# Hoe combineer je 14 referentieafbeeldingen met Nano Banana terwijl je 5 personages consistent houdt > Leer hoe u tot 14 referentieafbeeldingen kunt combineren met Nano Banana terwijl u 5 personages consistent houdt, met behulp van per-karakter tagging en de juiste tier op Atlas Cloud. Je hebt een scène in gedachten: vijf terugkerende personages, een specifieke setting, een of twee rekwisieten en een kleurenpalet dat je al eerder hebt vastgelegd. Je hebt het referentiemateriaal verzameld, veertien afbeeldingen in totaal, en nu wil je één gegenereerd frame dat alles samenbrengt zonder dat een van je personages in het gezicht van een vreemde vervalt. Iedereen die dit met de hand heeft geprobeerd, weet dat het moeilijkste deel niet de compositie is. Het is ervoor zorgen dat elk personage herkenbaar blijft wanneer het model zoveel inputs tegelijk moet verwerken. Deze gids beschrijft hoe de [Nano Banana](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency)-familie multi-image referentiecompositie aanpakt, hoe je je referenties en prompt structureert zodat vijf verschillende personages consistent blijven, en welke tier je moet kiezen, afhankelijk van of je optimaliseert voor ruwe kwaliteit of voor de specifieke 14-afbeeldingen-workflow. ## Wat multi-image referentiecompositie eigenlijk doet De meeste beeldmodellen laten je één referentie leveren en sturen de output er een beetje naartoe. Multi-image referentiecompositie is een stap verder: je levert meerdere afbeeldingen tegelijk en het model behandelt elk als een bron van visuele informatie die het kan gebruiken bij het bouwen van een nieuw frame. De ene afbeelding kan het gezicht van een personage bijdragen, een andere de kleding, een andere de belichting van een kamer, een andere de vorm van een rekwisiet. De waarde voor een scène met meerdere personages is duidelijk. In plaats van vijf gezichten in woorden te beschrijven en te hopen dat het model iets dichtbij verzint, geef je de daadwerkelijke referentie voor elk personage. Het model heeft directe visuele ankers om mee te werken, wat consistentie überhaupt mogelijk maakt. Binnen de Nano Banana-familie op [Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) is deze mogelijkheid gedocumenteerd op [[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), die tot 14 referentieafbeeldingen ondersteunt, plus multi-image compositie over 14 beeldverhoudingen, met een latentie van minder dan 2 seconden. Dat is de tier waarvan de functieset direct aansluit op een taak als "14 referenties combineren". [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) is de hogere kwaliteitslijn, gebouwd voor 1K-, 2K- en 4K-output wanneer de afwerking van het frame belangrijker is dan het aantal inputs. We behandelen hieronder hoe je tussen beide kiest. ## Personageconsistentie is een tag- en beschrijvingsprobleem Het model veertien afbeeldingen geven is slechts de helft van het werk. Als je vijf personage-referenties in een verzoek gooit zonder structuur, heeft het model geen betrouwbare manier om te weten welk gezicht bij welk personage in jouw scène hoort, en dat is precies waar identiteiten vervagen of verwisselen. De oplossing is om elk personage als een gelabelde entiteit te behandelen, niet als anonieme input. Drie technieken doen het meeste werk: * Per-personage referentie-tagging. Geef elk personage een stabiele naam of label in je prompt en koppel elk label aan zijn referentieafbeelding. In plaats van "vijf mensen in een café" beschrijf je "Mara (referentie 1), Devon (referentie 2), Priya (referentie 3), Ari (referentie 4) en Kaito (referentie 5) zittend aan een hoektafel." Het benoemde anker vertelt het model welke visuele bron bij welke rol in de scène hoort. * Consistente prompt-descriptors. Gebruik voor elk personage telkens dezelfde onderscheidende kenmerken: haar, bouw, kleding, een kenmerkend accessoire. Als Mara "kort zilver haar en een groene sjaal" heeft in de ene prompt, behoudt ze precies die woorden in de volgende. Het hergebruiken van de descriptortaal in een reeks is wat een personage van frame tot frame laat overleven. * Bewerk- en referentie-naar-beeldmodus. Als je al een goede versie van een personage of scène hebt, gebruik dan referentie-naar-beeld of bewerkingsmodus in plaats van te beginnen met een lege tekstprompt. Het model je eerdere output als referentie voeren, vergrendelt de look die je al hebt bereikt, in plaats van het te vragen het personage opnieuw uit te vinden. Dit hangt niet af van een geheime parameter. Het is gedisciplineerde structuur: noem je personages, veranker elk naam aan een referentie en laat de descriptortaal nooit afdrijven. ## Belangrijkste technische stappen voor een 14-afbeeldingen, 5-personages frame Hier is een herhaalbare volgorde van handelingen die het proces beheersbaar houdt. * Sorteer je veertien referenties op rol voordat je iets schrijft. Groepeer ze: vijf zijn personagegezichten, de rest zijn setting, garderobe, rekwisieten en palet. Weten wat elke afbeelding bijdraagt, voorkomt dat je ze allemaal als uitwisselbaar beschrijft. * Ken een stabiel label toe aan elk van de vijf personages en schrijf voor elk een beschrijving van één regel die je letterlijk hergebruikt bij elke generatie. * Schrijf de compositieprompt zo dat deze personages bij hun labels noemt en ze expliciet in de scène plaatst ("van links naar rechts", "op de voorgrond", "achter de toonbank"). Ruimtelijke instructies verminderen de kans dat twee personages samensmelten. * Voeg de referenties toe aan het verzoek en beschrijf waar elke groep referenties voor is, zodat het model weet of een bepaalde afbeelding een te behouden gezicht is versus een kamer waarvan de belichting geleend moet worden. * Genereer, inspecteer dan elk van de vijf gezichten afzonderlijk. Consistentieproblemen verschijnen bijna altijd bij een of twee personages, niet bij alle vijf tegelijk. * Voor elk personage dat afdreef, voer een bewerkings- of referentie-naar-beeld-pas uit op alleen dat gebied of dat personage, voer de juiste referentie opnieuw in, in plaats van het hele frame opnieuw te genereren. Omdat de exacte vorm van het verzoek (hoe referenties worden bijgevoegd, hoeveel velden, hoe elk wordt genoemd) thuishoort in de API-specificatie en kan veranderen, bevestig de huidige structuur op [atlascloud.ai/docs](https://www.atlascloud.ai/docs?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) onder de sectie beeldmodellen in plaats van aannames hard te coderen. De techniek hierboven geldt ongeacht de veldnamen. ## Het doen op Atlas Cloud Atlas Cloud is een full-modal AI-inferentieplatform dat 300+ state-of-the-art modellen beheert voor tekst, beeld en video achter één OpenAI-compatibel endpoint. De hele Nano Banana-familie leeft op datzelfde endpoint, bereikbaar met één API-sleutel en één factuuraccount, wat hier van belang is omdat een project met meerdere personages vaak tussen tiers wisselt tijdens het itereren. Voor deze specifieke taak heb je twee zinvolle tiers: * [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) is de efficiëntiegerichte tier die expliciet tot 14 referentieafbeeldingen, multi-image compositie en 14 beeldverhoudingen ondersteunt, voor $0,04 per afbeelding (Developer tier daalt naar $0,028, een reductie van 30%). De latentie van minder dan 2 seconden maakt het de natuurlijke keuze voor de iteratieve lus die deze workflow vereist, waarbij je genereert, vijf gezichten controleert, er één repareert en opnieuw genereert. Wanneer je taak letterlijk "14 referenties combineren" is, is dit de tier waarvan de gedocumenteerde functieset past. * [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) is de hogere kwaliteitslijn Pro (Google's Gemini 3 Image Pro-familie) met 1K-, 2K- en 4K-output. Standaard tekst-naar-beeld en bewerken zijn $0,14 per afbeelding, de Ultra tekst-naar-beeld en Edit Ultra-varianten zijn $0,15, en de Developer tier halveert het standaardtarief naar $0,07. Gebruik Pro wanneer het uiteindelijke frame van leveringskwaliteit moet zijn op hoge resolutie en je bereid bent het specifieke 14-afbeeldingen gemak van de Lite tier in te ruilen voor afwerkingskwaliteit. Een praktisch patroon is om te componeren en itereren op de Lite tier, waar de referentie-afbeelding-workflow en lage latentie het vallen en opstaan goedkoop maken, en vervolgens het uiteindelijke vergrendelde frame op Pro te produceren op de gewenste resolutie. Elk model toont zijn actuele prijs naast de Run-knop in de Playground, zodat je de exacte kosten per afbeelding bevestigt voordat je code schrijft, en de volledige catalogus is te doorbladeren op [atlascloud.ai/models](https://www.atlascloud.ai/models/all?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency). Omdat het endpoint OpenAI-compatibel is, bereikt een app die al op de OpenAI SDK is gebouwd deze modellen door de `base_url` en API-sleutel te wijzigen, zonder herschrijving. ## Tips om vijf personages consistent te houden * Vergrendel je descriptortaal vroeg. Schrijf de vijf beschrijvingen van één regel per personage een keer, sla ze op en plak ze ongewijzigd in elke prompt. Het herformuleren van een personage halverwege een project is de meest voorkomende oorzaak van afwijking. * Bewaar de hoogste kwaliteitsreferentie voor elk gezicht. Een schone, goed verlichte, frontale referentie geeft het model veel meer anker dan een wazige uitsnede, en dat betaalt zich uit in elk frame waarin dat personage verschijnt. * Verminder concurrentie in één frame. Vijf personages plus veertien referenties is veel om in balans te houden. Als twee personages blijven samensmelten, genereer ze dan in een strakkere groepering of splits de scène en componeer, in plaats van alle vijf in één drukke pas te dwingen. * Hergebruik je beste output als referentie. Zodra een personage er goed uitziet, voer dat frame terug via referentie-naar-beeldmodus, zodat latere generaties de goedgekeurde look overnemen in plaats van deze opnieuw te rollen. * Los lokaal op, niet globaal. Wanneer een gezicht verschuift, bewerk dat personage in plaats van de hele compositie opnieuw te genereren, wat de vier personages beschermt die al correct zijn. ## FAQ V: Welke Nano Banana tier ondersteunt daadwerkelijk 14 referentieafbeeldingen? A: Nano Banana 2 Lite is de tier waarvan is gedocumenteerd dat deze tot 14 referentieafbeeldingen plus multi-image compositie ondersteunt, voor $0,04 per afbeelding. Nano Banana Pro is de hogere kwaliteitslijn 1K/2K/4K voor $0,14 tot $0,15 per afbeelding, het beste voor een uiteindelijk frame van leveringskwaliteit. V: Hoe voorkom ik dat het model de gezichten van mijn personages verwisselt? A: Geef elk personage een stabiel label en een vaste beschrijving van één regel, veranker elk label aan zijn referentieafbeelding en hergebruik die exacte taal in elke prompt. Genoemde, consistent beschreven personages hebben veel minder kans om in elkaar over te lopen. V: Heb ik een speciale API-parameter nodig om referenties bij te voegen? A: De techniek is conceptueel: noem je personages, tag elk aan een referentie en gebruik bewerkings- of referentie-naar-beeldmodus voor bekende looks. Voor de exacte verzoekvorm en veldnamen raadpleeg je de documentatie voor beeldmodellen op atlascloud.ai/docs, aangezien dat de gezaghebbende bron is. V: Kan ik beide tiers in één project gebruiken zonder aparte accounts? A: Ja. Zowel Nano Banana 2 Lite als Nano Banana Pro bevinden zich op hetzelfde Atlas Cloud endpoint, dus één API-sleutel en één factuuraccount dekken itereren op Lite en afronden op Pro. V: Wat als twee personages blijven samensmelten in een drukke scène? A: Verminder de belasting in één pas. Gebruik expliciete ruimtelijke plaatsing in de prompt, genereer de twee probleempersonages in een duidelijkere groepering, of splits de scène en componeer de resultaten in plaats van alle vijf in één dicht frame te dwingen. ## De kern Het combineren van veertien referenties terwijl je vijf personages consistent houdt, gaat minder over een verborgen instelling en meer over structuur: sorteer je referenties op rol, geef elk personage een stabiel label en een beschrijving die je letterlijk hergebruikt, veranker elk label aan zijn referentie en leun op bewerkings- of referentie-naar-beeldmodus om looks te vergrendelen die je al hebt bereikt. Op Atlas Cloud is Nano Banana 2 Lite de tier die is gebouwd voor de 14-afbeeldingen, multi-image compositieworkflow voor $0,04 per afbeelding, terwijl Nano Banana Pro de hoge-resolutie afwerking levert voor $0,14 tot $0,15, beide op één OpenAI-compatibele sleutel. Iteer goedkoop op Lite, werk af op Pro en bevestig de exacte verzoekvorm in de docs voordat je bouwt. Voor gerelateerde implementatiehulp, zie [de nieuwste beeld-, video- en LLM-API's nu beschikbaar](https://ask.atlascloud.ai/latest-image-video-llm-apis-available-now) en [AI gebruiken in e-commerce website-operaties](https://ask.atlascloud.ai/ai-for-ecommerce-website-operations).