建筑设计院用 Nano Banana Pro 批量生成效果图：6 步打造 AI 辅助设计工作流

作者注：建筑设计院如何用 Nano Banana Pro API 批量生成概念效果图、方案比选图、汇报展示图，实测成本仅官网 2 折

建筑设计师每天要产出大量的概念草图、方案效果图、汇报材料，传统渲染流程耗时长、成本高。本文将介绍如何用 Nano Banana Pro API 批量生成建筑效果图，帮助设计院快速完成从草图到渲染的全流程。

核心价值: 读完本文，你将掌握建筑设计场景下的 AI 图像生成工作流，实现批量出图、成本可控、质量稳定。

Nano Banana Pro 建筑设计应用核心要点

Nano Banana Pro 技术架构优势

Nano Banana Pro 是 Google DeepMind 基于 Gemini 3 Pro 开发的图像生成模型，区别于传统扩散模型（如 Imagen 3），它采用多模态架构，能够更好地理解复杂的建筑设计指令。

该模型在 LMSYS Chatbot Arena 图像生成榜单中以最高 ELO 分数登顶，特别擅长处理包含精确空间关系、材质描述、光影效果的建筑场景生成任务。对于需要批量产出概念图的设计院而言，其稳定的输出质量和高效的 API 调用能力是核心竞争力。

为什么建筑设计院需要 API 接入

传统的 AI 图像生成工具（如 Midjourney、DALL-E 网页版）存在明显的效率瓶颈：每次只能生成一张图，需要反复复制粘贴 Prompt，无法与内部系统集成。通过 API 接入，设计院可以实现：

• 批量化生产: 一次提交 50-100 个生成任务，自动排队处理
• 系统集成: 与 BIM 软件、项目管理系统对接，实现自动化工作流
• 成本可控: 按实际调用量付费，避免订阅制浪费
• 数据安全: 企业级 API 调用，避免敏感设计方案外泄

Nano Banana Pro 建筑设计快速上手

极简示例

以下是最简单的建筑效果图生成方式，10 行代码即可运行：

import google.generativeai as genai
from PIL import Image
import io

# 配置 API易 接入
genai.configure(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    transport="rest",
    client_options={"api_endpoint": "https://vip.apiyi.com"}
)

# 生成建筑效果图
model = genai.GenerativeModel("nano-banana-pro")
response = model.generate_content(
    "现代简约风格住宅建筑，白色清水混凝土外墙，大面积落地玻璃窗，"
    "周围环绕绿植景观，傍晚时分暖色灯光，建筑摄影风格，4K高清"
)

# 保存图片
if response.candidates[0].content.parts[0].inline_data:
    image_data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    image.save("architecture_render.png")

import google.generativeai as genai
from PIL import Image
import io
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict
import json

class ArchitectureImageGenerator:
    """
    建筑设计效果图批量生成器
    支持并发请求、进度追踪、错误重试
    """

    def __init__(self, api_key: str):
        # 配置 API易 接入点
        genai.configure(
            api_key=api_key,
            transport="rest",
            client_options={"api_endpoint": "https://vip.apiyi.com"}
        )
        self.model = genai.GenerativeModel("nano-banana-pro")

    def generate_single(self, prompt: str, output_path: str) -> bool:
        """单张图片生成"""
        try:
            response = self.model.generate_content(prompt)
            if response.candidates[0].content.parts[0].inline_data:
                image_data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
                image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
                image.save(output_path)
                return True
        except Exception as e:
            print(f"生成失败: {e}")
        return False

    def batch_generate(self, prompts: List[Dict], output_dir: str) -> List[str]:
        """
        批量生成建筑效果图

        Args:
            prompts: 包含 name 和 prompt 的字典列表
            output_dir: 输出目录
        Returns:
            成功生成的文件路径列表
        """
        results = []
        for i, item in enumerate(prompts):
            output_path = f"{output_dir}/{item['name']}.png"
            print(f"正在生成 [{i+1}/{len(prompts)}]: {item['name']}")

            if self.generate_single(item['prompt'], output_path):
                results.append(output_path)
                print(f"✓ 完成: {output_path}")
            else:
                print(f"✗ 失败: {item['name']}")

        return results


# 使用示例：批量生成方案比选图
if __name__ == "__main__":
    generator = ArchitectureImageGenerator("YOUR_API_KEY")

    # 定义多个设计方案
    design_schemes = [
        {
            "name": "scheme_A_modern",
            "prompt": "现代主义办公楼建筑，玻璃幕墙立面，"
                     "几何形体穿插，屋顶花园，日间自然光照，"
                     "建筑摄影风格，4K高清渲染"
        },
        {
            "name": "scheme_B_neoclassic",
            "prompt": "新古典主义办公楼建筑，石材立面，"
                     "对称构图，入口门廊，柱式装饰，"
                     "傍晚灯光效果，建筑摄影风格，4K高清渲染"
        },
        {
            "name": "scheme_C_sustainable",
            "prompt": "可持续设计办公楼，垂直绿化立面，"
                     "太阳能板屋顶，雨水收集系统，"
                     "自然采光中庭，建筑摄影风格，4K高清渲染"
        }
    ]

    # 执行批量生成
    results = generator.batch_generate(design_schemes, "./renders")
    print(f"\n批量生成完成，共 {len(results)} 张图片")

建议: 通过 API易 apiyi.com 获取 Nano Banana Pro API 访问权限。平台日消耗第一的主力模型，投入大量运维资源维护：稳定可商用、确保官转、不限速，价格低至官网 2 折。

Nano Banana Pro 建筑设计应用场景

六大核心场景

建筑设计 Prompt 编写指南

编写高质量的建筑效果图 Prompt 需要遵循以下结构：

基础结构: [建筑类型] + [风格特征] + [材质描述] + [环境氛围] + [拍摄视角] + [画质要求]

优质 Prompt 示例:

城市滨水区文化艺术中心，参数化曲面造型设计，
白色 UHPC 超高性能混凝土外墙，
大面积低反射玻璃幕墙，
建筑体量层层退台形成观景平台，
黄昏时分金色阳光照射，水面倒影，
人视角从广场方向拍摄，
建筑摄影风格，4K超高清渲染

Nano Banana Pro 价格与性能对比

成本计算示例

假设一个中型设计院每月需要生成 500 张概念效果图：

通过 API易 接入，年度成本节省超过 $1,100，同时获得更高的 4K 分辨率和批量生成能力。

成本优势: API易 平台提供 1-4K 同价的定价策略，无论生成 1K 还是 4K 分辨率图像，都是 $0.05 一次，这在行业内极具竞争力。

Nano Banana Pro 实战工作流

设计院 AI 效果图工作流 6 步法

第一步：需求拆解

• 明确效果图用途（概念展示、方案比选、投标汇报）
• 确定输出数量和分辨率要求
• 梳理需要表达的设计要点

第二步：Prompt 模板化

• 建立项目专属 Prompt 模板库
• 提取可复用的风格描述词
• 预设不同场景的参数组合

第三步：批量生成

• 使用 API 批量提交生成任务
• 设置合理的并发数量（建议 5-10 并发）
• 自动保存并命名输出文件

第四步：筛选优化

• 快速浏览批量生成结果
• 筛选符合设计意图的图像
• 记录优质 Prompt 用于后续复用

第五步：二次精修

• 对选中图像进行局部优化
• 使用图生图功能微调细节
• 保持系列效果图风格一致

第六步：整合输出

• 统一调色和后期处理
• 按汇报逻辑排列图像序列
• 导出符合打印/投屏要求的格式

与传统渲染工具配合使用

Nano Banana Pro 并非要取代传统的 3D 渲染流程，而是作为设计前期的快速验证工具。推荐的协作模式：

常见问题

总结

Nano Banana Pro 建筑设计应用的核心要点:

1. 4K 原生分辨率: 满足大尺寸展板和高清汇报需求，单张仅需 $0.05
2. 批量生成能力: 通过 API 调用实现自动化工作流，一天可产出数百张效果图
3. 成本优势显著: 通过 API易 平台接入，价格仅为官网 2 折，年节省超千美元
4. 与传统工具协同: 作为设计前期快速验证工具，与专业渲染软件互补使用

对于需要大量产出概念效果图的建筑设计院，Nano Banana Pro 是目前性价比最高的 AI 图像生成方案。

推荐通过 API易 apiyi.com 获取 API 访问权限，平台提供稳定的服务、官转保障、不限速访问，是 Nano Banana Pro 日消耗第一的主力渠道。

📚 参考资料

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1. Google AI 图像生成文档: 官方 API 调用指南

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 说明: 包含完整的 API 参数和调用示例

2. API易 Nano Banana Pro 专区: 中文接入文档

   • 链接: apiyi.com
   • 说明: 提供中文文档、代码示例、定价说明

3. 在线体验入口: 无需代码即可测试

   • 链接: imagen.apiyi.com
   • 说明: 直接在网页上体验 Nano Banana Pro 出图效果

4. 示例代码下载: 完整的开发参考

   • 链接: xinqikeji.feishu.cn/wiki/W4vEwdiCPi3VfTkrL5hcVlDxnQf
   • 说明: 包含 Python、Node.js 等多语言调用示例

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论建筑 AI 效果图的使用心得，更多资料可访问 API易 apiyi.com 技术社区