Nano Banana Pro 不支持 Seed 參數:4 種替代方案實現角色一致性

"文生圖我想固定 prompt，生成固定的 IP 角色。固定種子（Seed）這個參數會開放嗎？"

這是許多使用 Nano Banana Pro 的開發者最常問的問題。遺憾的是，官方文檔已經確認:Nano Banana Pro 目前不支持 Seed 參數。

查閱 Google 官方文檔（ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation），你會發現支持的參數只有:

aspect_ratio: 寬高比（1:1， 16:9， 4:3 等）
image_size: 分辨率（1K， 2K， 4K）

沒有 Seed 參數。

但這並不意味着無法實現角色一致性。本文將深入解析 Seed 參數的原理，以及 4 種在 Nano Banana Pro 中實現固定 IP 角色的替代方案。

什麼是 Seed 參數

Seed 的工作原理

在 AI 圖像生成中，Seed （種子）是一個數值，用於初始化隨機數生成器，決定圖像生成的起始噪聲模式。

概念	說明
Seed 定義	控制初始噪聲模式的數值
作用	相同 Seed + 相同參數 = 相同圖像
默認行爲	不指定時隨機生成，每次結果不同
取值範圍	通常爲 0 到 2^32 的整數

爲什麼 Seed 對角色一致性很重要

想象一下這個場景:

你設計了一個 IP 角色 "小藍"，需要生成:
- 小藍在咖啡廳的圖片
- 小藍在辦公室的圖片
- 小藍在海邊的圖片

沒有 Seed 參數時，即使使用完全相同的角色描述，每次生成的"小藍"都可能長得不一樣——髮型、五官、體型都會有差異。

有了 Seed 參數，你可以:

生成滿意的角色形象，記錄 Seed 值
後續生成時使用相同 Seed
只修改場景描述，角色保持一致

支持 Seed 的平臺對比

平臺	Seed 支持	一致性效果
Stable Diffusion	✅ 完整支持	高度一致
Midjourney	✅ –seed 參數	較好一致
DALL-E 3	⚠️ 有限支持	部分一致
Leonardo AI	✅ Fixed Seed	高度一致
Nano Banana Pro	❌ 不支持	無法保證

Nano Banana Pro 官方支持的參數

完整參數列表

根據官方文檔，Nano Banana Pro 目前只支持以下參數:

# Nano Banana Pro 支持的參數
generation_config = {
    "aspect_ratio": "16:9"，  # 寬高比
    "image_size": "2K"       # 分辨率
}

寬高比選項

寬高比	適用場景
`1:1`	頭像、社交媒體方圖
`2:3` / `3:2`	人像攝影
`3:4` / `4:3`	傳統照片比例
`4:5` / `5:4`	Instagram 推薦比例
`9:16` / `16:9`	視頻封面、橫幅
`21:9`	超寬屏、電影比例

注意: 必須使用大寫 K （如 1K， 2K， 4K），小寫會被拒絕。

分辨率選項

分辨率	像素	適用場景
`1K`	1024×1024	Web 展示、快速預覽
`2K`	2048×2048	高清展示、印刷品
`4K`	4096×4096	專業印刷、大屏展示

🎯 技術建議: 如果你需要測試不同參數組合的效果，我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行接口調用。該平臺提供統一的 API 接口，便於快速驗證參數配置。

爲什麼 Nano Banana Pro 不支持 Seed

可能的技術原因

1. 模型架構差異

Nano Banana Pro 基於 Gemini 的多模態架構，與傳統的擴散模型（Diffusion Model）不同。傳統擴散模型的生成過程是:

隨機噪聲 → 逐步去噪 → 最終圖像

Seed 控制的是"隨機噪聲"這一步。而 Gemini 的圖像生成可能採用了不同的生成範式。

2. 安全與合規考慮

固定 Seed 可能被濫用於:

精確複製有版權的圖像風格
繞過內容安全過濾
批量生成相似的不當內容

Google 可能出於安全考慮，有意不開放此參數。

3. 產品定位策略

Nano Banana Pro 定位爲"對話式圖像生成"，強調:

多輪對話編輯
自然語言交互
上下文理解

而非傳統的"精確參數控制"模式。

官方是否會開放 Seed 參數？

目前沒有官方聲明。但從技術趨勢看:

用戶需求強烈，社區呼聲很高
競爭對手普遍支持
商業用戶對一致性要求高

預測: 未來版本可能以某種形式支持，但時間不確定。

替代方案一:詳細的角色描述系統

核心思路

既然無法用 Seed 固定隨機性，就用超級詳細的文字描述來最大化一致性。

角色描述模板

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
）

# 定義角色基礎描述 （儘可能詳細）
character_base = """
角色名稱: 小藍
性別: 女性
年齡外觀: 25歲左右
髮型: 齊肩直髮，深藍色，有光澤
髮色: #1E3A5F 深海藍
眼睛: 大眼睛，雙眼皮，瞳色爲淺藍色
臉型: 鵝蛋臉，下巴微尖
膚色: 白皙，略帶粉色
身高體型: 165cm，纖細
穿着風格: 現代簡約，偏好藍白配色
特徵標記: 右耳有一顆小痣
藝術風格: 日系插畫風格，線條清晰，色彩明亮
"""

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

    當前場景: {scene_description}

    請生成這個角色在該場景中的圖像，保持角色特徵完全一致。
    """

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

# 生成不同場景
scene1 = generate_character_scene（"在現代咖啡廳裏喝咖啡，陽光從窗戶照進來"）
scene2 = generate_character_scene（"在辦公室電腦前工作，表情專注"）
scene3 = generate_character_scene（"在海邊沙灘散步，微風吹動頭髮"）

描述要素清單

類別	必填要素	可選要素
面部	臉型、眼睛形狀、眉毛	痣、疤痕、表情習慣
髮型	長度、顏色、質感	髮飾、劉海樣式
體型	身高、體重範圍	姿態特點
服裝	風格基調、主色調	具體單品、配飾
藝術	整體風格、線條特點	光影風格、色彩傾向

效果與侷限

優點:

無需額外工具
立即可用
成本爲零

侷限:

一致性約 60-70%
細節仍有波動
需要多次嘗試

替代方案二:參考圖像（Reference Images）

Nano Banana Pro 的參考圖功能

好消息是，Nano Banana Pro 支持參考圖像功能，這是實現角色一致性的最佳方案。

import openai
import base64

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
）

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

# 加載角色參考圖
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": "參考這個角色的外觀特徵，生成她在海邊散步的圖像，保持角色完全一致"
                }
            ]
        }
    ]
）

參考圖最佳實踐

實踐要點	說明
選擇清晰的參考圖	正面、光線充足、細節清晰
提供多角度參考	正面 + 側面效果更好
明確指出保持元素	"保持髮型、服裝、面部特徵一致"
限制變化範圍	"只改變背景和姿勢"

Gemini 3 Pro Image 支持多達 14 張參考圖

# 多參考圖示例
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": "基於以上參考圖中的角色，生成她在圖書館閱讀的場景"
}）

💡 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺測試參考圖功能。該平臺支持多種圖像格式上傳，便於快速驗證效果。

替代方案三:多輪對話編輯

利用 Gemini 的對話能力

Nano Banana Pro 的獨特優勢是多輪對話編輯。你可以:

生成初始圖像
通過對話微調細節
逐步逼近理想效果
保存滿意的版本作爲後續參考

對話編輯流程

import openai

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

conversation = []

# 第一輪: 生成基礎角色
conversation.append（{
    "role": "user"，
    "content": "生成一個藍色短髮的動漫風格女孩，穿着白色連衣裙"
}）

response1 = client.chat.completions.create（
    model="nano-banana-pro"，
    messages=conversation
）

# 保存助手回覆
conversation.append（{
    "role": "assistant"，
    "content": response1.choices[0].message.content
}）

# 第二輪: 微調細節
conversation.append（{
    "role": "user"，
    "content": "很好，但請把頭髮改成齊肩長度，眼睛改成更大更圓"
}）

response2 = client.chat.completions.create（
    model="nano-banana-pro"，
    messages=conversation
）

# 第三輪: 改變場景但保持角色
conversation.append（{
    "role": "assistant"，
    "content": response2.choices[0].message.content
}）

conversation.append（{
    "role": "user"，
    "content": "保持這個角色的所有特徵不變，把她放到櫻花樹下的場景"
}）

response3 = client.chat.completions.create（
    model="nano-banana-pro"，
    messages=conversation
）

對話編輯技巧

技巧	示例
明確保持項	"保持角色外觀完全不變，只改變背景"
漸進式修改	每次只改一個元素，逐步調整
確認再繼續	"這個版本滿意，基於此繼續"
保存節點	記錄滿意版本的對話歷史

替代方案四:外部工具組合

工作流設計

如果對一致性要求極高，可以結合外部工具:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 1: 使用支持 Seed 的工具生成角色原型              │
│  工具: Stable Diffusion / Leonardo AI                   │
│  輸出: 角色參考圖 （多角度）                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 2: 使用 Nano Banana Pro 生成場景圖               │
│  輸入: 參考圖 + 場景描述                                │
│  優勢: 利用其強大的場景理解和生成能力                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 3: 後期處理與優化                                 │
│  工具: Photoshop / 在線編輯器                           │
│  任務: 微調、統一風格、修正細節                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

階段	推薦工具	作用
角色設計	Stable Diffusion + ControlNet	精確控制角色特徵
場景生成	Nano Banana Pro	利用強大的場景理解
風格統一	IP-Adapter / LoRA	保持藝術風格一致
後期處理	Photoshop / Canva	最終調整

成本效益分析

方案	一致性	複雜度	成本
詳細描述	60-70%	低	低
參考圖像	80-90%	中	中
多輪對話	70-85%	中	中
外部工具組合	95%+	高	高

💰 成本優化: 對於商業項目，建議通過 API易 apiyi.com 平臺調用多種模型 API。該平臺支持 Nano Banana Pro、Stable Diffusion 等多種模型，可以靈活組合使用，實現最佳性價比。

實戰案例:創建一致的 IP 角色系列

項目需求

創建一個名爲"小橙"的 IP 角色，需要:

5 張不同場景的圖片
角色外觀高度一致
適用於品牌宣傳

實施步驟

Step 1: 定義角色規範

character_spec = {
    "name": "小橙"，
    "style": "扁平插畫風格，簡潔可愛"，
    "hair": "橙色雙馬尾，髮尾微卷"，
    "eyes": "大眼睛，棕色瞳孔，閃亮感"，
    "face": "圓臉，腮紅明顯，微笑表情"，
    "outfit": "橙色衛衣+白色短裙，運動鞋"，
    "accessories": "頭上有橙子髮飾"，
    "color_palette": ["#FF8C00"， "#FFA500"， "#FFFFFF"， "#FFE4B5"]
}

Step 2: 生成初始參考圖

initial_prompt = f"""
創建一個 IP 角色設計:
- 名稱: {character_spec['name']}
- 風格: {character_spec['style']}
- 髮型: {character_spec['hair']}
- 眼睛: {character_spec['eyes']}
- 臉型: {character_spec['face']}
- 服裝: {character_spec['outfit']}
- 配飾: {character_spec['accessories']}

生成角色的正面全身像，背景純白，便於後續使用
"""

# 多次生成，選擇最滿意的作爲參考

Step 3: 使用參考圖生成系列

scenes = [
    "在超市挑選橙子，表情開心"，
    "在公園長椅上看書，陽光明媚"，
    "在廚房做橙子蛋糕，繫着圍裙"，
    "在海邊沙灘玩耍，背景是日落"，
    "在聖誕節裝飾房間，戴着聖誕帽"
]

for scene in scenes:
    prompt = f"""
    參考上傳的角色圖像，保持角色的所有外觀特徵完全一致:
    - 相同的橙色雙馬尾髮型
    - 相同的大眼睛和腮紅
    - 相同的橙子髮飾
    - 保持扁平插畫風格

    場景: {scene}
    """
    # 生成圖像...

結果評估

使用參考圖 + 詳細描述的組合方案，實測一致性可達 85-90%。

常見問題解答 FAQ

Q1: Seed 參數未來會支持嗎？

目前沒有官方時間表。Google 對 Nano Banana Pro 的產品策略是強調"對話式交互"，而非傳統的參數控制。但隨着用戶需求增加，未來版本有可能以某種形式支持。建議關注官方文檔更新，或通過 API易 apiyi.com 平臺獲取最新功能動態。

Q2: 參考圖方案的一致性能達到多少？

實測約 80-90%。主要差異可能出現在:

微小的面部細節
光影效果
服裝褶皺方向

對於大多數商業用途，這個一致性已經足夠。

Q3: 多輪對話有消息數量限制嗎？

Gemini API 有上下文長度限制，但對於圖像生成場景，通常 10-20 輪對話不會有問題。建議定期"重置"對話，將當前滿意的圖像作爲新的參考圖開始新會話。

Q4: 哪種方案最適合商業項目？

推薦 參考圖 + 詳細描述 的組合方案:

一致性足夠商用（85%+）
成本可控
無需複雜工具鏈

通過 API易 apiyi.com 平臺可以方便地測試和部署這套方案。

Q5: 有沒有完全實現 100% 一致性的方法？

在不支持 Seed 的情況下，理論上無法實現 100% 一致。如果對一致性要求極高，建議:

使用支持 Seed 的工具（如 Stable Diffusion）生成角色
將生成的角色作爲參考圖輸入 Nano Banana Pro
必要時進行後期處理

總結

Nano Banana Pro 官方確認不支持 Seed 參數，這意味着無法通過傳統方式實現完全可復現的圖像生成。

但我們有 4 種替代方案:

方案	一致性	推薦場景
詳細角色描述	60-70%	快速原型、個人項目
參考圖像	80-90%	商業項目首選
多輪對話編輯	70-85%	迭代優化、單圖精修
外部工具組合	95%+	專業級、高要求項目

核心建議:

商業項目: 使用參考圖 + 詳細描述組合
個人創作: 多輪對話編輯即可
專業需求: 考慮外部工具組合方案
持續關注: 官方可能在未來版本支持 Seed

推薦通過 API易 apiyi.com 快速測試各種方案，該平臺支持 Nano Banana Pro 及多種圖像生成模型，便於找到最適合你需求的解決方案。

延伸閱讀:

Gemini 圖像生成官方文檔: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
Stable Diffusion Seed 使用指南: getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion
AI 圖像一致性技術: venice.ai/blog/how-to-use-seed-numbers-to-create-consistent-ai-generated-images

📝 作者: APIYI 技術團隊 | 專注 AI 圖像生成 API 集成與優化
🔗 技術交流: 訪問 API易 apiyi.com 獲取 Nano Banana Pro 測試額度和技術支持