# Bagaimana cara menggabungkan 14 gambar referensi dengan Nano Banana sambil mempertahankan 5 karakter yang konsisten > Pelajari cara menggabungkan hingga 14 gambar referensi dengan Nano Banana sambil menjaga 5 karakter tetap konsisten, menggunakan penandaan per karakter dan tier yang tepat di Atlas Cloud. Anda memiliki sebuah adegan dalam pikiran: lima karakter yang berulang, latar tertentu, satu atau dua properti, dan palet warna yang sudah Anda tetapkan dari pekerjaan sebelumnya. Anda telah mengumpulkan materi referensi, empat belas gambar total, dan sekarang Anda ingin satu bingkai yang dihasilkan yang menyatukan semuanya tanpa ada karakter Anda yang melayang ke wajah orang asing. Siapa pun yang pernah mencoba ini secara manual tahu bahwa bagian tersulitnya bukanlah komposisi. Ini adalah menjaga setiap karakter tetap dapat dikenali ketika model harus menangani begitu banyak input sekaligus. Panduan ini menjelaskan bagaimana keluarga [Nano Banana](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) menangani komposisi referensi multi-gambar, cara menyusun referensi dan prompt Anda sehingga lima karakter yang berbeda tetap konsisten, dan tingkatan mana yang harus dipilih tergantung pada apakah Anda mengoptimalkan untuk kualitas mentah atau untuk alur kerja 14 gambar spesifik. ## Apa yang sebenarnya dilakukan komposisi referensi multi-gambar Kebanyakan model gambar memungkinkan Anda memberikan satu referensi dan mendorong output ke arahnya. Komposisi referensi multi-gambar adalah langkah lebih maju: Anda memberikan beberapa gambar sekaligus, dan model memperlakukan masing-masing sebagai sumber informasi visual yang dapat diambil saat membangun bingkai baru. Satu gambar mungkin menyumbang wajah karakter, yang lain kostum, yang lain pencahayaan ruangan, yang lain bentuk properti. Nilai untuk adegan multi-karakter sudah jelas. Alih-alih menggambarkan lima wajah dengan kata-kata dan berharap model menciptakan sesuatu yang mendekati, Anda memberikan referensi aktual untuk setiap karakter. Model memiliki jangkar visual langsung untuk dikerjakan, yang membuat konsistensi mungkin terjadi sejak awal. Dalam keluarga Nano Banana di [Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency), kemampuan ini didokumentasikan di [[Nano Banana 2](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) Lite](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency), yang mendukung hingga 14 gambar referensi plus komposisi multi-gambar di 14 rasio aspek, dengan latensi di bawah 2 detik. Itu adalah tingkatan yang set fiturnya langsung cocok dengan tugas "menggabungkan 14 referensi". [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) adalah jalur kualitas lebih tinggi, dibangun untuk output 1K, 2K, dan 4K ketika hasil akhir bingkai lebih penting daripada jumlah input mentah. Kami akan membahas cara memilih di antara keduanya di bawah. ## Konsistensi karakter adalah masalah penandaan dan deskripsi Memberikan model empat belas gambar hanyalah setengah dari pekerjaan. Jika Anda menjatuhkan lima referensi karakter ke dalam permintaan tanpa struktur, model tidak memiliki cara yang andal untuk mengetahui wajah mana milik karakter mana dalam adegan Anda, dan di situlah identitas kabur atau bertukar. Perbaikannya adalah memperlakukan setiap karakter sebagai entitas berlabel, bukan input anonim. Tiga teknik melakukan sebagian besar pekerjaan: * Penandaan referensi per karakter. Berikan setiap karakter nama atau label yang stabil dalam prompt Anda, dan kaitkan setiap label dengan gambar referensinya. Alih-alih "lima orang di kafe," Anda menggambarkan "Mara (referensi 1), Devon (referensi 2), Priya (referensi 3), Ari (referensi 4), dan Kaito (referensi 5) duduk di meja sudut." Jangkar bernama memberi tahu model sumber visual mana yang sesuai dengan peran mana dalam adegan. * Deskriptor prompt yang konsisten. Pertahankan deskriptor pembeda yang sama untuk setiap karakter setiap kali Anda menyebutnya: rambut, bentuk tubuh, pakaian, aksesori khas. Jika Mara memiliki "rambut perak pendek dan syal hijau" dalam satu prompt, dia tetap menggunakan kata-kata yang persis sama di prompt berikutnya. Menggunakan kembali bahasa deskriptor di seluruh seri adalah yang memungkinkan karakter bertahan dari bingkai ke bingkai. * Mode edit dan referensi-ke-gambar. Ketika Anda sudah memiliki versi yang bagus dari suatu karakter atau adegan, gunakan mode referensi-ke-gambar atau edit daripada memulai dari prompt teks kosong. Memberi model output sebelumnya sebagai referensi mengunci tampilan yang sudah Anda capai alih-alih memintanya untuk menemukan kembali karakter. Tidak ada yang bergantung pada parameter rahasia. Ini adalah struktur yang disiplin: beri nama karakter Anda, jangkar setiap nama ke referensi, dan jangan biarkan bahasa deskriptor melayang. ## Langkah-langkah teknik kunci untuk bingkai 14 gambar, 5 karakter Berikut adalah urutan operasi yang dapat diulang yang membuat proses tetap terkendali. * Urutkan empat belas referensi Anda berdasarkan peran sebelum Anda menulis apa pun. Kelompokkan: lima adalah wajah karakter, sisanya adalah latar, lemari pakaian, properti, dan palet. Mengetahui apa yang disumbangkan setiap gambar mencegah Anda menggambarkan semuanya sebagai dapat dipertukarkan. * Tetapkan label yang stabil untuk masing-masing dari lima karakter dan tulis deskriptor satu baris untuk masing-masing yang akan Anda gunakan kembali secara verbatim di setiap generasi. * Tulis prompt komposisi sehingga merujuk karakter berdasarkan labelnya dan menempatkannya dalam adegan secara eksplisit ("kiri ke kanan", "di latar depan", "di belakang konter"). Instruksi spasial mengurangi kemungkinan dua karakter menyatu. * Lampirkan referensi dalam permintaan dan jelaskan untuk apa setiap kelompok referensi, sehingga model tahu bahwa gambar tertentu adalah wajah yang harus dipertahankan versus ruangan yang harus dipinjam pencahayaannya. * Hasilkan, lalu periksa masing-masing dari lima wajah secara individual. Masalah konsistensi hampir selalu muncul pada satu atau dua karakter, bukan kelima sekaligus. * Untuk karakter yang melayang, jalankan operasi edit atau referensi-ke-gambar hanya pada wilayah atau karakter tersebut, berikan referensi yang benar lagi, daripada membuat ulang seluruh bingkai dari awal. Karena bentuk permintaan yang tepat (bagaimana referensi dilampirkan, berapa banyak bidang, apa nama masing-masing) termasuk dalam spesifikasi API dan dapat berubah, konfirmasikan struktur saat ini di [atlascloud.ai/docs](https://www.atlascloud.ai/docs?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) di bawah bagian model gambar daripada mengkodekan asumsi. Teknik di atas tetap berlaku terlepas dari nama bidangnya. ## Melakukannya di Atlas Cloud Atlas Cloud adalah platform inferensi AI multimodal penuh yang mengkurasi 300+ model SOTA di seluruh teks, gambar, dan video di belakang satu titik akhir yang kompatibel dengan OpenAI. Seluruh keluarga Nano Banana hidup di titik akhir yang sama, dapat dijangkau dengan satu kunci API dan satu akun penagihan, yang penting di sini karena proyek multi-karakter cenderung melompat antar tingkatan saat Anda melakukan iterasi. Untuk tugas khusus ini, Anda memiliki dua tingkatan yang masuk akal: * [Nano Banana 2 Lite](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) adalah tingkatan yang berfokus pada efisiensi yang secara eksplisit mendukung hingga 14 gambar referensi, komposisi multi-gambar, dan 14 rasio aspek, dengan biaya $0.04 per gambar (tingkat Developer turun menjadi $0.028, pengurangan 30%). Latensi di bawah 2 detik menjadikannya pilihan alami untuk loop iteratif yang dituntut oleh alur kerja ini, di mana Anda menghasilkan, memeriksa lima wajah, memperbaiki satu, dan menghasilkan lagi. Ketika tugas Anda secara harfiah adalah "menggabungkan 14 referensi," ini adalah tingkatan yang set fitur terdokumentasinya cocok. * [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) adalah jalur Pro berkualitas lebih tinggi (keluarga Google Gemini 3 Image Pro) dengan output 1K, 2K, dan 4K. Teks-ke-gambar standar dan edit adalah $0.14 per gambar, varian Ultra teks-ke-gambar dan Edit Ultra adalah $0.15, dan tingkat Developer membagi dua tingkat standar menjadi $0.07. Jangkau Pro ketika bingkai akhir perlu berkualitas pengiriman pada resolusi tinggi dan Anda bersedia menukar kemudahan 14 gambar spesifik dari tingkatan Lite dengan kualitas hasil akhir. Pola praktis adalah menyusun dan melakukan iterasi di tingkatan Lite, di mana alur kerja gambar referensi dan latensi rendah membuat trial-and-error murah, kemudian menghasilkan bingkai akhir yang terkunci di Pro pada resolusi yang Anda butuhkan. Setiap model menunjukkan harga langsungnya di sebelah tombol Run di Playground, sehingga Anda mengonfirmasi biaya per gambar yang tepat sebelum menulis kode apa pun, dan katalog lengkap dapat dijelajahi di [atlascloud.ai/models](https://www.atlascloud.ai/models/all?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency). Karena titik akhir kompatibel dengan OpenAI, aplikasi yang sudah dibangun di SDK OpenAI mencapai model-model ini dengan mengubah `base_url` dan kunci API, tanpa penulisan ulang. ## Tips menjaga lima karakter tetap konsisten * Kunci bahasa deskriptor Anda sejak awal. Tulis deskripsi satu baris untuk lima karakter sekali, simpan, dan tempelkan tidak berubah ke setiap prompt. Menulis ulang karakter di tengah proyek adalah penyebab paling umum dari penyimpangan. * Pertahankan referensi berkualitas tertinggi untuk setiap wajah. Referensi yang bersih, terang, dan menghadap ke depan memberi model lebih banyak jangkar daripada potongan buram, dan itu membuahkan hasil di setiap bingkai di mana karakter itu muncul. * Kurangi persaingan dalam satu bingkai. Lima karakter ditambah empat belas referensi adalah banyak yang harus diseimbangkan. Jika dua karakter terus menyatu, hasilkan dalam pengelompokan yang lebih ketat atau bagi adegan dan komposit, daripada memaksakan kelima ke dalam satu operan yang padat. * Gunakan kembali output terbaik Anda sebagai referensi. Setelah karakter terlihat benar, masukkan bingkai itu kembali melalui mode referensi-ke-gambar sehingga generasi berikutnya mewarisi tampilan yang disetujui alih-alih mengocok ulang. * Perbaiki secara lokal, bukan global. Ketika satu wajah tergelincir, edit karakter itu daripada membuat ulang seluruh komposisi, yang melindungi empat karakter yang sudah keluar dengan benar. ## Tanya Jawab T: Tingkatan Nano Banana mana yang benar-benar mendukung 14 gambar referensi? J: Nano Banana 2 Lite adalah tingkatan yang didokumentasikan untuk mendukung hingga 14 gambar referensi plus komposisi multi-gambar, dengan biaya $0.04 per gambar. Nano Banana Pro adalah jalur 1K/2K/4K berkualitas lebih tinggi dengan biaya $0.14 hingga $0.15 per gambar, terbaik untuk bingkai akhir berkualitas pengiriman. T: Bagaimana cara menghentikan model menukar wajah karakter saya? J: Beri setiap karakter label yang stabil dan deskriptor satu baris tetap, jangkar setiap label ke gambar referensinya, dan gunakan kembali bahasa yang tepat itu di setiap prompt. Karakter yang diberi nama dan dideskripsikan secara konsisten jauh lebih kecil kemungkinannya untuk kabur satu sama lain. T: Apakah saya perlu parameter API khusus untuk melampirkan referensi? J: Tekniknya bersifat konseptual: beri nama karakter Anda, tandai masing-masing ke referensi, dan gunakan mode edit atau referensi-ke-gambar untuk tampilan yang sudah dikenal. Untuk bentuk permintaan dan nama bidang yang tepat, periksa dokumentasi model gambar di atlascloud.ai/docs, karena itu adalah sumber yang berwenang. T: Bisakah saya menggunakan kedua tingkatan dalam satu proyek tanpa akun terpisah? J: Ya. Baik Nano Banana 2 Lite dan Nano Banana Pro berada di titik akhir Atlas Cloud yang sama, sehingga satu kunci API dan satu akun penagihan mencakup iterasi di Lite dan menyelesaikan di Pro. T: Bagaimana jika dua karakter terus menyatu dalam adegan yang ramai? J: Kurangi beban dalam satu operan. Gunakan penempatan spasial eksplisit dalam prompt, hasilkan dua karakter bermasalah dalam pengelompokan yang lebih jelas, atau bagi adegan dan komposit hasilnya daripada memaksakan kelima ke dalam satu bingkai padat. ## Intinya Menggabungkan empat belas referensi sambil menjaga lima karakter tetap konsisten lebih sedikit tentang pengaturan tersembunyi dan lebih banyak tentang struktur: urutkan referensi Anda berdasarkan peran, beri setiap karakter label yang stabil dan deskriptor yang Anda gunakan kembali secara verbatim, jangkar setiap label ke referensinya, dan andalkan mode edit atau referensi-ke-gambar untuk mengunci tampilan yang sudah Anda capai. Di Atlas Cloud, Nano Banana 2 Lite adalah tingkatan yang dibangun untuk alur kerja komposisi multi-gambar 14 gambar dengan biaya $0.04 per gambar, sementara Nano Banana Pro memberikan hasil akhir resolusi tinggi dengan biaya $0.14 hingga $0.15, keduanya pada satu kunci yang kompatibel dengan OpenAI. Iterasi dengan murah di Lite, selesaikan di Pro, dan konfirmasi bentuk permintaan yang tepat di dokumentasi sebelum Anda membangun. Untuk panduan implementasi terkait, lihat [API gambar, video, dan LLM terbaru yang tersedia sekarang](https://ask.atlascloud.ai/latest-image-video-llm-apis-available-now) dan [menggunakan AI dalam operasi website e-commerce](https://ask.atlascloud.ai/ai-for-ecommerce-website-operations).