────────────────────────────────
"Gesichtsidentität fixieren"      →    Immer noch leichte Abweichungen bei jeder Generierung
"Konsistenz über Szenen hinweg"   →    Licht-/Winkeländerungen lösen eine Neuinterpretation aus
"Support für 14 Referenzbilder"   →    Effekt sinkt drastisch bei unzureichender Bildqualität
"5 Personen gleichzeitig"         →    Konsistenz sinkt deutlich bei mehr als 2 Personen

Fazit: Derzeit liegt die Gesichtskonsistenz von Nano Banana Pro im Bereich von "brauchbar" bis "gut", ist aber noch ein Stück von "perfekt" entfernt. Wenn Ihr Projekt eine extrem hohe Präzision erfordert (z. B. lizenzierte Promi-Fotoshootings oder forensische Zwecke), empfiehlt sich die Kombination mit spezialisierten Tools.

4 Kernstrategien zur Verbesserung

Tipp 1: Die Referenzbild-Strategie (Am wichtigsten)

Die Qualität des Referenzbildes ist der entscheidende Faktor für die Konsistenz des Gesichts, weit wichtiger als der Prompt selbst.

Erstellung einer 360°-Referenzbibliothek (Empfohlen für E-Commerce-Models):

Struktur des Referenzordners:
model_ref/
├── front_neutral.jpg      # Vorne, neutraler Ausdruck
├── front_smile.jpg        # Vorne, Lächeln
├── side_left_45.jpg       # Links 45°
├── side_right_45.jpg      # Rechts 45°
└── three_quarter.jpg      # 3/4-Profil (häufigste Komposition)

Laden Sie bei jeder Generierung 2-3 Referenzbilder hoch (Frontalansicht + der Winkel, der der Zielkomposition am nächsten kommt). Wechseln Sie die Kombination der Referenzbilder nicht ständig.

Tipp 2: Optimierung der Prompt-Struktur

Das Hinzufügen expliziter Anweisungen zur Beibehaltung der Gesichtszüge ist der direkteste Weg zur Verbesserung durch Prompts:

❌ Falsche Schreibweise (ohne Beibehaltungs-Anweisung):
"A young Asian woman wearing a red dress, studio lighting, 4K"

✅ Richtige Schreibweise (mit vollständiger Beibehaltungs-Anweisung):
"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."

Spezielle Prompts gegen das Problem des "aufgeschwemmten Gesichts":

Positive Prompts hinzufügen:
"slim face, defined jawline, natural facial proportions,
realistic bone structure, angular cheekbones"

Negative Konzepte (am Ende des Prompts angeben, was vermieden werden soll):
Avoid: "fat face, round puffy cheeks, bloated face,
overly smooth skin, plastic skin, waxy appearance,
airbrushed, over-retouched, flat eyes, doll-like"

Fixierung des Kamerawinkels (sehr wichtig): Verwenden Sie bei jeder Generierung die gleiche Beschreibung der fotografischen Perspektive. Winkeländerungen sind einer der Hauptgründe für eine fehlerhafte Neuinterpretation des Gesichts:

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

Tipp 3: Workflow mit mehreren Bearbeitungsrunden (Image-to-Image)

Versuchen Sie nicht, das perfekte Ergebnis in einem Schritt zu erzielen. Der professionelle Workflow folgt dem Prinzip "zuerst das Ganze, dann die Details":

Runde 1: Globale Komposition
→ Referenzbild hochladen + vollständigen Prompt nutzen
→ 3-5 Varianten generieren, die mit den besten Gesichtsproportionen auswählen

Runde 2: Gesichtsverfeinerung (Image-to-Image)
→ Das beste Ergebnis der Vorrunde als neues Eingabebild verwenden
→ Prompt auf das Gesicht fokussieren: "Refine face detail,
  sharpen eyes, maintain exact facial structure,
  improve skin texture realism. Keep everything
  else unchanged."

Runde 3: Lokale Korrekturen (falls nötig)
→ Details wie Hände oder Haarsträhnen separat korrigieren
→ Prompt: "Fix hands to have 5 fingers,
  natural hand pose. Keep face and body unchanged."

🚀 Kostengünstige Iteration: Ein Workflow über mehrere Runden bedeutet, dass ein Bildsatz etwa 5-15 API-Aufrufe erfordern kann. Über den Zugang von APIYI (apiyi.com) kostet jeder Aufruf nur $0,05. Die Gesamtkosten für ein komplettes Model-Set liegen somit bei $0,25 – $0,75, was im Vergleich zu den $1,20 – $3,60 auf der offiziellen Website über 79 % spart.

Tipp 4: Fixierung der Generierungsparameter (API-Ebene)

Wenn Sie Iterationen in Serie über die API durchführen, hilft die Beibehaltung konsistenter Parameter, zufällige Abweichungen zu reduzieren:

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    # APIYI-Endpunkt, $0,05/Aufruf
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

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

# Feste Prompt-Vorlage für Gesichtskonsistenz
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"
):
    """
    Generiert Model-Bilder mit Gesichtskonsistenz unter Verwendung eines Referenzbildes.
    Aufruf über APIYI (apiyi.com), $0,05/Aufruf.
    """
    # Referenzbild einlesen
    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


# Stapelverarbeitung für Model-Bilder in verschiedenen Szenarien (mit derselben Referenz)
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 Bilder, Gesamtkosten bei APIYI: $0,15

Hinweis: vip.apiyi.com im Code ist der Zugangsendpunkt von APIYI (apiyi.com). Er ist vollständig kompatibel mit dem originalen Google Gemini-Format, es ist keine Formatkonvertierung erforderlich.

Vollständige Prompt-Vorlagenbibliothek

Hier sind optimierte Prompt-Vorlagen für verschiedene Aufnahmestile, die Sie direkt kopieren können:

Vorlage A: E-Commerce-Modell (Weißer/Einfarbiger Hintergrund)

[Reference image: front-facing portrait of model]

Fashion model wearing {Beschreibung der Kleidung}, 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

Vorlage B: Lifestyle/Outdoor-Modell

[Reference image: front-facing portrait of model]

Young woman in {Szenenbeschreibung}, wearing {Beschreibung der Kleidung}.
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: {Details zur Umgebung}, natural daylight, golden hour lighting
POSE: {Posenbeschreibung}, 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

Vorlage C: Mehrstufige Verfeinerung (Image-to-Image)

[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.

Checkliste zur Qualitätsprüfung von Referenzbildern

Nutzen Sie diese Checkliste, um vor dem Hochladen zu bewerten, ob Ihr Referenzbild den Anforderungen entspricht:

Bewertungsstandard:

• 8 Punkte erfüllt → Exzellente Qualität, maximale Gesichtskonsistenz.
• 5–7 Punkte erfüllt → Brauchbar, aber es kann zu leichten Abweichungen kommen.
• Weniger als 5 Punkte → Es wird empfohlen, das Referenzbild zu tauschen; selbst die beste Eingabeaufforderung wird hier nur begrenzte Ergebnisse liefern.

💡 Praxistipp: Bevor Sie mit der Massenproduktion beginnen, generieren Sie zunächst 3–5 Testbilder mit einem einzelnen Referenzbild. Bewerten Sie manuell, ob die Konsistenz Ihren geschäftlichen Anforderungen entspricht. Die Testphase über APIYI (apiyi.com) kostet insgesamt nur etwa 0,15–0,25 $ – ein minimales Risiko.

Horizontaler Vergleich der Gesichtskonsistenz verschiedener KI-Tools

💡 Empfehlung zur Auswahl: Wenn Ihr Anwendungsfall eine Abweichung des Gesichts von 5–15 % erlaubt (z. B. Model-Shoots für E-Commerce), ist Nano Banana Pro in Kombination mit den hier beschriebenen Techniken die kosteneffizienteste Lösung. Wenn Sie absolute Konsistenz benötigen (derselbe Charakter in 100 Bildern exakt gleich), sollten Sie spezialisierte Tools wie Stable Diffusion + LoRA oder InstantID nutzen. Diese lassen sich bequem über die Multi-Modell-Schnittstelle von APIYI (apiyi.com) testen und wechseln.

Vollständiger Workflow für E-Commerce-Modellszenarien

Die Besonderheit im E-Commerce-Bereich liegt darin, dass dasselbe Modell in verschiedenen Outfits × verschiedenen Szenarien konsistent bleiben muss, während gleichzeitig eine schnelle Batch-Erstellung der Bilder erforderlich ist.

Empfohlener Workflow

Phase 1: Aufbau einer Referenzbibliothek (Einmaliger Aufwand)

1. Erstellen oder Vorbereiten von 3-5 hochwertigen Modell-Referenzbildern
   - Frontalansicht mit neutralem Ausdruck, 1024×1024 oder höher
   - Seitenprofil 45° (jeweils links und rechts)
   - 3/4-Profil (am häufigsten für die Präsentation von Kleidung verwendet)
2. Einheitliche Benennung und Speicherung in einem festen Ordner
3. Bei jedem API-Aufruf wird dieselbe Gruppe von Referenzbildern verwendet

Phase 2: Vorlagenerstellung (Erste Finalisierung)

1. Hochladen von 2 Referenzbildern (Frontal + 3/4-Profil)
2. Verwendung einer vollständigen Eingabeaufforderung zur Beibehaltung der Merkmale + Beschreibung der Zielkleidung
3. Generierung von 5-10 Varianten
4. Manuelle Auswahl der 1-2 Bilder, die dem Standard am nächsten kommen
5. Verwendung der freigegebenen Bilder als "finalisierte Referenz" für nachfolgende Runden

Phase 3: Batch-Umkleiden (Skalierung)

# 基于定版参考批量生成，APIYI 每张 $0.05
outfits = ["红色旗袍", "白色西装", "休闲牛仔", "晚礼服"]
for outfit in outfits:
    generate_with_face_ref(
        reference_image_path="approved_ref.png",  # 定版参考
        outfit=outfit,
        ...
    )

Phase 4: Qualitätskontrolle und Selektion

Nach jeder Batch-Ausgabe sind folgende Prüfungen durchzuführen:
□ Entspricht die Gesichtsform der Referenz (Fokus auf Wangenknochen und Kieferpartie)?
□ Sind die Augen lebendig, ist der Glanz natürlich?
□ Ist die Hauttextur realistisch (kein "Wachsfiguren"-Look)?
□ Sind die Hände korrekt (5 Finger, natürliche Pose)?
□ Nicht freigegebene Bilder werden separat in einer zweiten Runde (Image-to-Image) verfeinert.

🎯 Kostenschätzung: Für 100 E-Commerce-Modellbilder (einschließlich 20 % Ausschuss/Überarbeitung) belaufen sich die Gesamtkosten über APIYI (apiyi.com) auf ca. 6 $. Im Vergleich zu 28,80 $ auf der offiziellen Website entspricht dies einer Ersparnis von 79 %.

API-Kostenkontrolle bei Batch-Iterationen

Bei der Erstellung von Model-Bildern sind Iterationen unvermeidlich. Hier ist ein Kostenvergleich basierend auf verschiedenen Produktionsgrößen:

Tipps zur Kostenkontrolle:

1. Zuerst mit 2K-Auflösung testen: Erst wenn die Gesichtsproportionen zufriedenstellend sind, auf 4K umstellen, um Iterationskosten zu sparen (bei APIYI kosten 1K/2K/4K jeweils einheitlich $0.05).
2. Batch-Aufrufe mit Nebenläufigkeit: Nutzen Sie asyncio, um 5-10 Anfragen gleichzeitig zu verarbeiten und die Zeit für die Batch-Erstellung zu verkürzen.
3. Lokales Caching der Referenzbild-Verarbeitung: Vermeiden Sie es, das Referenzbild bei jedem Aufruf neu einzulesen und zu kodieren.

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

# Referenzbild vorab kodieren (vermeidet wiederholte 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:
    """Einzelne asynchrone Generierung"""
    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"  Fehler: {e}")
    return False

async def batch_generate(tasks: list) -> None:
    """Batch-Generierung mit Nebenläufigkeit, Limit auf 5 gleichzeitige Tasks"""
    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])

# Anwendungsbeispiel
tasks = [
    {"prompt": "Model in red dress, white background... [Vollständige Eingabeaufforderung hier]", "output": f"out_{i:03d}.png"}
    for i in range(20)
]
asyncio.run(batch_generate(tasks))
# 20 Bilder gleichzeitig generiert, APIYI-Gesamtkosten $1.00

💰 Kostenzusammenfassung: Durch den Zugriff über APIYI (apiyi.com) lassen sich die Kosten für ein Set von Model-Bildern selbst bei vielen Iterationen unter $1 halten. Das ist weitaus günstiger als die Beauftragung eines Fotografen oder Abonnements für professionelle KI-Tools.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Fügen Sie dies am Ende Ihrer Eingabeaufforderung hinzu (beschreibt zu vermeidende Effekte):
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.

Zusammenfassung

Die Kernpunkte zur Gesichtskonsistenz in Nano Banana Pro:

1. Grenzen erkennen: Nano Banana Pro kann keine 100 %ige Gesichtskonsistenz über verschiedene Generationen hinweg garantieren. Dies ist eine Einschränkung der Architektur, kein Problem der Eingabeaufforderung.
2. Referenzbilder haben Priorität: Hochwertige Referenzbilder (1024px+, gleichmäßige Beleuchtung, verschiedene Winkel) sind das effektivste Mittel zur Verbesserung und weitaus wichtiger als die Eingabeaufforderung.
3. Verstärkung durch Eingabeaufforderungen: Fügen Sie explizite Anweisungen zur Beibehaltung hinzu (Preserve facial structure) sowie negative Beschreibungen (Avoid fat face, plastic skin).
4. Mehrstufige Iteration: Erst global, dann lokal. Nutzen Sie das beste Ergebnis der vorherigen Runde als Referenzbild für die nächste, um sich schrittweise dem Ziel anzunähern.

Aktuell gibt es keine perfekte Lösung, aber die Kombination aus Referenzbild + Eingabeaufforderung + mehrstufiger Iteration kann die Konsistenz von „inakzeptabel“ auf „kommerziell nutzbar“ steigern. Wir empfehlen den Zugriff über APIYI apiyi.com für 0,05 $/Aufruf, um kostengünstige, hochfrequente Iterationen zu ermöglichen und so die optimale Kombination von Eingabeaufforderungen zu finden.

Referenzmaterialien

1. Vollständiger Leitfaden zur Charakterkonsistenz in Nano Banana Pro

   • Link: wavespeed.ai/blog/posts/google-nano-banana-pro-complete-guide-2026
   • Beschreibung: Enthält Informationen zu Beschränkungen der Referenzbildanzahl und Details zur Face-Lock-Funktion.

2. Behebung von Problemen mit weichen Gesichtern/Deformationen in Nano Banana Pro

   • Link: skywork.ai/blog/how-to-fix-nano-banana-faces-softness-hands-eyes-guide-2025
   • Beschreibung: Datenbank für negative Eingabeaufforderungen und Praktiken zur mehrstufigen Korrektur.

3. Nano Banana Pro für E-Commerce-Modebilder

   • Link: glbgpt.com/hub/how-to-create-ai-generated-fashion-images-for-ecommerce-using-nano-banana-pro
   • Beschreibung: Vollständiger Workflow für die Batch-Erstellung von E-Commerce-Models.

4. Dokumentation der APIYI-Plattform

   • Link: docs.apiyi.com
   • Beschreibung: Nativer Gemini-Format-Zugriff und Anleitung zur Nutzung der Image-to-Image-Schnittstelle.

Autor: Technik-Team
Technischer Austausch: Teilen Sie gerne Ihre Erfahrungen beim Debugging der Gesichtskonsistenz in den Kommentaren. Weitere Tipps zur KI-Bildgenerierung finden Sie in der APIYI apiyi.com Technik-Community.