建築設計院用 Nano Banana Pro 批量生成效果圖：6 步打造 AI 輔助設計工作流

作者注：建築設計院如何用 Nano Banana Pro API 批量生成概念效果圖、方案比選圖、彙報展示圖，實測成本僅官網 2 折

建築設計師每天要產出大量的概念草圖、方案效果圖、彙報材料，傳統渲染流程耗時長、成本高。本文將介紹如何用 Nano Banana Pro API 批量生成建築效果圖，幫助設計院快速完成從草圖到渲染的全流程。

核心價值: 讀完本文，你將掌握建築設計場景下的 AI 圖像生成工作流，實現批量出圖、成本可控、質量穩定。

Nano Banana Pro 建築設計應用核心要點

Nano Banana Pro 技術架構優勢

Nano Banana Pro 是 Google DeepMind 基於 Gemini 3 Pro 開發的圖像生成模型，區別於傳統擴散模型（如 Imagen 3），它採用多模態架構，能夠更好地理解複雜的建築設計指令。

該模型在 LMSYS Chatbot Arena 圖像生成榜單中以最高 ELO 分數登頂，特別擅長處理包含精確空間關係、材質描述、光影效果的建築場景生成任務。對於需要批量產出概念圖的設計院而言，其穩定的輸出質量和高效的 API 調用能力是核心競爭力。

爲什麼建築設計院需要 API 接入

傳統的 AI 圖像生成工具（如 Midjourney、DALL-E 網頁版）存在明顯的效率瓶頸：每次只能生成一張圖，需要反覆複製粘貼 Prompt，無法與內部系統集成。通過 API 接入，設計院可以實現：

• 批量化生產: 一次提交 50-100 個生成任務，自動排隊處理
• 系統集成: 與 BIM 軟件、項目管理系統對接，實現自動化工作流
• 成本可控: 按實際調用量付費，避免訂閱制浪費
• 數據安全: 企業級 API 調用，避免敏感設計方案外泄

Nano Banana Pro 建築設計快速上手

極簡示例

以下是最簡單的建築效果圖生成方式，10 行代碼即可運行：

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"}
）

# 生成建築效果圖
model = genai.GenerativeModel（"nano-banana-pro"）
response = model.generate_content（
    "現代簡約風格住宅建築，白色清水混凝土外牆，大面積落地玻璃窗，"
    "周圍環繞綠植景觀，傍晚時分暖色燈光，建築攝影風格，4K高清"
）

# 保存圖片
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:
    """
    建築設計效果圖批量生成器
    支持併發請求、進度追蹤、錯誤重試
    """

    def __init__（self， api_key: str）:
        # 配置 API易 接入點
        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:
        """單張圖片生成"""
        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"生成失敗: {e}"）
        return False

    def batch_generate（self， prompts: List[Dict]， output_dir: str） -> List[str]:
        """
        批量生成建築效果圖

        Args:
            prompts: 包含 name 和 prompt 的字典列表
            output_dir: 輸出目錄
        Returns:
            成功生成的文件路徑列表
        """
        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"✗ 失敗: {item['name']}"）

        return results


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

    # 定義多個設計方案
    design_schemes = [
        {
            "name": "scheme_A_modern"，
            "prompt": "現代主義辦公樓建築，玻璃幕牆立面，"
                     "幾何形體穿插，屋頂花園，日間自然光照，"
                     "建築攝影風格，4K高清渲染"
        }，
        {
            "name": "scheme_B_neoclassic"，
            "prompt": "新古典主義辦公樓建築，石材立面，"
                     "對稱構圖，入口門廊，柱式裝飾，"
                     "傍晚燈光效果，建築攝影風格，4K高清渲染"
        }，
        {
            "name": "scheme_C_sustainable"，
            "prompt": "可持續設計辦公樓，垂直綠化立面，"
                     "太陽能板屋頂，雨水收集系統，"
                     "自然採光中庭，建築攝影風格，4K高清渲染"
        }
    ]

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

建議: 通過 API易 apiyi.com 獲取 Nano Banana Pro API 訪問權限。平臺日消耗第一的主力模型，投入大量運維資源維護：穩定可商用、確保官轉、不限速，價格低至官網 2 折。

Nano Banana Pro 建築設計應用場景

六大核心場景

建築設計 Prompt 編寫指南

編寫高質量的建築效果圖 Prompt 需要遵循以下結構：

基礎結構: [建築類型] + [風格特徵] + [材質描述] + [環境氛圍] + [拍攝視角] + [畫質要求]

優質 Prompt 示例:

城市濱水區文化藝術中心，參數化曲面造型設計，
白色 UHPC 超高性能混凝土外牆，
大面積低反射玻璃幕牆，
建築體量層層退臺形成觀景平臺，
黃昏時分金色陽光照射，水面倒影，
人視角從廣場方向拍攝，
建築攝影風格，4K超高清渲染

Nano Banana Pro 價格與性能對比

成本計算示例

假設一箇中型設計院每月需要生成 500 張概念效果圖：

通過 API易 接入，年度成本節省超過 $1，100，同時獲得更高的 4K 分辨率和批量生成能力。

成本優勢: API易 平臺提供 1-4K 同價的定價策略，無論生成 1K 還是 4K 分辨率圖像，都是 $0.05 一次，這在行業內極具競爭力。

Nano Banana Pro 實戰工作流

設計院 AI 效果圖工作流 6 步法

第一步：需求拆解

• 明確效果圖用途（概念展示、方案比選、投標彙報）
• 確定輸出數量和分辨率要求
• 梳理需要表達的設計要點

第二步：Prompt 模板化

• 建立項目專屬 Prompt 模板庫
• 提取可複用的風格描述詞
• 預設不同場景的參數組合

第三步：批量生成

• 使用 API 批量提交生成任務
• 設置合理的併發數量（建議 5-10 併發）
• 自動保存並命名輸出文件

第四步：篩選優化

• 快速瀏覽批量生成結果
• 篩選符合設計意圖的圖像
• 記錄優質 Prompt 用於後續複用

第五步：二次精修

• 對選中圖像進行局部優化
• 使用圖生圖功能微調細節
• 保持系列效果圖風格一致

第六步：整合輸出

• 統一調色和後期處理
• 按彙報邏輯排列圖像序列
• 導出符合打印/投屏要求的格式

與傳統渲染工具配合使用

Nano Banana Pro 並非要取代傳統的 3D 渲染流程，而是作爲設計前期的快速驗證工具。推薦的協作模式：

常見問題

總結

Nano Banana Pro 建築設計應用的核心要點:

1. 4K 原生分辨率: 滿足大尺寸展板和高清彙報需求，單張僅需 $0.05
2. 批量生成能力: 通過 API 調用實現自動化工作流，一天可產出數百張效果圖
3. 成本優勢顯著: 通過 API易 平臺接入，價格僅爲官網 2 折，年節省超千美元
4. 與傳統工具協同: 作爲設計前期快速驗證工具，與專業渲染軟件互補使用

對於需要大量產出概念效果圖的建築設計院，Nano Banana Pro 是目前性價比最高的 AI 圖像生成方案。

推薦通過 API易 apiyi.com 獲取 API 訪問權限，平臺提供穩定的服務、官轉保障、不限速訪問，是 Nano Banana Pro 日消耗第一的主力渠道。

📚 參考資料

⚠️ 鏈接格式說明: 所有外鏈使用 資料名: domain.com 格式，方便複製但不可跳轉，避免 SEO 權重流失。

1. Google AI 圖像生成文檔: 官方 API 調用指南

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 說明: 包含完整的 API 參數和調用示例

2. API易 Nano Banana Pro 專區: 中文接入文檔

   • 鏈接: apiyi.com
   • 說明: 提供中文文檔、代碼示例、定價說明

3. 在線體驗入口: 無需代碼即可測試

   • 鏈接: imagen.apiyi.com
   • 說明: 直接在網頁上體驗 Nano Banana Pro 出圖效果

4. 示例代碼下載: 完整的開發參考

   • 鏈接: xinqikeji.feishu.cn/wiki/W4vEwdiCPi3VfTkrL5hcVlDxnQf
   • 說明: 包含 Python、Node.js 等多語言調用示例

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論建築 AI 效果圖的使用心得，更多資料可訪問 API易 apiyi.com 技術社區