Nano Banana Pro não suporta o parâmetro Seed: 4 alternativas para alcançar a consistência de personagem

Modelo de Difusão Geração por redução de ruído

🖼️ Imagem Final Resultado reproduzível

O Papel Crucial da Seed

Mesma Seed → Mesmo ruído inicial → Mesmo resultado de geração

<circle cx="70" cy="290" r="4" fill="#ef4444"/>
<text x="85" y="294" fill="#94a3b8">Seed diferente → Ruído inicial diferente → Resultado de geração diferente</text>

<circle cx="70" cy="320" r="4" fill="#10b981"/>
<text x="85" y="324" fill="#94a3b8">Salve o valor da Seed para reproduzir a mesma imagem no futuro</text>

<circle cx="70" cy="350" r="4" fill="#a855f7"/>
<text x="85" y="354" fill="#94a3b8">Mude o comando mantendo a Seed para variações do mesmo estilo</text>

Por que a Seed é importante para a consistência do personagem

Imagine este cenário:

Você desenhou um personagem "Bluezinho" e precisa gerar:
- Bluezinho em uma cafeteria
- Bluezinho em um escritório
- Bluezinho na beira-mar

Sem o parâmetro Seed, mesmo usando a mesma descrição, o "Bluezinho" pode mudar a cada vez — o cabelo, as feições e o tipo físico podem variar ligeiramente.

Com o parâmetro Seed, você pode:

1. Gerar uma imagem satisfatória do personagem e anotar o valor da Seed.
2. Usar a mesma Seed em gerações subsequentes.
3. Mudar apenas a descrição do cenário, mantendo o personagem consistente.

Comparação de plataformas que suportam Seed

Parâmetros suportados oficialmente pelo Nano Banana Pro

Lista completa de parâmetros

De acordo com a documentação oficial, o Nano Banana Pro atualmente suporta apenas os seguintes parâmetros:

# Nano Banana Pro 支持的参数
generation_config = {
    "aspect_ratio": "16:9",  # 宽高比
    "image_size": "2K"       # 分辨率
}

Opções de proporção (Aspect Ratio)

Nota: É obrigatório usar o "K" maiúsculo (ex: 1K, 2K, 4K); o uso de letra minúscula resultará em erro.

Opções de resolução

🎯 Dica Técnica: Se você precisar testar o efeito de diferentes combinações de parâmetros, recomendamos realizar as chamadas via plataforma APIYI (apiyi.com). A plataforma oferece uma interface de API unificada, facilitando a validação rápida das configurações de parâmetros.

Por que o Nano Banana Pro não suporta Seed

Possíveis razões técnicas

1. Diferença na arquitetura do modelo

O Nano Banana Pro é baseado na arquitetura multimodal do Gemini, que difere dos modelos de difusão (Diffusion Models) tradicionais. O processo de geração de um modelo de difusão convencional é:

Ruído aleatório → Cancelamento de ruído gradual → Imagem final

O "Seed" controla justamente a etapa do "ruído aleatório". Já a geração de imagens do Gemini pode adotar um paradigma de geração diferente.

2. Considerações de segurança e conformidade

Fixar o Seed poderia ser explorado indevidamente para:

• Replicar com precisão estilos de imagens protegidas por direitos autorais
• Burlar filtros de segurança de conteúdo
• Gerar em massa conteúdos impróprios semelhantes

O Google pode ter optado por não liberar este parâmetro por questões de segurança.

3. Estratégia de posicionamento do produto

O Nano Banana Pro é posicionado como "geração de imagem conversacional", com foco em:

• Edição através de várias rodadas de conversa
• Interação em linguagem natural
• Compreensão de contexto

Em vez do modelo tradicional de "controle preciso de parâmetros".

A equipe oficial vai liberar o parâmetro Seed?

Até o momento, não houve uma declaração oficial. No entanto, observando as tendências tecnológicas:

• A demanda dos usuários é forte e há muito apelo da comunidade
• Concorrentes geralmente oferecem suporte a essa função
• Usuários comerciais exigem alta consistência nos resultados

Previsão: É provável que versões futuras ofereçam suporte de alguma forma, mas ainda não há uma data definida.

Alternativa 1: Sistema de Descrição Detalhada de Personagens

A ideia central

Já que não é possível fixar a aleatoriedade com um Seed, vamos usar descrições textuais super detalhadas para maximizar a consistência.

Template de descrição de personagem

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unificada APIYI
)

# Definição da descrição base do personagem (o mais detalhada possível)
character_base = """
Nome do personagem: Little Blue
Gênero: Feminino
Aparência/Idade: Cerca de 25 anos
Penteado: Cabelo liso na altura dos ombros, azul escuro, com brilho
Cor do cabelo: #1E3A5F Azul Marinho Profundo
Olhos: Olhos grandes, pálpebra dupla, íris azul claro
Formato do rosto: Oval, queixo levemente pontiagudo
Tom de pele: Clara, levemente rosada
Altura/Físico: 165cm, magra
Estilo de roupa: Minimalista moderno, prefere combinações de azul e branco
Marcas características: Uma pequena pinta na orelha direita
Estilo artístico: Estilo de ilustração japonesa, linhas nítidas, cores brilhantes
"""

def generate_character_scene(scene_description):
    comando = f"""
    {character_base}

    Cenário atual: {scene_description}

    Por favor, gere uma imagem deste personagem neste cenário, mantendo as características do personagem totalmente consistentes.
    """

    response = client.images.generate(
        model="nano-banana-pro",
        prompt=comando,
        size="1024x1024"
    )
    return response.data[0].url

# Gerando diferentes cenários
scene1 = generate_character_scene("Tomando café em uma cafeteria moderna, com a luz do sol entrando pela janela")
scene2 = generate_character_scene("Trabalhando na frente do computador em um escritório, com expressão focada")
scene3 = generate_character_scene("Caminhando na areia da praia, com a brisa soprando no cabelo")

Lista de elementos essenciais para a descrição

Vantagens e Limitações

Vantagens:

• Não requer ferramentas extras
• Pode ser usado imediatamente
• Custo zero

Limitações:

• Consistência de aproximadamente 60-70%
• Detalhes ainda podem sofrer oscilações
• Exige várias tentativas

Alternativa 2: Imagens de Referência (Reference Images)

Função de imagem de referência do Nano Banana Pro

A boa notícia é que o Nano Banana Pro suporta a função de imagens de referência, que é a melhor solução para alcançar a consistência de personagens.

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interface unificada APIYI
)

def load_reference_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

# Carregar imagem de referência do personagem
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": "Com base nas características de aparência deste personagem, gere uma imagem dela caminhando na beira-mar, mantendo o personagem totalmente consistente."
                }
            ]
        }
    ]
)

Boas práticas para imagens de referência

Gemini 3 Pro Image suporta até 14 imagens de referência

# Exemplo com múltiplas imagens de referência
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": "Com base no personagem das imagens de referência acima, gere uma cena dela lendo em uma biblioteca"
})

💡 Começo Rápido: Recomendamos usar a plataforma APIYI (apiyi.com) para testar a função de imagem de referência. A plataforma suporta o upload de vários formatos de imagem, facilitando a validação rápida dos resultados.

Alternativa 3: Edição por Diálogo em Múltiplas Rodadas

Aproveite o poder de conversa do Gemini

A vantagem exclusiva do Nano Banana Pro é a edição por diálogo em múltiplas rodadas. Você pode:

1. Gerar a imagem inicial
2. Ajustar detalhes através da conversa
3. Chegar gradualmente ao resultado ideal
4. Salvar as versões que gostar como referência posterior

Fluxo de edição por diálogo

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
)

Dicas para edição por diálogo

Alternativa 4: Combinação de ferramentas externas

Design do fluxo de trabalho

Se a exigência de consistência for extremamente alta, você pode combinar ferramentas externas:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Passo 1: Usar ferramentas com suporte a Seed para      │
│  gerar o protótipo do personagem                        │
│  Ferramentas: Stable Diffusion / Leonardo AI            │
│  Saída: Imagem de referência (múltiplos ângulos)        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Passo 2: Usar o Nano Banana Pro para gerar a cena      │
│  Entrada: Imagem de referência + descrição da cena      │
│  Vantagem: Uso da sua alta capacidade de compreensão    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Passo 3: Pós-processamento e otimização                │
│  Ferramentas: Photoshop / Editores online               │
│  Tarefa: Ajustes finos, unificar estilo e detalhes      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Combinação de ferramentas recomendada

Análise de custo-benefício

💰 Otimização de custos: Para projetos comerciais, recomendamos usar a plataforma APIYI (apiyi.com) para chamar APIs de diversos modelos. A plataforma suporta vários modelos como Nano Banana Pro e Stable Diffusion, permitindo combiná-los de forma flexível para obter o melhor custo-benefício.

Caso prático: Criando uma série de personagens de IP consistente

Requisitos do projeto

Criar um personagem de IP chamado "Xiao Cheng" (Laranjinha), que precisa de:

• 5 imagens em cenários diferentes
• Alta consistência na aparência do personagem
• Adequado para promoção de marca

Passos de implementação

Passo 1: Definir as especificações do personagem

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"]
}

Passo 2: Gerar a imagem de referência inicial

initial_prompt = f"""
创建一个 IP 角色 design:
- 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

Passo 3: Usar a imagem de referência para gerar a 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...

Avaliação dos resultados

Utilizando a solução combinada de imagem de referência + descrição detalhada (comando detalhado), a consistência medida na prática pode chegar a 85-90%.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Q1: O parâmetro Seed será suportado no futuro?

Atualmente não existe um cronograma oficial. A estratégia da Google para o Nano Banana Pro é enfatizar a "interação conversacional", em vez do controle tradicional por parâmetros. No entanto, à medida que a demanda dos usuários aumenta, é possível que versões futuras ofereçam suporte de alguma forma. Recomendamos acompanhar as atualizações da documentação oficial ou obter as últimas novidades através da plataforma APIYI (apiyi.com).

Q2: Qual é o nível de consistência ao usar o método de imagem de referência?

Em testes práticos, a consistência fica em torno de 80-90%. As principais diferenças podem aparecer em:

• Pequenos detalhes faciais
• Efeitos de luz e sombra
• Direção das dobras das roupas

Para a maioria dos usos comerciais, esse nível de consistência já é suficiente.

Q3: Existe um limite de mensagens em conversas multi-turno?

A API do Gemini possui um limite de tamanho de contexto, mas para cenários de geração de imagens, geralmente 10 a 20 rodadas de conversa não apresentam problemas. Recomendamos "reiniciar" a conversa periodicamente, usando a imagem atual que você gostou como uma nova imagem de referência para iniciar uma nova sessão.

Q4: Qual solução é a mais adequada para projetos comerciais?

Recomendamos a combinação de Imagem de Referência + Descrição Detalhada:

• Consistência suficiente para uso comercial (85%+)
• Custos controlados
• Sem necessidade de cadeias de ferramentas complexas

Você pode testar e implementar essa solução facilmente através da plataforma APIYI (apiyi.com).

Q5: Existe algum método para alcançar 100% de consistência?

Sem o suporte ao parâmetro Seed, teoricamente é impossível atingir 100% de consistência. Se a exigência de consistência for extremamente alta, sugerimos:

1. Usar ferramentas que suportem Seed (como o Stable Diffusion) para gerar o personagem
2. Inserir o personagem gerado como imagem de referência no Nano Banana Pro
3. Realizar pós-processamento, se necessário

Resumo

A equipe oficial do Nano Banana Pro confirmou que não há suporte para o parâmetro Seed, o que significa que não é possível alcançar uma geração de imagem totalmente reproduzível da maneira tradicional.

No entanto, temos 4 alternativas:

Sugestões principais:

1. Projetos comerciais: Utilize a combinação de imagem de referência + descrição detalhada.
2. Criação pessoal: A edição por conversas multi-turno costuma ser suficiente.
3. Necessidades profissionais: Considere a solução de combinação com ferramentas externas.
4. Fique atento: O suporte ao Seed pode surgir em versões futuras.

Recomendamos utilizar a APIYI (apiyi.com) para testar rapidamente várias soluções. A plataforma suporta o Nano Banana Pro e diversos outros modelos de geração de imagem, facilitando a busca pela solução que melhor atende às suas necessidades.

Leitura Adicional:

• Documentação oficial de geração de imagens do Gemini: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
• Guia de uso de Seed no Stable Diffusion: getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion
• Técnicas de consistência em imagens de IA: venice.ai/blog/how-to-use-seed-numbers-to-create-consistent-ai-generated-images

📝 Autor: Equipe Técnica APIYI | Focada em integração e otimização de APIs de geração de imagens por IA
🔗 Suporte Técnico: Visite APIYI (apiyi.com) para obter créditos de teste do Nano Banana Pro e suporte técnico.