"Je voudrais fixer mon invite pour générer un personnage récurrent (IP). Est-ce que le paramètre de graine (Seed) sera bientôt disponible ?"
C'est l'une des questions les plus fréquentes posées par les développeurs utilisant Nano Banana Pro. Malheureusement, la documentation officielle est formelle : Nano Banana Pro ne supporte pas encore le paramètre Seed.
En consultant la documentation de Google (ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation), on constate que les seuls paramètres supportés sont :
aspect_ratio: Le format de l'image (1:1, 16:9, 4:3, etc.)image_size: La résolution (1K, 2K, 4K)
Le paramètre Seed est absent.
Cependant, cela ne signifie pas qu'il est impossible d'assurer la cohérence d'un personnage. Dans cet article, nous allons analyser le fonctionnement du Seed et explorer 4 alternatives pour fixer vos personnages dans Nano Banana Pro.
Qu'est-ce que le paramètre Seed ?
Fonctionnement du Seed
Dans la génération d'images par IA, le Seed (la graine) est une valeur numérique utilisée pour initialiser le générateur de nombres aléatoires. C'est elle qui détermine le motif de bruit initial à partir duquel l'image sera construite.
| Concept | Description |
|---|---|
| Définition du Seed | Valeur contrôlant le motif de bruit initial |
| Effet | Même Seed + Mêmes paramètres = Même image |
| Comportement par défaut | Aléatoire si non spécifié, chaque résultat est unique |
| Plage de valeurs | Généralement un entier compris entre 0 et 2^32 |
Pourquoi le Seed est-il vital pour la cohérence ?
Imaginons ce scénario :
Vous avez créé un personnage nommé "Lulu" et vous voulez :
- Lulu dans un café
- Lulu dans un bureau
- Lulu à la plage
Sans le paramètre Seed, même avec une description identique, chaque "Lulu" générée sera différente : sa coiffure, ses traits de visage ou sa morphologie varieront à chaque fois.
Avec le paramètre Seed, vous pourriez :
- Générer une image satisfaisante et noter son Seed.
- Utiliser ce même Seed pour les générations suivantes.
- Ne modifier que la description du lieu, tout en gardant le personnage identique.
Comparaison du support Seed par plateforme
| Plateforme | Support du Seed | Niveau de cohérence |
|---|---|---|
| Stable Diffusion | ✅ Complet | Très élevé |
| Midjourney | ✅ Paramètre –seed | Bon |
| DALL-E 3 | ⚠️ Support limité | Partiel |
| Leonardo AI | ✅ Seed fixe | Très élevé |
| Nano Banana Pro | ❌ Non supporté | Non garanti |
Paramètres officiellement supportés par Nano Banana Pro
Liste complète des paramètres
Selon la documentation officielle, le Nano Banana Pro ne supporte actuellement que les paramètres suivants :
# Nano Banana Pro 支持的参数
generation_config = {
"aspect_ratio": "16:9", # 宽高比
"image_size": "2K" # 分辨率
}
Options de format d'image (Aspect Ratio)
| Format d'image | Cas d'utilisation |
|---|---|
1:1 |
Avatars, images carrées pour les réseaux sociaux |
2:3 / 3:2 |
Portraits photographiques |
3:4 / 4:3 |
Ratios photo traditionnels |
4:5 / 5:4 |
Ratios recommandés pour Instagram |
9:16 / 16:9 |
Miniatures vidéo, bannières |
21:9 |
Écran ultra-large, format cinéma |
Note : Vous devez impérativement utiliser un "K" majuscule (ex: 1K, 2K, 4K), les minuscules seront rejetées.
Options de résolution
| Résolution | Pixels | Cas d'utilisation |
|---|---|---|
1K |
1024×1024 | Affichage Web, aperçu rapide |
2K |
2048×2048 | Affichage HD, impressions |
4K |
4096×4096 | Impression professionnelle, affichage grand écran |
🎯 Conseil technique : Si vous avez besoin de tester l'effet de différentes combinaisons de paramètres, nous vous suggérons de passer par la plateforme APIYI (apiyi.com). Elle propose une interface API unifiée, idéale pour valider rapidement vos configurations.
Pourquoi le Nano Banana Pro ne supporte pas le Seed
Raisons techniques probables
1. Différence d'architecture du modèle
Le Nano Banana Pro est basé sur l'architecture multimodale de Gemini, qui diffère des modèles de diffusion traditionnels (Diffusion Models). Le processus de génération d'un modèle de diffusion classique est le suivant :
Bruit aléatoire → Débruitage progressif → Image finale
Le Seed contrôle l'étape du "bruit aléatoire". Or, la génération d'images de Gemini utilise probablement un paradigme de génération différent.
2. Considérations de sécurité et de conformité
Un Seed fixe pourrait être utilisé à mauvais escient pour :
- Reproduire précisément des styles d'images sous copyright.
- Contourner les filtres de sécurité du contenu.
- Générer en masse du contenu inapproprié similaire.
Google pourrait avoir délibérément choisi de ne pas ouvrir ce paramètre pour des raisons de sécurité.
3. Stratégie de positionnement produit
Le Nano Banana Pro se positionne sur la "génération d'images conversationnelle", en mettant l'accent sur :
- L'édition via des dialogues multi-tours.
- L'interaction en langage naturel.
- La compréhension du contexte.
Plutôt que sur le mode traditionnel de "contrôle précis des paramètres".
Est-ce que le support officiel du paramètre Seed est prévu ?
Il n'y a pour l'instant aucune déclaration officielle. Cependant, si l'on regarde les tendances technologiques :
- La demande des utilisateurs est forte, avec de nombreuses sollicitations de la part de la communauté.
- Les concurrents proposent généralement cette fonctionnalité.
- Les utilisateurs professionnels ont des exigences élevées en matière de cohérence.
Prédiction : Les futures versions pourraient supporter ce paramètre sous une forme ou une autre, mais le calendrier reste incertain.
Alternative 1 : Système de description de personnage détaillée
Concept clé
Puisqu'il est impossible de fixer l'aléa avec un Seed, nous allons utiliser une description textuelle ultra-détaillée pour maximiser la cohérence.
Modèle de description de personnage
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")
Liste des éléments de description
| Catégorie | Éléments requis | Éléments optionnels |
|---|---|---|
| Visage | Forme du visage, forme des yeux, sourcils | Grains de beauté, cicatrices, expressions habituelles |
| Coiffure | Longueur, couleur, texture | Accessoires, style de frange |
| Morphologie | Taille, corpulence | Posture |
| Vêtements | Style général, couleur dominante | Articles spécifiques, accessoires |
| Art | Style global, caractéristiques des traits | Style d'éclairage, tendance des couleurs |
Résultats et limites
Avantages :
- Aucun outil supplémentaire requis
- Utilisable immédiatement
- Coût nul
Limites :
- Cohérence d'environ 60-70 %
- Les détails peuvent encore fluctuer
- Nécessite plusieurs tentatives
Alternative 2 : Images de référence (Reference Images)
Fonctionnalité d'image de référence de Nano Banana Pro
Bonne nouvelle : Nano Banana Pro prend en charge la fonctionnalité d'image de référence, ce qui est la meilleure solution pour assurer la cohérence des personnages.
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"
}
]
}
]
)
Bonnes pratiques pour les images de référence
| Points clés | Explication |
|---|---|
| Choisir une image claire | Vue de face, bon éclairage, détails nets |
| Fournir plusieurs angles | L'association face + profil donne de meilleurs résultats |
| Préciser les éléments à conserver | "Garder la même coiffure, les mêmes vêtements et les traits du visage" |
| Limiter l'étendue des changements | "Changer uniquement l'arrière-plan et la pose" |
Gemini 3 Pro Image prend en charge jusqu'à 14 images de référence
# 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"
})
💡 Démarrage rapide : Nous vous recommandons d'utiliser la plateforme APIYI (apiyi.com) pour tester la fonctionnalité d'image de référence. Elle permet d'importer de nombreux formats d'image, ce qui facilite une validation rapide des résultats.
Option 3 : Édition par dialogue multi-tours
Utiliser les capacités de conversation de Gemini
L'avantage unique de Nano Banana Pro réside dans l'édition par dialogue multi-tours. Vous pouvez :
- Générer une image initiale
- Affiner les détails via la conversation
- Approcher progressivement le résultat idéal
- Sauvegarder la version satisfaisante comme référence ultérieure
Flux de travail pour l'édition par dialogue
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)
conversation = []
# 第一轮: 生成基础角色
conversation.append({
"role": "user",
"content": "生成一个蓝色短发的动漫风格女孩,穿着白色连衣裙"
})
response1 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
# 保存助手回复
conversation.append({
"role": "assistant",
"content": response1.choices[0].message.content
})
# 第二轮: 微调细节
conversation.append({
"role": "user",
"content": "很好,但请把头发改成齐肩长度,眼睛改成更大更圆"
})
response2 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
# 第三轮: 改变场景但保持角色
conversation.append({
"role": "assistant",
"content": response2.choices[0].message.content
})
conversation.append({
"role": "user",
"content": "保持这个角色的所有特征不变,把她放到樱花树下的场景"
})
response3 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
Conseils pour l'édition par dialogue
| Astuce | Exemple |
|---|---|
| Éléments à conserver explicitement | "Garde l'apparence du personnage identique, change uniquement l'arrière-plan" |
| Modifications progressives | Ne modifiez qu'un seul élément à la fois pour ajuster étape par étape |
| Confirmer avant de continuer | "Cette version me convient, continuons sur cette base" |
| Sauvegarder les points d'étape | Enregistrez l'historique de conversation des versions satisfaisantes |
Alternative 4 : Combinaison d'outils externes
Conception du flux de travail (Workflow)
Si vous avez des exigences de cohérence extrêmement élevées, vous pouvez combiner plusieurs outils externes :
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Étape 1 : Utiliser des outils supportant le Seed pour │
│ générer un prototype de personnage │
│ Outils : Stable Diffusion / Leonardo AI │
│ Sortie : Image de référence du personnage (multi-angles)│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Étape 2 : Utiliser Nano Banana Pro pour générer │
│ l'image de la scène │
│ Entrée : Image de référence + description de la scène │
│ Avantage : Exploiter sa puissance de compréhension de │
│ scène et de génération │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Étape 3 : Post-traitement et optimisation │
│ Outils : Photoshop / Éditeur en ligne │
│ Mission : Peaufinage, uniformisation du style, │
│ correction des détails │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Combinaisons d'outils recommandées
| Phase | Outils recommandés | Rôle |
|---|---|---|
| Design du personnage | Stable Diffusion + ControlNet | Contrôle précis des caractéristiques du personnage |
| Génération de scène | Nano Banana Pro | Exploitation d'une compréhension de scène supérieure |
| Uniformisation du style | IP-Adapter / LoRA | Maintien de la cohérence du style artistique |
| Post-traitement | Photoshop / Canva | Ajustements finaux |
Analyse coût-bénéfice
| Méthode | Cohérence | Complexité | Coût |
|---|---|---|---|
| Description détaillée | 60-70% | Basse | Bas |
| Image de référence | 80-90% | Moyenne | Moyen |
| Dialogue multi-tours | 70-85% | Moyenne | Moyen |
| Combo d'outils externes | 95%+ | Élevée | Élevé |
💰 Optimisation des coûts : Pour les projets commerciaux, je vous conseille d'utiliser la plateforme APIYI (apiyi.com) pour appeler les API de différents modèles. La plateforme supporte Nano Banana Pro, Stable Diffusion et bien d'autres, ce qui permet de les combiner de manière flexible pour obtenir le meilleur rapport qualité-prix.
Cas pratique : Créer une série de personnages IP cohérents
Besoins du projet
Créer un personnage IP nommé "Xiao Cheng" avec :
- 5 images dans des scènes différentes
- Une apparence de personnage hautement cohérente
- Adapté à la promotion d'une marque
Étapes de mise en œuvre
Étape 1 : Définir les spécifications du personnage
character_spec = {
"name": "小橙",
"style": "扁平插画风格,简洁可爱",
"hair": "橙色双马尾,发尾微卷",
"eyes": "大眼睛,棕色瞳孔,闪亮感",
"face": "圆脸,腮红明显,微笑表情",
"outfit": "橙色卫衣+白色短裙,运动鞋",
"accessories": "头上有橙子发饰",
"color_palette": ["#FF8C00", "#FFA500", "#FFFFFF", "#FFE4B5"]
}
Étape 2 : Générer l'image de référence initiale
initial_prompt = f"""
创建一个 IP 角色设计:
- 名称: {character_spec['name']}
- 风格: {character_spec['style']}
- 发型: {character_spec['hair']}
- 眼睛: {character_spec['eyes']}
- 脸型: {character_spec['face']}
- 服装: {character_spec['outfit']}
- 配饰: {character_spec['accessories']}
生成角色的正面全身像,背景纯白,便于后续使用
"""
# 多次生成,选择最满意的作为参考
Étape 3 : Utiliser l'image de référence pour générer la série
scenes = [
"在超市挑选橙子,表情开心",
"在公园长椅上看书,阳光明媚",
"在厨房做橙子蛋糕,系着围裙",
"在海边沙滩玩耍,背景是日落",
"在圣诞节装饰房间,戴着圣诞帽"
]
for scene in scenes:
prompt = f"""
参考上传的角色图像,保持角色的所有外观特征完全一致:
- 相同的橙色双马尾发型
- 相同的大眼睛和腮红
- 相同的橙子发饰
- 保持扁平插画风格
场景: {scene}
"""
# 生成图像...
Évaluation des résultats
En utilisant la solution combinant "image de référence + description détaillée", la cohérence constatée en conditions réelles peut atteindre 85-90 %.
Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Le paramètre Seed sera-t-il supporté à l'avenir ?
Il n'y a pour l'instant aucun calendrier officiel. La stratégie produit de Google pour Nano Banana Pro met l'accent sur l'« interaction conversationnelle » plutôt que sur le contrôle traditionnel des paramètres. Cependant, avec l'augmentation de la demande des utilisateurs, il est possible qu'une version future le prenne en charge sous une forme ou une autre. Nous vous recommandons de suivre les mises à jour de la documentation officielle ou de passer par la plateforme APIYI (apiyi.com) pour suivre l'évolution des fonctionnalités.
Q2 : Quel est le niveau de cohérence obtenu avec la méthode de l'image de référence ?
Les tests réels montrent une fidélité d'environ 80 à 90 %. Les principales différences peuvent apparaître au niveau de :
- Détails subtils du visage
- Effets d'ombre et de lumière
- Sens des plis des vêtements
Pour la plupart des usages commerciaux, ce niveau de cohérence est déjà bien suffisant.
Q3 : Y a-t-il une limite au nombre de messages dans les dialogues multi-tours ?
L'API Gemini possède une limite de longueur de contexte, mais pour la génération d'images, 10 à 20 tours de conversation ne posent généralement aucun problème. Il est conseillé de « réinitialiser » régulièrement la conversation en utilisant l'image qui vous satisfait le plus comme nouvelle image de référence pour démarrer une nouvelle session.
Q4 : Quelle solution est la plus adaptée aux projets commerciaux ?
Nous recommandons la combinaison Image de référence + Description détaillée :
- Cohérence suffisante pour un usage commercial (85 %+)
- Coûts maîtrisés
- Pas besoin d'une chaîne d'outils complexe
La plateforme APIYI (apiyi.com) permet de tester et de déployer facilement cette solution.
Q5 : Existe-t-il une méthode pour obtenir une cohérence totale de 100 % ?
En l'absence de support pour le Seed, il est théoriquement impossible d'atteindre 100 % de reproductibilité. Si vos exigences de cohérence sont extrêmement élevées, nous vous suggérons :
- D'utiliser un outil supportant le Seed (comme Stable Diffusion) pour générer le personnage initial.
- D'utiliser ce personnage comme image de référence dans Nano Banana Pro.
- D'effectuer une retouche finale (post-traitement) si nécessaire.
Conclusion
Il est officiellement confirmé que Nano Banana Pro ne supporte pas le paramètre Seed, ce qui signifie qu'il est impossible de reproduire exactement une image via les méthodes de génération classiques.
Cependant, nous avons identifié 4 solutions alternatives :
| Solution | Cohérence | Scénario recommandé |
|---|---|---|
| Description détaillée du personnage | 60-70 % | Prototypage rapide, projets personnels |
| Image de référence | 80-90 % | Premier choix pour les projets commerciaux |
| Édition via dialogue multi-tours | 70-85 % | Optimisation itérative, retouche précise |
| Combinaison d'outils externes | 95 %+ | Niveau professionnel, projets à hautes exigences |
Conseils clés :
- Projets commerciaux : Combinez l'image de référence avec une description détaillée.
- Création personnelle : L'édition par dialogue multi-tours est généralement suffisante.
- Besoins professionnels : Envisagez la solution combinant des outils externes.
- Veille technologique : Google pourrait intégrer le support du Seed dans une future version.
Nous vous recommandons d'utiliser APIYI (apiyi.com) pour tester rapidement ces différentes approches. La plateforme supporte Nano Banana Pro ainsi que de nombreux autres modèles de génération d'images, vous permettant de trouver la solution idéale pour vos besoins.
Lectures complémentaires :
- Documentation officielle de génération d'images Gemini : ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
- Guide d'utilisation du Seed dans Stable Diffusion : getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion
- Techniques de cohérence d'image par IA : venice.ai/blog/how-to-use-seed-numbers-to-create-consistent-ai-generated-images
📝 Auteur : Équipe technique APIYI | Experts en intégration et optimisation d'API de génération d'images par IA.
🔗 Support technique : Visitez APIYI (apiyi.com) pour obtenir des crédits de test Nano Banana Pro et une assistance technique.
