"Para la generación de imágenes a partir de texto, quiero fijar el prompt para generar un personaje de IP constante. ¿Se abrirá el parámetro de Semilla (Seed) fija?"
Esta es una de las preguntas más frecuentes entre los desarrolladores que usan Nano Banana Pro. Lamentablemente, la documentación oficial ha confirmado que Nano Banana Pro no admite actualmente el parámetro Seed.
Al consultar la documentación oficial de Google (ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation), verás que los únicos parámetros admitidos son:
aspect_ratio: relación de aspecto (1:1, 16:9, 4:3, etc.)image_size: resolución (1K, 2K, 4K)
No hay parámetro Seed.
Pero esto no significa que sea imposible lograr la consistencia del personaje. En este artículo, analizaremos a fondo el principio del parámetro Seed y exploraremos 4 alternativas para fijar personajes de IP en Nano Banana Pro.
Qué es el parámetro Seed
Cómo funciona la Seed
En la generación de imágenes por IA, la Seed (semilla) es un valor numérico que se utiliza para inicializar el generador de números aleatorios, determinando el patrón de ruido inicial de la imagen generada.
| Concepto | Descripción |
|---|---|
| Definición de Seed | Valor numérico que controla el patrón de ruido inicial |
| Efecto | Misma Seed + mismos parámetros = misma imagen |
| Comportamiento por defecto | Generación aleatoria si no se especifica; cada resultado es distinto |
| Rango de valores | Normalmente enteros de 0 a 2^32 |
Por qué la Seed es importante para la consistencia del personaje
Imagina este escenario:
Has diseñado un personaje de IP llamado "Pequeño Azul" y necesitas generar:
- Pequeño Azul en una cafetería
- Pequeño Azul en una oficina
- Pequeño Azul en la playa
Sin el parámetro Seed, incluso usando la misma descripción del personaje, cada "Pequeño Azul" generado podría verse diferente: el peinado, los rasgos faciales y la complexión física variarían.
Con el parámetro Seed, podrías:
- Generar una imagen de personaje satisfactoria y registrar su valor de Seed.
- Usar la misma Seed en generaciones posteriores.
- Modificar solo la descripción del escenario mientras el personaje se mantiene consistente.
Comparativa de plataformas que soportan Seed
| Plataforma | Soporte de Seed | Efecto de consistencia |
|---|---|---|
| Stable Diffusion | ✅ Soporte completo | Alta consistencia |
| Midjourney | ✅ Parámetro –seed | Buena consistencia |
| DALL-E 3 | ⚠️ Soporte limitado | Consistencia parcial |
| Leonardo AI | ✅ Fixed Seed | Alta consistencia |
| Nano Banana Pro | ❌ No soportado | No se puede garantizar |
Parámetros admitidos oficialmente por Nano Banana Pro
Lista completa de parámetros
Según la documentación oficial, Nano Banana Pro actualmente solo admite los siguientes parámetros:
# Parámetros admitidos por Nano Banana Pro
generation_config = {
"aspect_ratio": "16:9", # Relación de aspecto
"image_size": "2K" # Resolución
}
Opciones de relación de aspecto
| Relación de aspecto | Casos de uso |
|---|---|
1:1 |
Avatares, imágenes cuadradas para redes sociales |
2:3 / 3:2 |
Fotografía de retratos |
3:4 / 4:3 |
Proporciones de fotos tradicionales |
4:5 / 5:4 |
Proporción recomendada para Instagram |
9:16 / 16:9 |
Portadas de video, banners |
21:9 |
Pantalla ultra ancha, formato de cine |
Nota: Debes usar la K en mayúscula (ej. 1K, 2K, 4K), las minúsculas serán rechazadas.
Opciones de resolución
| Resolución | Píxeles | Casos de uso |
|---|---|---|
1K |
1024×1024 | Visualización web, vista previa rápida |
2K |
2048×2048 | Pantalla HD, materiales impresos |
4K |
4096×4096 | Impresión profesional, pantallas grandes |
🎯 Consejo técnico: Si necesitas probar el efecto de diferentes combinaciones de parámetros, te sugerimos realizar llamadas a la interfaz a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). Esta plataforma ofrece una interfaz API unificada, lo que facilita la validación rápida de las configuraciones de parámetros.
¿Por qué Nano Banana Pro no admite Seed?
Posibles razones técnicas
1. Diferencias en la arquitectura del modelo
Nano Banana Pro se basa en la arquitectura multimodal de Gemini, que es diferente de los modelos de difusión (Diffusion Model) tradicionales. El proceso de generación de un modelo de difusión tradicional es:
Ruido aleatorio → Eliminación gradual de ruido → Imagen final
El Seed controla el paso del "ruido aleatorio". Sin embargo, la generación de imágenes de Gemini podría emplear un paradigma de generación diferente.
2. Consideraciones de seguridad y cumplimiento
Fijar el Seed podría prestarse a usos indebidos como:
- Copiar con precisión estilos de imágenes con derechos de autor.
- Evadir filtros de seguridad de contenido.
- Generación masiva de contenido inapropiado similar.
Es posible que Google, por motivos de seguridad, haya decidido intencionadamente no habilitar este parámetro.
3. Estrategia de posicionamiento del producto
Nano Banana Pro se posiciona como "generación de imágenes conversacional", enfatizando:
- Edición mediante diálogos de varios turnos.
- Interacción con lenguaje natural.
- Comprensión del contexto.
En lugar del modo tradicional de "control preciso de parámetros".
¿Abrirá el soporte oficial para el parámetro Seed?
Actualmente no hay una declaración oficial. Pero, viendo las tendencias tecnológicas:
- Existe una fuerte demanda de los usuarios y mucha presión de la comunidad.
- Los competidores suelen admitirlo.
- Los usuarios comerciales tienen requisitos de consistencia elevados.
Predicción: Las versiones futuras podrían admitirlo de alguna forma, pero el calendario es incierto.
Alternativa 1: Sistema de descripción detallada del personaje
Idea central
Ya que no podemos fijar la aleatoriedad con un Seed, usaremos descripciones de texto súper detalladas para maximizar la consistencia.
Plantilla de descripción de personaje
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # Interfaz unificada de APIYI
)
# Definir descripción base del personaje (lo más detallada posible)
character_base = """
Nombre del personaje: Xiao Lan
Género: Femenino
Apariencia de edad: Alrededor de 25 años
Peinado: Cabello lacio hasta los hombros, azul oscuro, brillante
Color de pelo: #1E3A5F Azul mar profundo
Ojos: Ojos grandes, párpados dobles, iris de color azul claro
Forma de la cara: Ovalada, mentón ligeramente puntiagudo
Tono de piel: Clara, con un toque rosado
Altura y complexión: 165 cm, delgada
Estilo de vestimenta: Minimalista moderno, preferencia por la combinación azul y blanco
Rasgos distintivos: Un pequeño lunar en la oreja derecha
Estilo artístico: Estilo de ilustración japonesa, líneas claras, colores brillantes
"""
def generate_character_scene(scene_description):
prompt = f"""
{character_base}
Escena actual: {scene_description}
Por favor, genera una imagen de este personaje en esta escena, manteniendo las características del personaje completamente consistentes.
"""
response = client.images.generate(
model="nano-banana-pro",
prompt=prompt,
size="1024x1024"
)
return response.data[0].url
# Generar diferentes escenas
scene1 = generate_character_scene("bebiendo café en una cafetería moderna, con la luz del sol entrando por la ventana")
scene2 = generate_character_scene("trabajando frente a la computadora en la oficina, con expresión concentrada")
scene3 = generate_character_scene("paseando por la playa, con la brisa moviendo su cabello")
Lista de elementos de descripción
| Categoría | Elementos obligatorios | Elementos opcionales |
|---|---|---|
| Rostro | Forma de la cara, forma de los ojos, cejas | Lunares, cicatrices, hábitos de expresión |
| Peinado | Longitud, color, textura | Accesorios para el cabello, estilo de flequillo |
| Complexión | Altura, rango de peso | Rasgos posturales |
| Vestimenta | Tono de estilo, color principal | Prendas específicas, accesorios |
| Arte | Estilo general, características de la línea | Estilo de luz y sombra, tendencia de color |
Efectos y limitaciones
Ventajas:
- No requiere herramientas adicionales.
- Disponible de inmediato.
- Coste cero.
Limitaciones:
- Consistencia aproximada del 60-70%.
- Los detalles todavía presentan fluctuaciones.
- Requiere múltiples intentos.
Alternativa 2: Imágenes de referencia (Reference Images)
Función de imagen de referencia de Nano Banana Pro
La buena noticia es que Nano Banana Pro admite la función de imágenes de referencia, que es la mejor solución para lograr la consistencia del personaje.
import openai
import base64
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # Interfaz unificada de APIYI
)
def load_reference_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
# Cargar imagen de referencia del personaje
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": "Basándote en las características físicas de este personaje, genera una imagen de ella caminando por la playa, manteniendo al personaje completamente consistente"
}
]
}
]
)
Mejores prácticas para imágenes de referencia
| Punto clave | Descripción |
|---|---|
| Elegir imágenes claras | De frente, buena iluminación, detalles nítidos. |
| Proporcionar múltiples ángulos | Frente + Perfil funciona mejor. |
| Indicar claramente qué mantener | "Mantener el peinado, la ropa y los rasgos faciales consistentes". |
| Limitar el rango de cambios | "Solo cambiar el fondo y la pose". |
Gemini 3 Pro Image admite hasta 14 imágenes de referencia
# Ejemplo de múltiples imágenes de referencia
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": "Basándote en el personaje de las imágenes de referencia anteriores, genera una escena de ella leyendo en la biblioteca"
})
💡 Inicio rápido: Te recomendamos usar la plataforma APIYI (apiyi.com) para probar la función de imágenes de referencia. Esta plataforma permite subir múltiples formatos de imagen, lo que facilita la verificación rápida de los resultados.
Alternativa 3: Edición mediante diálogo multivuelta
Aprovechando la capacidad de diálogo de Gemini
La ventaja única de Nano Banana Pro es la edición mediante diálogo multivuelta. Puedes:
- Generar una imagen inicial.
- Ajustar los detalles mediante la conversación.
- Aproximarte gradualmente al efecto ideal.
- Guardar la versión satisfactoria como referencia para pasos posteriores.
Flujo de edición mediante diálogo
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)
conversation = []
# Ronda 1: Generar el personaje base
conversation.append({
"role": "user",
"content": "Genera una chica estilo anime con cabello corto azul, vistiendo un vestido blanco"
})
response1 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
# Guardar la respuesta del asistente
conversation.append({
"role": "assistant",
"content": response1.choices[0].message.content
})
# Ronda 2: Ajustar detalles
conversation.append({
"role": "user",
"content": "Muy bien, pero por favor cambia el cabello a longitud hasta los hombros y haz los ojos más grandes y redondos"
})
response2 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
# Ronda 3: Cambiar la escena manteniendo el personaje
conversation.append({
"role": "assistant",
"content": response2.choices[0].message.content
})
conversation.append({
"role": "user",
"content": "Mantén todas las características de este personaje sin cambios y ponla en una escena bajo cerezos en flor"
})
response3 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
Técnicas de edición mediante diálogo
| Técnica | Ejemplo |
|---|---|
| Especificar elementos a mantener | "Mantén la apariencia del personaje exactamente igual, solo cambia el fondo" |
| Modificaciones progresivas | Cambia solo un elemento a la vez, ajustando paso a paso |
| Confirmar antes de continuar | "Estoy satisfecho con esta versión, continúa basándote en ella" |
| Guardar nodos | Registrar el historial de diálogo de las versiones satisfactorias |
Alternativa 4: Combinación de herramientas externas
Diseño del flujo de trabajo
Si los requisitos de consistencia son extremadamente altos, puedes combinar herramientas externas:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Paso 1: Usar herramientas con Seed para prototipos │
│ Herramientas: Stable Diffusion / Leonardo AI │
│ Salida: Imagen de referencia (múltiples ángulos) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Paso 2: Usar Nano Banana Pro para generar escenas │
│ Entrada: Imagen de referencia + descripción de escena │
│ Ventaja: Aprovecha su potente comprensión de escenas │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Paso 3: Post-procesamiento y optimización │
│ Herramientas: Photoshop / Editores en línea │
│ Tarea: Ajustes finos, unificar estilo, corregir │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Combinación de herramientas recomendada
| Etapa | Herramienta recomendada | Función |
|---|---|---|
| Diseño de personajes | Stable Diffusion + ControlNet | Control preciso de los rasgos del personaje |
| Generación de escenas | Nano Banana Pro | Aprovecha su potente comprensión de escenas |
| Unificación de estilo | IP-Adapter / LoRA | Mantiene la consistencia del estilo artístico |
| Post-procesamiento | Photoshop / Canva | Ajustes finales |
Análisis de coste-beneficio
| Solución | Consistencia | Complejidad | Coste |
|---|---|---|---|
| Descripción detallada | 60-70% | Baja | Bajo |
| Imagen de referencia | 80-90% | Media | Medio |
| Diálogo multi-turno | 70-85% | Media | Medio |
| Combinación de herramientas | 95%+ | Alta | Alto |
💰 Optimización de costes: Para proyectos comerciales, se recomienda utilizar la plataforma APIYI (apiyi.com) para acceder a múltiples APIs de modelos. Esta plataforma soporta diversos modelos como Nano Banana Pro y Stable Diffusion, permitiendo combinarlos de forma flexible para lograr la mejor relación calidad-precio.
Caso práctico: Crear una serie de personajes IP consistentes
Requisitos del proyecto
Crear un personaje IP llamado "Xiao Cheng" (Naranjita) que requiera:
- 5 imágenes en diferentes escenas
- Alta consistencia en la apariencia del personaje
- Aplicable para promoción de marca
Pasos de implementación
Paso 1: Definir las especificaciones del personaje
character_spec = {
"name": "Xiao Cheng",
"style": "Estilo de ilustración plana, simple y lindo",
"hair": "Dos coletas naranjas, puntas ligeramente rizadas",
"eyes": "Ojos grandes, pupilas marrones, con brillo",
"face": "Cara redonda, rubor pronunciado, expresión sonriente",
"outfit": "Sudadera naranja + falda blanca corta, zapatillas deportivas",
"accessories": "Accesorio de naranja en el pelo",
"color_palette": ["#FF8C00", "#FFA500", "#FFFFFF", "#FFE4B5"]
}
Paso 2: Generar la imagen de referencia inicial
initial_prompt = f"""
Crea un diseño de personaje IP:
- Nombre: {character_spec['name']}
- Estilo: {character_spec['style']}
- Peinado: {character_spec['hair']}
- Ojos: {character_spec['eyes']}
- Forma de la cara: {character_spec['face']}
- Vestimenta: {character_spec['outfit']}
- Accesorios: {character_spec['accessories']}
Generar un retrato de cuerpo completo del personaje de frente, fondo blanco puro, para facilitar su uso posterior.
"""
# Generar varias veces y elegir la más satisfactoria como referencia
Paso 3: Usar la imagen de referencia para generar la serie
scenes = [
"Eligiendo naranjas en el supermercado, expresión feliz",
"Leyendo un libro en un banco del parque, día soleado",
"Haciendo un pastel de naranja en la cocina, con delantal",
"Jugando en la playa, con el atardecer de fondo",
"Decorando la habitación para Navidad, con un gorro de Papá Noel"
]
for scene in scenes:
prompt = f"""
Basándote en la imagen del personaje subida, mantén todas las características físicas exactamente iguales:
- Mismo peinado de dos coletas naranjas
- Mismos ojos grandes y rubor
- Mismo accesorio de naranja en el pelo
- Mantén el estilo de ilustración plana
Escena: {scene}
"""
# Generar imagen...
Evaluación de resultados
Utilizando la combinación de imagen de referencia + indicación detallada, la consistencia real medida puede alcanzar el 85-90%.
Preguntas frecuentes FAQ
Q1: ¿Se admitirá el parámetro Seed en el futuro?
Actualmente no hay un cronograma oficial. La estrategia de producto de Google para Nano Banana Pro pone énfasis en la "interacción conversacional" en lugar del control de parámetros tradicional. Sin embargo, a medida que aumente la demanda de los usuarios, es posible que futuras versiones lo admitan de alguna forma. Te recomendamos seguir de cerca las actualizaciones de la documentación oficial o consultar la plataforma APIYI (apiyi.com) para conocer las últimas novedades en funciones.
Q2: ¿Qué nivel de consistencia se puede lograr con la solución de imagen de referencia?
En pruebas reales, alcanza aproximadamente un 80-90%. Las principales diferencias suelen aparecer en:
- Pequeños detalles faciales
- Efectos de iluminación y sombras
- Dirección de los pliegues de la ropa
Para la mayoría de los usos comerciales, este nivel de consistencia es suficiente.
Q3: ¿Existe un límite de mensajes en los diálogos multicanal?
La API de Gemini tiene límites de longitud de contexto, pero para escenarios de generación de imágenes, normalmente no hay problemas con 10-20 turnos de conversación. Se recomienda "reiniciar" la conversación periódicamente, utilizando la imagen que más te guste como nueva imagen de referencia para iniciar una nueva sesión.
Q4: ¿Cuál es la mejor solución para proyectos comerciales?
Recomendamos la combinación de Imagen de referencia + Descripción detallada:
- Consistencia suficiente para uso comercial (85%+)
- Costes controlados
- No requiere una cadena de herramientas compleja
A través de la plataforma APIYI (apiyi.com), puedes probar y desplegar fácilmente esta solución.
Q5: ¿Existe algún método para lograr una consistencia del 100%?
Al no admitir el parámetro Seed, teóricamente es imposible lograr una consistencia del 100%. Si los requisitos de consistencia son extremadamente altos, te sugerimos:
- Utilizar herramientas que admitan Seed (como Stable Diffusion) para generar el personaje.
- Introducir el personaje generado como imagen de referencia en Nano Banana Pro.
- Realizar un posprocesamiento si es necesario.
Resumen
Se confirma oficialmente que Nano Banana Pro no admite el parámetro Seed, lo que significa que no se puede lograr una generación de imágenes completamente reproducible mediante el método tradicional.
Sin embargo, disponemos de 4 soluciones alternativas:
| Solución | Consistencia | Escenario recomendado |
|---|---|---|
| Descripción detallada del personaje | 60-70% | Prototipado rápido, proyectos personales |
| Imagen de referencia | 80-90% | Preferida para proyectos comerciales |
| Edición mediante diálogos multicanal | 70-85% | Optimización iterativa, retoque de una sola imagen |
| Combinación con herramientas externas | 95%+ | Proyectos de nivel profesional y alta exigencia |
Recomendaciones clave:
- Proyectos comerciales: Utiliza la combinación de imagen de referencia + descripción detallada.
- Creación personal: La edición mediante diálogos multicanal suele ser suficiente.
- Necesidades profesionales: Considera el uso de herramientas externas combinadas.
- Mantente informado: Es posible que Google añada soporte para Seed en futuras versiones.
Te recomendamos utilizar APIYI (apiyi.com) para probar rápidamente estas soluciones. La plataforma es compatible con Nano Banana Pro y diversos modelos de generación de imágenes, lo que facilita encontrar la opción que mejor se adapte a tus necesidades.
Lecturas recomendadas:
- Documentación oficial de generación de imágenes de Gemini: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
- Guía de uso del parámetro Seed en Stable Diffusion: getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion
- Tecnología de consistencia en imágenes de IA: venice.ai/blog/how-to-use-seed-numbers-to-create-consistent-ai-generated-images
📝 Autor: Equipo técnico de APIYI | Especialistas en integración y optimización de API para generación de imágenes por IA.
🔗 Intercambio técnico: Visita APIYI (apiyi.com) para obtener créditos de prueba de Nano Banana Pro y soporte técnico.
