「プロンプトを固定して、特定のIPキャラクターを生成したいです。シード値（Seed）を固定するパラメータは公開されますか？」
これは、Nano Banana Proを使用する多くの開発者から最も頻繁に寄せられる質問です。残念ながら、公式ドキュメントですでに確認されている通り、Nano Banana Proは現在Seedパラメータをサポートしていません。
Googleの公式ドキュメント（ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation）を確認すると、サポートされているパラメータは以下のものだけであることがわかります。
aspect_ratio: アスペクト比 (1:1, 16:9, 4:3 など)image_size: 解像度 (1K, 2K, 4K)
Seedパラメータは存在しません。
しかし、これはキャラクターの一貫性を実現できないという意味ではありません。この記事では、Seedパラメータの原理を深く掘り下げるとともに、Nano Banana Proで特定のIPキャラクターを固定するための4つの代替案を詳しく解説します。
Seedパラメータとは何か
Seedの仕組み
AI画像生成において、Seed（シード値）とは、乱数生成器を初期化し、画像生成の開始時のノイズパターンを決定する数値のことです。
| 概念 | 説明 |
|---|---|
| Seedの定義 | 初期ノイズパターンを制御する数値 |
| 役割 | 同じSeed ＋ 同じパラメータ ＝ 同じ画像 |
| デフォルトの挙動 | 指定しない場合はランダムに生成され、毎回結果が異なる |
| 値の範囲 | 通常、0から2^32までの整数 |
なぜSeedがキャラクターの一貫性に重要なのか
例えば、以下のようなシナリオを想像してみてください。
あなたは「小藍（シャオラン）」というIPキャラクターをデザインし、以下の画像を生成する必要があります。
- カフェにいる小藍
- オフィスにいる小藍
- 海辺にいる小藍
Seedパラメータがない場合、全く同じキャラクター説明を使用しても、生成されるたびに「小藍」の顔立ち、髪型、体型などが微妙に（あるいは大きく）変わってしまう可能性があります。
Seedパラメータがあれば、以下のことが可能になります。
- 満足のいくキャラクター像が生成されたら、そのSeed値を記録する
- その後の生成で同じSeed値を使用する
- シーンの説明だけを変更し、キャラクターの一貫性を保つ
Seed対応プラットフォームの比較
| プラットフォーム | Seed対応 | 一貫性の効果 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion | ✅ フルサポート | 非常に高い |
| Midjourney | ✅ –seed パラメータ | 良好 |
| DALL-E 3 | ⚠️ 限定的なサポート | 部分的 |
| Leonardo AI | ✅ Fixed Seed | 非常に高い |
| Nano Banana Pro | ❌ 非対応 | 保証されない |
Nano Banana Pro 公式サポートパラメータ
完全なパラメータリスト
公式ドキュメントによると、Nano Banana Pro は現在、以下のパラメータのみをサポートしています。
# Nano Banana Pro サポートパラメータ
generation_config = {
"aspect_ratio": "16:9", # アスペクト比
"image_size": "2K" # 解像度
}
アスペクト比のオプション
| アスペクト比 | 適用シーン |
|---|---|
1:1 |
アイコン、SNS用の正方形画像 |
2:3 / 3:2 |
ポートレート写真 |
3:4 / 4:3 |
伝統的な写真の比率 |
4:5 / 5:4 |
Instagram 推奨比率 |
9:16 / 16:9 |
動画のサムネイル、バナー |
21:9 |
超ワイドスクリーン、映画比率 |
注意: 必ず大文字の K（1K, 2K, 4K など）を使用してください。小文字は拒否されます。
解像度のオプション
| 解像度 | ピクセル | 適用シーン |
|---|---|---|
1K |
1024×1024 | Web表示、クイックプレビュー |
2K |
2048×2048 | 高精細表示、印刷物 |
4K |
4096×4096 | プロフェッショナルな印刷、大画面展示 |
🎯 技術的なアドバイス: 異なるパラメータの組み合わせの効果をテストする必要がある場合は、APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由でのインターフェース呼び出しをお勧めします。このプラットフォームは統一された API インターフェースを提供しており、パラメータ設定の迅速な検証に便利です。
なぜ Nano Banana Pro は Seed をサポートしていないのか
考えられる技術的な理由
1. モデルアーキテクチャの違い
Nano Banana Pro は Gemini のマルチモーダルアーキテクチャに基づいており、従来の拡散モデル (Diffusion Model) とは異なります。従来の拡散モデルの生成プロセスは以下の通りです：
ランダムノイズ → 段階的なノイズ除去 → 最終画像
Seed はこの「ランダムノイズ」のステップを制御します。一方、Gemini の画像生成は異なる生成パラダイムを採用している可能性があります。
2. セキュリティとコンプライアンスの考慮
Seed の固定は、以下のように悪用される可能性があります：
- 著作権のある画像スタイルの正確な複製
- コンテンツセーフティフィルタの回避
- 類似した不適切なコンテンツの大量生成
Google はセキュリティ上の理由から、意図的にこのパラメータを公開していない可能性があります。
3. 製品ポジショニング戦略
Nano Banana Pro は「対話型画像生成」として位置付けられており、以下の要素を強調しています：
- マルチターンの対話による編集
- 自然言語によるインタラクション
- コンテキストの理解
従来の「精密なパラメータ制御」モードを目指しているわけではありません。
公式は Seed パラメータを公開するのか？
現時点では公式な声明はありません。しかし、技術動向から見ると以下のことが言えます：
- ユーザーの需要が非常に強く、コミュニティからの要望も多い
- 競合他社が一般的にこの機能をサポートしている
- ビジネスユーザーから画像の一貫性に対する要求が高い
予測: 将来のバージョンで何らかの形でサポートされる可能性がありますが、その時期は未定です。
代替案1：詳細なキャラクター記述システム
コアコンセプト
Seed値でランダム性を固定できないのであれば、非常に詳細なテキスト記述を用いることで一貫性を最大限に高めます。
キャラクター記述テンプレート
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")
説明要素チェックリスト
| カテゴリ | 必須要素 | オプション要素 |
|---|---|---|
| 顔 | 輪郭、目の形、眉毛 | ほくろ、傷跡、表情の癖 |
| 髪型 | 長さ、色、質感 | 髪飾り、前髪のスタイル |
| 体型 | 身長、体重の範囲 | 姿勢の特徴 |
| 服装 | スタイルの基調、メインカラー | 具体的なアイテム、アクセサリー |
| アート | 全体的なスタイル、線の特徴 | 光影のスタイル、色彩の傾向 |
効果と限界
メリット:
- 追加のツールが不要
- すぐに利用可能
- コストがゼロ
限界:
- 一貫性は約60～70%程度
- 細部に依然としてばらつきがある
- 何度か試行を繰り返す必要がある
代替案2：参照画像 (Reference Images)
Nano Banana Pro の参照画像機能
幸いなことに、Nano Banana Pro は参照画像機能をサポートしています。これはキャラクターの一貫性を実現するための最良の解決策です。
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"
}
]
}
]
)
参照画像のベストプラクティス
| 実践のポイント | 説明 |
|---|---|
| 鮮明な参照画像を選ぶ | 正面、十分な光量、細部がはっきりしているもの |
| 多角的な参照を提供 | 正面 ＋ 側面を組み合わせると効果が高まります |
| 維持したい要素を明示 | 「髪型、服装、顔の特徴を一致させる」と指定します |
| 変化の範囲を制限 | 「背景とポーズのみを変更する」のように指示します |
Gemini 3 Pro Image は最大14枚の参照画像をサポート
# 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"
})
💡 クイックスタート: 参照画像機能のテストには APIYI (apiyi.com) プラットフォームの使用をお勧めします。このプラットフォームは複数の画像形式のアップロードに対応しており、効果を素早く検証するのに便利です。
代替案3：マルチターン対話編集
Gemini の対話能力を活用する
Nano Banana Pro の独自の強みは、マルチターン対話編集にあります。以下のことが可能です：
- 初回画像の生成
- 対話を通じて詳細を微調整
- 理想の効果に一歩ずつ近づける
- 満足のいくバージョンを保存し、その後のリファレンスにする
対話編集のプロセス
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)
conversation = []
# 第1ターン：ベースとなるキャラクターの生成
conversation.append({
"role": "user",
"content": "青いショートヘアの、白いワンピースを着たアニメスタイルの女の子を生成して"
})
response1 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
# アシスタントの回答を保存
conversation.append({
"role": "assistant",
"content": response1.choices[0].message.content
})
# 第2ターン：詳細を微調整
conversation.append({
"role": "user",
"content": "いいですね。でも髪は肩までの長さに変えて、目はもっと大きく丸くしてください"
})
response2 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
# 第3ターン：キャラクターを維持したままシーンを変更
conversation.append({
"role": "assistant",
"content": response2.choices[0].message.content
})
conversation.append({
"role": "user",
"content": "このキャラクターの特徴はすべて変えずに、桜の木の下のシーンに配置して"
})
response3 = client.chat.completions.create(
model="nano-banana-pro",
messages=conversation
)
対話編集のテクニック
| テクニック | 例 |
|---|---|
| 保持する項目を明確にする | 「キャラクターの外見は完全に変えずに、背景だけを変えてください」 |
| 段階的に修正する | 1回の指示で1つの要素だけを変更し、少しずつ調整する |
| 確認してから進める | 「このバージョンで満足です。これに基づいて進めてください」 |
| ノードを保存する | 満足したバージョンの対話履歴を記録しておく |
代替案 4：外部ツールの組み合わせ
ワークフロー設計
一貫性に対して非常に高い要求がある場合は、外部ツールを組み合わせることができます。
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1: Seedをサポートするツールでキャラクター原型を生成する │
│ ツール: Stable Diffusion / Leonardo AI │
│ 出力: キャラクターの参考画像（多アングル） │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 2: Nano Banana Pro を使用してシーン画像を生成する │
│ 入力: 参考画像 + シーンの説明 │
│ メリット: 強力なシーン理解と生成能力を活用 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3: 後処理と最適化 │
│ ツール: Photoshop / オンラインエディター │
│ タスク: 微調整、スタイルの統一、詳細の修正 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
推奨ツールセット
| フェーズ | 推奨ツール | 役割 |
|---|---|---|
| キャラクターデザイン | Stable Diffusion + ControlNet | キャラクターの特徴を正確にコントロール |
| シーン生成 | Nano Banana Pro | 強力なシーン理解を活用 |
| スタイルの統一 | IP-Adapter / LoRA | アートスタイルの一貫性を保持 |
| 後処理 | Photoshop / Canva | 最終調整 |
コスト・ベネフィット分析
| プラン | 一貫性 | 複雑さ | コスト |
|---|---|---|---|
| 詳細な説明 | 60-70% | 低 | 低 |
| 参考画像 | 80-90% | 中 | 中 |
| マルチターン対話 | 70-85% | 中 | 中 |
| 外部ツールの組み合わせ | 95%+ | 高 | 高 |
💰 コストの最適化: 商用プロジェクトの場合は、APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由で複数のモデル API を呼び出すことをお勧めします。このプラットフォームは Nano Banana Pro や Stable Diffusion など多様なモデルをサポートしており、柔軟に組み合わせて使用することで、最高のコストパフォーマンスを実現できます。
実戦ケース：一貫した IP キャラクターシリーズの作成
プロジェクト要件
「小橙（シャオチェン）」という名前の IP キャラクターを作成します。要件は以下の通りです：
- 異なるシーンの画像を 5 枚
- キャラクターの外見を高度に一致させる
- ブランドプロモーションに適した品質
実施ステップ
Step 1: キャラクター仕様の定義
character_spec = {
"name": "小橙",
"style": "フラットなイラストスタイル、シンプルで可愛い",
"hair": "オレンジ色のツインテール、毛先は少しカール",
"eyes": "大きな目、茶色の瞳、キラキラした感じ",
"face": "丸顔、チークがはっきりしている、笑顔の表情",
"outfit": "オレンジのパーカー + 白のミニスカート、スニーカー",
"accessories": "頭にオレンジのヘアアクセサリー",
"color_palette": ["#FF8C00", "#FFA500", "#FFFFFF", "#FFE4B5"]
}
Step 2: 初期参考画像の生成
initial_prompt = f"""
IP キャラクターのデザインを作成してください：
- 名前: {character_spec['name']}
- スタイル: {character_spec['style']}
- 髪型: {character_spec['hair']}
- 目: {character_spec['eyes']}
- 顔型: {character_spec['face']}
- 服装: {character_spec['outfit']}
- アクセサリー: {character_spec['accessories']}
キャラクターの正面全身像を生成してください。背景は白一色にし、後で使いやすくしてください。
"""
# 数回生成し、最も満足のいくものを参考画像として選択します
Step 3: 参考画像を使用したシリーズ生成
scenes = [
"スーパーでオレンジを選んでいる、楽しそうな表情",
"公園のベンチで本を読んでいる、明るい日差し",
"キッチンでオレンジケーキを作っている、エプロンを着用",
"海辺の砂浜で遊んでいる、背景は夕日",
"クリスマスに部屋を飾り付けている、サンタ帽子を被っている"
]
for scene in scenes:
prompt = f"""
アップロードされたキャラクター画像を参考にし、キャラクターのすべての外見的特徴を完全に一致させてください：
- 同じオレンジ色のツインテールの髪型
- 同じ大きな目とチーク
- 同じオレンジのヘアアクセサリー
- フラットなイラストスタイルを維持
シーン: {scene}
"""
# 画像を生成...
結果の評価
参考画像 + 詳細な説明の組み合わせプランを使用した実測では、一貫性は 85-90% に達しました。
よくある質問 FAQ
Q1: シード（Seed）パラメータは将来サポートされますか？
現時点では公式なスケジュールはありません。Googleの Nano Banana Pro に対する製品戦略は、従来のパラメータ制御ではなく「対話的なやり取り」を重視しています。しかし、ユーザーの要望が高まるにつれ、将来のバージョンで何らかの形でサポートされる可能性があります。公式ドキュメントの更新をチェックするか、APIYI apiyi.com プラットフォームを通じて最新機能の動向を確認することをお勧めします。
Q2: 参照画像スキームの一貫性はどの程度ですか？
実測では約 80-90% です。主な違いは以下の点に現れる可能性があります：
- 細かな顔のディテール
- 光影効果
- 衣服のしわの方向
ほとんどの商用目的において、この一貫性はすでに十分なレベルです。
Q3: マルチターンの対話にメッセージ数の制限はありますか？
Gemini API にはコンテキスト長の制限がありますが、画像生成のシナリオでは、通常 10〜20 ターンの対話であれば問題ありません。定期的に対話を「リセット」し、満足のいく画像を新しい参照画像として新しいセッションを開始することをお勧めします。
Q4: どのスキームが商用プロジェクトに最適ですか？
参照画像 + 詳細な説明 の組み合わせスキームを推奨します：
- 一貫性が商用レベル（85%以上）
- コストが抑制可能
- 複雑なツールチェーンが不要
APIYI apiyi.com プラットフォームを利用すれば、このスキームを簡単にテストおよびデプロイできます。
Q5: 100% の一貫性を完全に実現する方法はありますか？
シード値をサポートしていない状況では、理論的に 100% の一貫性を実現することは不可能です。一貫性への要求が非常に高い場合は、以下をお勧めします：
- シード値をサポートするツール（Stable Diffusion など）を使用してキャラクターを生成する
- 生成されたキャラクターを参照画像として Nano Banana Pro に入力する
- 必要に応じて後処理を行う
まとめ
Nano Banana Pro は公式にシード（Seed）パラメータをサポートしていないことが確認されています。これは、従来の方法では完全に再現可能な画像生成ができないことを意味します。
しかし、以下の 4 つの代替案があります：
| スキーム | 一貫性 | 推奨シナリオ |
|---|---|---|
| 詳細なキャラクター説明 | 60-70% | クイックプロトタイプ、個人プロジェクト |
| 参照画像 | 80-90% | 商用プロジェクトの第一選択 |
| マルチターン対話編集 | 70-85% | 反復的な最適化、単一画像の微調整 |
| 外部ツールの組み合わせ | 95%+ | プロレベル、要求の高いプロジェクト |
コアアドバイス:
- 商用プロジェクト: 参照画像 + 詳細な説明の組み合わせを使用する
- 個人制作: マルチターン対話編集で十分です
- プロフェッショナルなニーズ: 外部ツールの組み合わせスキームを検討する
- 継続的な注目: 公式が将来のバージョンでシード値をサポートする可能性がある
APIYI apiyi.com を通じて各種スキームを迅速にテストすることをお勧めします。このプラットフォームは Nano Banana Pro および多様な画像生成モデルをサポートしており、ニーズに最適なソリューションを見つけるのに便利です。
関連情報:
- Gemini 画像生成公式ドキュメント: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
- Stable Diffusion Seed 使用ガイド: getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion
- AI 画像一貫性技術: venice.ai/blog/how-to-use-seed-numbers-to-create-consistent-ai-generated-images
📝 著者: APIYI 技術チーム | AI 画像生成 API の統合と最適化に注力
🔗 技術交流: APIYI apiyi.com にアクセスして Nano Banana Pro のテストクレジットと技術サポートを取得
