# Jak korzystać z budżetu 14 obrazów referencyjnych dla pięciu postaci Nano Banana > Użyj Nano Banana 2 Lite Edit Developer do kompozycji składającej się z 14 obrazów, a następnie kontroluj spójność pięciu postaci przy użyciu stałego budżetu odniesień, etykiet, pozycji i ukierunkowanych przebiegów naprawczych. > Użyj Nano Banana 2 Lite Edit Developer do kompozycji z 14 obrazów, a następnie kontroluj spójność pięciu postaci za pomocą ustalonego budżetu referencji, etykiet, pozycji i ukierunkowanych poprawek. Jeśli masz 14 obrazów referencyjnych i pięć powtarzających się postaci, pierwsza decyzja dotyczy punktu końcowego modelu. Obecna [strona Nano Banana Pro w Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/models/google/nano-banana-pro/text-to-image?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=14-image-reference-budget-five-nano-banana-characters) udostępnia schemat tekst-na-obraz. Nie udostępnia tablicy `images`, więc nie jest to punkt końcowy Atlas Cloud do użycia przy kompozycji z 14 referencji. Punkt końcowy, który jawnie przyjmuje do 14 adresów URL obrazów, to [Nano Banana 2 Lite Edit Developer](https://www.atlascloud.ai/models/google/nano-banana-2-lite/edit-developer?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=14-image-reference-budget-five-nano-banana-characters), identyfikator modelu `google/nano-banana-2-lite/edit-developer`. Ta korekta znacznie wyjaśnia proces. Nie traktuj 14 jako stosu obrazów do przesłania i nadziei, że model sobie poradzi. Traktuj to jako budżet referencji. Daj każdemu obrazowi jedno zadanie, każdej postaci jedną stabilną etykietę, określ, gdzie każda osoba stoi, i poprawiaj tylko tożsamość, która zboczyła. Maksymalna liczba wejść daje ci pole do pracy, ale spójność wynika ze struktury żądania. ## Czternaście obrazów to limit, a nie gwarancja spójności Schemat Atlas Cloud dla Nano Banana 2 Lite Edit Developer przyjmuje tablicę `images` zawierającą od 1 do 14 adresów URL. To mówi ci, co endpoint może przyjąć. Nie obiecuje, że 14 niepowiązanych referencji zostanie idealnie ze sobą pogodzonych w jednej generacji. Więcej referencji może nawet zdestabilizować scenę, gdy są ze sobą sprzeczne. Postać z czarnymi włosami na jednym portrecie, brązowymi na drugim, trzema różnymi kurtkami i dwoma sprzecznymi wiekami tworzy kilka wiarygodnych tożsamości. Gdy pięć postaci niesie tego rodzaju niejednoznaczność, model może scalać twarze, zamieniać ubrania lub pomijać najmniej charakterystyczną wizualnie osobę. Praktyczna zasada jest prosta: każda referencja musi mieć zadeklarowaną rolę. Jeśli nie potrafisz wyjaśnić, jakie unikalne informacje wnosi dany obraz, pomiń go. Czyste żądanie z 11 obrazami może dać lepszy wynik niż zagmatwane żądanie z 14 obrazami. Atlas Cloud udostępnia pełną powierzchnię wejściową 14 obrazów przez wariant Lite edit. Google opisuje szerszą warstwę Lite jako zoptymalizowaną pod kątem szybkości i kosztów, a nie jako najmocniejszy model wieloreferencyjny, więc traktuj maksimum jako dostępną pojemność, a nie jako deklarację jakości. Zbuduj powtarzalny system referencji i przetestuj go na własnej obsadzie. ## Budżet referencji, który daje wszystkim pięciu postaciom równe szanse Na pierwszą kompozycję grupową przydziel 14 miejsc w ten sposób: | Grupa miejsc | Obrazy | Cel | |---|---:|---| | Tożsamość postaci | 10 | Dwie referencje dla każdej z pięciu postaci | | Środowisko i ustawienie | 1 | Pomieszczenie, ulica, scena lub zgrubny układ grupy | | Kostium lub sylwetka grupy | 1 | Wspólny kierunek kostiumów lub rozmieszczenie całych postaci | | Główny rekwizyt | 1 | Przedmiot, którego kształt musi pozostać rozpoznawalny | | Styl i oświetlenie | 1 | Paleta, obiektyw, styl renderowania lub pora dnia | Dwie referencje na osobę są zwykle bardziej przydatne niż jedna. Użyj jednego czystego zdjęcia twarzy lub od ramion w górę oraz jednego zdjęcia w ujęciu do trzech czwartych lub całej sylwetki. Pierwsza kotwiczy tożsamość twarzy. Druga kotwiczy budowę ciała, kształt włosów, sylwetkę ubioru i postawę. Nie wydawaj wszystkich 14 miejsc na twarze. Model poproszony o umieszczenie pięciu osób w pokoju musi też zrozumieć pokój, kamerę, odstępy i każdy przedmiot, z którym wchodzą w interakcję. Bez tych kotwic musi wymyślić kompozycję, jednocześnie rozstrzygając pięć tożsamości. Ten przydział 10 plus 4 to punkt wyjścia, a nie sztywna zasada. Jeśli jedna główna postać musi być dokładna, daj tej osobie trzecią referencję i usuń najmniej ważny obraz stylu lub rekwizytu. Utrzymaj sumę na poziomie 14 lub mniejszym i udokumentuj powód każdej zmiany. ## Przygotuj listę obsady, zanim napiszesz prompt sceny Spójność zaczyna się poza wywołaniem API. Przygotuj małą listę obsady z jedną stałą etykietą i jednym stałym deskryptorem dla każdej postaci. Używaj dokładnie tych samych ciągów znaków we wszystkich obrazach w serii. | Etykieta | Stały deskryptor | Referencje | |---|---|---| | `MARA` | kobieta na początku trzydziestki, krótki czarny bob, okrągłe bursztynowe okulary, zielona kurtka polowa | Obrazy 1 i 2 | | `IVO` | wysoki mężczyzna pod koniec dwudziestki, ogolona głowa, wąska twarz, rdzawo-czerwona koszula | Obrazy 3 i 4 | | `SENA` | nastolatka, długi srebrny warkocz, granatowa bluza z kapturem, spinka w kształcie półksiężyca | Obrazy 5 i 6 | | `OMAR` | krępy mężczyzna po pięćdziesiątce, siwa broda, płowy płaszcz roboczy | Obrazy 7 i 8 | | `LIO` | mały chłopiec, ciasne ciemne loki, żółty płaszcz przeciwdeszczowy, niebieski plecak | Obrazy 9 i 10 | Etykiety to nie magiczne tokeny. Ich wartość jest operacyjna. Powstrzymują cię przed nazywaniem tej samej osoby „kobietą”, „Marą”, „inżynierką” i „osobą w okularach” w różnych częściach promptu. Jedna etykieta powinna zawsze wskazywać jedną tożsamość i ten sam krótki deskryptor. Wybieraj referencje, które są zgodne co do stałych cech. Oświetlenie, wyraz twarzy i kąt kamery mogą się różnić. Kształt twarzy, wiek, włosy, charakterystyczne dodatki i proporcje ciała nie powinny się zmieniać. Jeśli stara referencja koliduje z obecnym projektem, usuń ją, zamiast prosić model o rozstrzygnięcie, która wersja jest kanoniczna. ## Powiedz modelowi, gdzie stoi każda postać Prompt dla pięciu osób potrzebuje ustawienia sceny, a nie tylko listy obsady. Podaj kolejność postaci i używaj jednoznacznych relacji przestrzennych. Na przykład: ```text Create a cinematic 16:9 group scene in the repair workshop shown in Image 11. Cast, left to right: 1. MARA, anchored by Images 1 and 2, stands at the left workbench. 2. IVO, anchored by Images 3 and 4, holds the brass device from Image 13. 3. SENA, anchored by Images 5 and 6, stands at the center facing camera. 4. OMAR, anchored by Images 7 and 8, stands behind SENA at frame right. 5. LIO, anchored by Images 9 and 10, kneels in the foreground beside the blue backpack. Preserve each character's face shape, age, hair, body proportions, and signature clothing. Do not merge characters, duplicate faces, exchange clothing, or add extra people. Use the warm tungsten palette and soft film grain from Image 14. ``` „Od lewej do prawej” zapobiega przekształceniu promptu w worek nazw. Pierwszy plan, tło, lewa i prawa strona kadru zmniejszają rywalizację o tę samą pozycję wizualną. Jeśli dwie osoby wchodzą w interakcję, określ, kto czego dotyka i czyja twarz pozostaje widoczna. Pierwszy test utrzymaj zachowawczo. Pięć postaci zwróconych twarzą do kamery z częściowo rozdzielonymi sylwetkami jest prostsze niż pięć osób przytulających się, krzyżujących ramiona lub stojących w głębokim cieniu. Udowodnij stabilność tożsamości, zanim dodasz skomplikowaną choreografię. ## Wykonaj żądanie Atlas Cloud bez ukrywania danych wejściowych Prześlij każdą referencję przez endpoint przesyłania multimediów Atlas Cloud, zbierz zwrócone adresy URL, a następnie wyślij je w tablicy `images`. Wywołanie generowania obrazu jest asynchroniczne: prześlij zadanie, zapisz zwrócony identyfikator predykcji i odpytywaj punkt końcowy predykcji, aż zostanie ukończone. Podstawowa treść żądania wygląda tak: ```json { "model": "google/nano-banana-2-lite/edit-developer", "prompt": "Create the workshop group scene using the fixed cast labels and positions described above.", "images": [ "https://storage.atlascloud.ai/uploads/mara-face.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/mara-body.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/ivo-face.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/ivo-body.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/sena-face.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/sena-body.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/omar-face.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/omar-body.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/lio-face.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/lio-body.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/workshop.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/group-silhouette.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/brass-device.png", "https://storage.atlascloud.ai/uploads/warm-film-style.png" ], "aspect_ratio": "16:9", "thinking_level": "high", "resolution": "1k", "output_format": "png" } ``` Przed wdrożeniem produkcyjnym korzystaj z aktywnego schematu na stronie modelu, ponieważ opcje pól mogą się zmieniać. Obecna lista Atlas Cloud pokazuje maksymalnie 14 dla `images`, oferuje poziomy myślenia `default`, `high` i `minimal` oraz obsługuje wiele proporcji obrazu. Podczas testowania kompozycji zacznij od rozdzielczości 1K. Wyższa rozdzielczość nie naprawi zamienionej tożsamości, więc rozstrzygnij obsadę, zanim zapłacisz lub czekasz na większy wynik. ## Oceniaj tożsamości osobno, zamiast oceniać cały kadr Piękny obraz grupowy może wciąż nie spełnić zadania, jeśli jedna twarz zboczyła. Oceniaj każdą postać niezależnie za pomocą krótkiej listy kontrolnej: | Kontrola | Warunek zaliczenia | |---|---| | Twarz | Rozpoznawalna geometria, wiek, oczy, nos i szczęka | | Włosy | Poprawny kolor, długość, tekstura i sylwetka | | Charakterystyczny element | Okulary, spinka, płaszcz, kurtka przeciwdeszczowa lub inny element kotwiczący jest poprawny | | Ciało | Wzrost i proporcje pozostają odrębne od pozostałych członków obsady | | Pozycja | Postać zajmuje wyznaczone miejsce i nie jest zduplikowana | | Przenikanie cech | Żadne ubranie, twarz ani rekwizyt nie przeniosły się na inną postać | Przyznaj każdemu wierszowi prosty wynik zaliczony lub niezaliczony. Nie uśredniaj pięciu postaci w jedną niejasną ocenę jakości. Wynik cztery na pięć w tożsamości oznacza jedną ukierunkowaną poprawkę, a nie udany finalny obraz i niekoniecznie całkowity restart. Zapisuj prompt, kolejność obrazów, identyfikator modelu, proporcje obrazu, poziom myślenia i identyfikator wyniku dla każdego zatwierdzonego kadru. Spójność w serii zależy od możliwości odtworzenia konfiguracji, a nie od pamiętania, co wpisałeś w zeszłym tygodniu. **Popraw tę jedną postać, która zboczyła** Gdy jedna tożsamość zawiedzie, zmniejsz problem. Użyj bieżącego wyniku grupowego, dwóch kanonicznych referencji danej postaci oraz tylko tych dodatkowych referencji sceny, które są potrzebne do zachowania kontekstu. Opisz edycję jako lokalną korektę. Na przykład: ```text Keep the composition, camera, lighting, background, and the other four characters unchanged. Repair only SENA at the center. Match SENA's face, silver braid, crescent hair clip, navy hoodie, and teenage proportions to the two canonical SENA references. Do not change MARA, IVO, OMAR, or LIO. ``` To ukierunkowane przejście usuwa konkurencyjne dowody tożsamości. Ułatwia też diagnozowanie niepowodzeń. Jeśli poprawiona postać nadal zbacza, sprawdź, czy dwie kanoniczne referencje są ze sobą sprzeczne, zanim dodasz więcej obrazów. Jeśli kilka postaci zawiedzie naraz, wróć do początkowej kompozycji i uprość ją. Zwiększ fizyczny odstęp, skieruj więcej postaci w stronę kamery, usuń sprzeczną referencję stylu albo zbuduj dwie mniejsze grupy i wykorzystaj ich zaakceptowane wyniki jako referencje kolejnego etapu. Celem nie jest udowodnienie, że wszystkie 14 miejsc można wypełnić. Celem jest stworzenie kadru, który możesz odtworzyć. ## Gdzie pasuje Nano Banana Pro, a gdzie nie Nano Banana Pro pozostaje przydatny w Atlas Cloud, ale nie do tego konkretnego żądania z 14 referencjami przez obecnie opublikowany endpoint. Jego strona udostępnia kontrolki tekst-na-obraz, w tym rozdzielczość do 4K, format wyjściowy, rozdzielczość multimediów i opcjonalne wyszukiwanie w sieci. Nie udostępnia tablicy obrazów referencyjnych, którą zapewnia endpoint Lite edit. Wybierz Pro, gdy zadanie zaczyna się od briefu tekstowego i korzysta z wyższej rozdzielczości, skomplikowanego podążania za instrukcjami, precyzyjnej typografii lub profesjonalnego tworzenia zasobów. Wybierz Nano Banana 2 Lite Edit Developer, gdy zadanie zaczyna się od istniejących obrazów, a żądanie wymaga kompozycji z wielu obrazów. Nie opisuj Pro jako końcowego kroku wygładzania obraz-do-obrazu, chyba że jego aktywny schemat Atlas Cloud doda wejście obrazu. Obecnie przeniesienie zatwierdzonej kompozycji Lite na obecny endpoint Pro wymagałoby ponownego opisania jej tekstem, co rezygnuje z wizualnej kotwicy, którą chciałeś zachować. Atlas Cloud umieszcza obie opcje na tym samym koncie i powierzchni rozliczeniowej, więc zmiana identyfikatora modelu nie wymaga przebudowy aplikacji. Endpointy rozwiązują różne problemy wejściowe. Wybieraj na podstawie schematu żądania, a nie słowa „Pro”. ## Wieczorny przepływ pracy, który dostarcza użytecznych dowodów Możesz zweryfikować system bez generowania całej sekwencji historii: * Wybierz dwie kanoniczne referencje dla każdej z pięciu postaci. * Dodaj po jednej referencji środowiska, ustawienia, rekwizytu i stylu. * Przygotuj listę obsady i zamroź każdą etykietę i deskryptor. * Wygeneruj jeden prosty kadr 16:9 z ustawionymi postaciami lub sceną warsztatową w rozdzielczości 1K. * Oceń wszystkie pięć tożsamości osobno. * Popraw tylko nieudaną postać za pomocą mniejszego zestawu referencji. * Powtórz zatwierdzoną konfigurację z jedną zmienioną akcją i tymi samymi etykietami obsady. * Porównaj oba kadry pod kątem tożsamości, ubioru, wzrostu i ciągłości rekwizytów. Drugi kadr to prawdziwy test. Pojedynczy dobry obraz grupowy może być dziełem przypadku. Dwie różne sceny, które zachowują te same pięć tożsamości, pokazują, że twój budżet referencji i system nazewnictwa działają dobrze. Atlas Cloud obecnie wycenia wariant Lite edit niżej za obraz niż Nano Banana Pro, co sprawia, że iteracyjne testy tożsamości są rozsądnym miejscem na pierwsze wydatki. Przed rozpoczęciem dużej partii sprawdź aktualną cenę przy przycisku Run. Ceny i schematy modeli się zmieniają, a metoda budżetu referencji pozostaje użyteczna. ## FAQ P: Czy Nano Banana Pro może przyjąć 14 obrazów referencyjnych w Atlas Cloud? O: Nie przez obecny endpoint Atlas Cloud Nano Banana Pro. Jego opublikowany schemat wejściowy to tekst-na-obraz i nie udostępnia tablicy images. Użyj Nano Banana 2 Lite Edit Developer do żądania zawierającego do 14 adresów URL obrazów. P: Jak podzielić 14 referencji między pięć postaci? O: Zacznij od dwóch referencji tożsamości na postać, co wykorzystuje 10 obrazów. Pozostałe cztery zarezerwuj na środowisko, kostium lub ustawienie grupy, kluczowy rekwizyt oraz styl lub oświetlenie. Zmieniaj ten przydział tylko wtedy, gdy jedna postać potrzebuje dodatkowego wsparcia tożsamości. P: Czy limit 14 obrazów gwarantuje, że wszystkie pięć postaci pozostanie spójnych? O: Nie. Czternaście to górny limit wejściowy, a nie gwarancja spójności. Stabilne etykiety, niesprzeczne referencje, jednoznaczne ustawienie od lewej do prawej i ukierunkowane poprawki są ważniejsze niż wypełnienie każdego miejsca. P: Czy wszystkie referencje powinny być zbliżeniowymi portretami? O: Nie. Daj każdej postaci jedną czystą referencję twarzy i jedną referencję sylwetki lub ujęcia do trzech czwartych. Zbyt wiele prawie identycznych portretów pozostawia model bez użytecznych informacji o budowie ciała, ubiorze, ustawieniu sceny czy środowisku. P: Czy mogę użyć Nano Banana Pro do końcowej poprawki? O: Nie z obrazem wejściowym przez obecny schemat Atlas Cloud Pro. Do poprawek opartych na referencjach używaj endpointu Lite edit. Wybierz Pro do osobnego zadania tekst-na-obraz, gdy wynik 1K, 2K lub 4K oraz skomplikowane podążanie za instrukcjami są ważniejsze niż wejściowe obrazy referencyjne. P: Co zrobić, gdy dwie postacie się scalą lub zamienią cechy? O: Uprość scenę, podaj obsadę od lewej do prawej, usuń niejednoznaczne referencje i wykonaj ukierunkowaną poprawkę z udziałem dotkniętych postaci oraz bieżącego wyniku. Nie generuj ponownie pełnego żądania z 14 obrazów bez zmian. ## Podsumowanie Obecna ścieżka Atlas Cloud do łączenia 14 obrazów referencyjnych to Nano Banana 2 Lite Edit Developer, a nie endpoint tekst-na-obraz Nano Banana Pro. Wykorzystaj 10 z 14 miejsc, aby dać pięciu postaciom po dwie czyste kotwice tożsamości, a pozostałe cztery przeznacz na środowisko, ustawienie lub kostium, jeden ważny rekwizyt i styl wizualny. Liczba wejść to tylko pojemność. System, który utrzymuje rozpoznawalną obsadę, to stała etykieta dla każdej osoby, zgodne referencje, jednoznaczne ustawienie od lewej do prawej, kontrola jakości postać po postaci oraz małe poprawki, gdy jedna tożsamość zbacza. Użyj Pro, gdy jego mocne strony tekst-na-obraz pasują do zadania. Użyj endpointu Lite edit, gdy zadanie zaczyna się od 14 obrazów. ## FAQ ### Czy Nano Banana Pro może przyjąć 14 obrazów referencyjnych na Atlas Cloud? Nie przez obecny endpoint Atlas Cloud Nano Banana Pro. Jego opublikowany schemat wejściowy to text-to-image i nie udostępnia tablicy obrazów. Użyj Nano Banana 2 Lite Edit Developer dla żądania zawierającego do 14 adresów URL obrazów. ### Jak powinienem podzielić 14 referencji między pięć postaci? Zacznij od dwóch referencji tożsamości na postać, co daje 10 obrazów. Pozostałe cztery zarezerwuj na środowisko, garderobę lub ustawienie grupy, kluczowy rekwizyt oraz styl lub oświetlenie. Zmieniaj ten przydział tylko wtedy, gdy jedna z postaci potrzebuje dodatkowego wsparcia tożsamości. ### Czy limit 14 obrazów gwarantuje, że wszystkie pięć postaci pozostaje spójnych? Nie. Czternaście to górny limit wejścia, a nie gwarancja spójności. Stabilne etykiety, niesprzeczne odniesienia, jawne umieszczanie od lewej do prawej i celowane przebiegi naprawcze liczą się bardziej niż wypełnianie każdego miejsca. ### Czy wszystkie referencje powinny być portretami z bliska? Nie. Daj każdej postaci jedną czystą referencję twarzy i jedną referencję sylwetki lub ujęcie w trzech czwartych. Zbyt wiele prawie identycznych portretów pozostawia model bez użytecznych informacji o sylwetce, ubiorze, kompozycji czy otoczeniu. ### Czy mogę użyć Nano Banana Pro do ostatniego przejścia naprawczego? Nie z obrazem wejściowym w obecnym schemacie Atlas Cloud Pro. Użyj endpointu Lite edit do napraw opartych na obrazie referencyjnym. Wybierz Pro do osobnego zadania generowania obrazu z tekstu, gdy wynik w 1K, 2K lub 4K i wykonywanie złożonych instrukcji mają większe znaczenie niż wejście w postaci obrazu referencyjnego. ### Co powinienem zrobić, gdy dwie postacie łączą się lub zamieniają cechami? Uprość scenę, powtórz obsadę od lewej do prawej, usuń niejednoznaczne odniesienia i przeprowadź ukierunkowaną naprawę z udziałem dotkniętych postaci oraz bieżącego wyniku. Nie generuj ponownie pełnego żądania 14 obrazów bez zmian.