# Como Usar um Orçamento de 14 Imagens de Referência para Cinco Personagens Nano Banana > Use o Nano Banana 2 Lite Edit Developer para a composição de 14 imagens, depois controle a consistência de cinco personagens com um orçamento de referência fixo, rótulos, posições e passes de reparo direcionados. > Use o Nano Banana 2 Lite Edit Developer para a composição com 14 imagens e controle a consistência de cinco personagens com um orçamento fixo de referências, rótulos, posições e passes de correção direcionados. Se você tem 14 imagens de referência e cinco personagens recorrentes, a primeira decisão é o endpoint do modelo. A [página atual do Nano Banana Pro no 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) expõe um esquema de texto para imagem. Ela não expõe um array `images`, portanto não é o endpoint do Atlas Cloud a ser usado para uma composição com 14 referências hoje. O endpoint que aceita explicitamente até 14 URLs de imagem é o [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), ID do modelo `google/nano-banana-2-lite/edit-developer`. Essa correção torna o fluxo de trabalho muito mais claro. Não trate as 14 como uma pilha de imagens para enviar e torcer para o modelo resolver. Trate-as como um orçamento de referências. Dê a cada imagem uma função, a cada personagem um rótulo estável, defina onde cada pessoa está e corrija apenas a identidade que se desviou. O número máximo de entradas dá espaço para trabalhar, mas a consistência vem da estrutura da solicitação. ## Catorze imagens é um teto, não um recurso de consistência O esquema do Atlas Cloud para o Nano Banana 2 Lite Edit Developer aceita um array `images` com 1 a 14 URLs. Isso informa o que o endpoint pode receber. Não promete que 14 referências não relacionadas serão conciliadas perfeitamente em uma única geração. Mais referências podem até deixar a cena menos estável quando entram em conflito. Um personagem com cabelo preto em um retrato, cabelo castanho em outro, três jaquetas diferentes e duas idades conflitantes cria várias identidades plausíveis. Quando cinco personagens carregam esse tipo de ambiguidade, o modelo pode mesclar rostos, trocar roupas ou omitir a pessoa visualmente menos distinta. A regra prática é simples: toda referência deve ter uma função declarada. Se você não consegue explicar que informação exclusiva uma imagem contribui, deixe-a de fora. Uma solicitação limpa com 11 imagens pode superar uma solicitação confusa com 14 imagens. O Atlas Cloud oferece a superfície completa de entrada com 14 imagens por meio da variante Lite edit. O Google descreve o nível Lite mais amplo como otimizado para velocidade e custo, e não como o modelo multi-referência mais forte; portanto, use o máximo como capacidade disponível, não como promessa de qualidade. Construa um sistema de referências repetível e teste-o com seu próprio elenco. ## Um orçamento de referências que dá uma chance justa aos cinco personagens Para uma primeira composição de grupo, aloque os 14 espaços assim: | Grupo de espaços | Imagens | Finalidade | |---|---:|---| | Identidade dos personagens | 10 | Duas referências para cada um dos cinco personagens | | Ambiente e marcação de cena | 1 | Sala, rua, palco ou layout aproximado do grupo | | Figurino ou silhueta do grupo | 1 | Direção compartilhada de figurino ou espaçamento de corpo inteiro | | Objeto principal | 1 | O objeto cuja forma deve permanecer reconhecível | | Estilo e iluminação | 1 | Paleta, lente, estilo de renderização ou hora do dia | Duas referências por pessoa geralmente são mais úteis que uma. Use uma imagem limpa do rosto ou de busto e uma imagem de três quartos ou de corpo inteiro. A primeira ancora a identidade facial. A segunda ancora o biotipo, o formato do cabelo, a silhueta da roupa e a postura. Não gaste todos os 14 espaços com rostos. Um modelo que precisa colocar cinco pessoas em uma sala também precisa entender a sala, a câmera, o espaçamento e qualquer objeto com que os personagens interajam. Sem essas âncoras, ele precisa inventar a composição enquanto resolve cinco identidades ao mesmo tempo. Essa alocação de 10 mais 4 é um ponto de partida, não uma regra. Se um personagem principal precisa ser exato, dê a essa pessoa uma terceira referência e remova a imagem de estilo ou objeto menos importante. Mantenha o total em 14 ou menos e documente o motivo de cada mudança. ## Monte uma ficha do elenco antes de escrever o prompt da cena A consistência começa fora da chamada à API. Crie uma pequena ficha do elenco com um rótulo fixo e um descritor fixo para cada personagem. Reutilize exatamente essas strings em todas as imagens da série. | Rótulo | Descritor fixo | Referências | |---|---|---| | `MARA` | mulher no início dos 30 anos, cabelo preto curto, óculos redondos âmbar, jaqueta verde de campo | Imagens 1 e 2 | | `IVO` | homem alto no final dos 20 anos, cabeça raspada, rosto fino, camisa por cima vermelho-ferrugem | Imagens 3 e 4 | | `SENA` | garota adolescente, trança prateada longa, moletom azul-marinho, prendedor de cabelo em meia-lua | Imagens 5 e 6 | | `OMAR` | homem corpulento na casa dos 50 anos, barba grisalha, casaco de trabalho cáqui | Imagens 7 e 8 | | `LIO` | menino pequeno, cachos escuros e apertados, capa de chuva amarela, mochila azul | Imagens 9 e 10 | Os rótulos não são tokens mágicos. O valor deles é operacional. Eles impedem que você chame a mesma pessoa de "a mulher", "Mara", "a engenheira" e "a pessoa de óculos" em diferentes partes do prompt. Um rótulo deve sempre apontar para uma identidade e o mesmo descritor curto. Escolha referências que concordem nos traços permanentes. Iluminação, expressão e ângulo de câmera podem variar. Formato do rosto, idade, cabelo, acessórios distintos e proporções corporais não devem variar. Se uma referência antiga conflitar com o design atual, remova-a em vez de pedir ao modelo para decidir qual versão é canônica. ## Diga ao modelo onde cada personagem fica Um prompt com cinco pessoas precisa de marcação de cena, não apenas de uma lista do elenco. Declare a ordem dos personagens e use relações espaciais inequívocas. Por exemplo: ```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. ``` "Da esquerda para a direita" impede que o prompt vire um saco de nomes. Primeiro plano, fundo, lado esquerdo do quadro e lado direito do quadro reduzem a competição pela mesma posição visual. Se duas pessoas interagem, declare quem toca o quê e de quem o rosto permanece visível. Mantenha o primeiro teste conservador. Cinco personagens de frente para a câmera com silhuetas parcialmente separadas é mais fácil do que cinco pessoas se abraçando, cruzando os braços ou em sombra profunda. Prove a estabilidade das identidades antes de adicionar coreografia complicada. ## Faça a solicitação ao Atlas Cloud sem esconder as entradas Envie cada referência pelo endpoint de upload de mídia do Atlas Cloud, colete as URLs retornadas e envie essas URLs no array `images`. A chamada de geração de imagem é assíncrona: envie o job, guarde o ID de previsão retornado e consulte o endpoint de previsão até que ele conclua. O corpo essencial da solicitação é assim: ```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" } ``` Use o esquema ao vivo na página do modelo antes da produção, porque as opções de campo podem mudar. A listagem atual do Atlas Cloud mostra 14 como máximo para `images`, oferece níveis de pensamento `default`, `high` e `minimal` e suporta várias proporções de aspecto. Comece em 1K enquanto testa a composição. Resolução maior não corrige uma identidade trocada; portanto, resolva o elenco antes de pagar ou esperar por uma saída maior. ## Avalie as identidades separadamente em vez de julgar o quadro como um todo Uma bela imagem de grupo ainda pode falhar no objetivo se um rosto se desviou. Revise cada personagem de forma independente com uma pequena lista de verificação: | Verificação | Condição de aprovação | |---|---| | Rosto | Geometria reconhecível, idade, olhos, nariz e mandíbula | | Cabelo | Cor, comprimento, textura e silhueta corretos | | Item característico | Óculos, prendedor, casaco, capa de chuva ou outra âncora correta | | Corpo | Altura e proporções permanecem distintas dos demais membros do elenco | | Posição | O personagem ocupa o local solicitado e não está duplicado | | Contaminação cruzada | Nenhuma roupa, rosto ou objeto migrou para outro personagem | Dê a cada linha um simples aprovado ou reprovado. Não transforme cinco personagens em uma única nota vaga de qualidade. Um resultado de quatro em cinco identidades significa uma correção direcionada, não um final bem-sucedido e não necessariamente um recomeço completo. Salve o prompt, a ordem das imagens, o ID do modelo, a proporção de aspecto, o nível de pensamento e o ID da saída para cada quadro aceito. A consistência em uma série depende de conseguir reproduzir a configuração, não de lembrar o que você digitou na semana passada. **Corrija o personagem que se desviou** Quando uma identidade falha, reduza o problema. Use a saída atual do grupo, as duas referências canônicas do personagem afetado e apenas as referências extras de cena necessárias para preservar o contexto. Descreva a edição como uma correção local. Por exemplo: ```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. ``` Esse passe focado remove evidências concorrentes de identidade. Também facilita o diagnóstico de falhas. Se o personagem corrigido ainda se desviar, inspecione as duas referências canônicas em busca de divergências antes de adicionar mais imagens. Se vários personagens falharem ao mesmo tempo, volte à composição inicial e simplifique-a. Aumente a separação física, coloque mais personagens de frente para a câmera, remova uma referência de estilo conflitante ou monte dois grupos menores e use as saídas aceitas deles como referências da próxima etapa. O objetivo não é provar que todos os 14 espaços podem ser preenchidos. O objetivo é criar um quadro que você possa reproduzir. ## Onde o Nano Banana Pro se encaixa e onde não se encaixa O Nano Banana Pro continua útil no Atlas Cloud, mas não para essa solicitação exata com 14 referências pelo endpoint atualmente publicado. A página dele expõe controles de texto para imagem, incluindo resolução até 4K, formato de saída, resolução de mídia e busca na web opcional. Ela não expõe o array de imagens de referência que o endpoint Lite edit fornece. Escolha o Pro quando o trabalho começa com um briefing de texto e se beneficia de saída em resolução mais alta, seguimento de instruções complexas, tipografia precisa ou produção profissional de assets. Escolha o Nano Banana 2 Lite Edit Developer quando o trabalho começa com imagens existentes e a solicitação precisa de composição com múltiplas imagens. Não descreva o Pro como uma etapa final de polimento imagem a imagem, a menos que o esquema ao vivo dele no Atlas Cloud adicione uma entrada de imagem. Hoje, levar uma composição Lite aceita para o endpoint atual do Pro exigiria descrevê-la novamente em texto, o que abre mão da âncora visual que você tentava preservar. O Atlas Cloud coloca as duas opções na mesma superfície de conta e cobrança; portanto, alternar os IDs dos modelos não exige reconstruir sua aplicação. Os endpoints resolvem problemas de entrada diferentes. Escolha com base no esquema da solicitação, não na palavra "Pro". ## Um fluxo de trabalho de primeira noite que produz evidências úteis Você pode validar o sistema sem gerar uma sequência completa de história: * Selecione duas referências canônicas para cada um dos cinco personagens. * Adicione uma referência de ambiente, uma de marcação, uma de objeto e uma de estilo. * Escreva a ficha do elenco e congele todos os rótulos e descritores. * Gere uma cena simples de alinhamento ou oficina em 16:9 a 1K. * Avalie as cinco identidades separadamente. * Corrija apenas o personagem que falhou com um conjunto menor de referências. * Repita a configuração aceita com uma ação alterada e os mesmos rótulos do elenco. * Compare os dois quadros quanto a identidade, roupas, altura e continuidade dos objetos. O segundo quadro é o teste real. Uma única imagem de grupo boa pode ser sorte. Duas cenas diferentes que preservam as mesmas cinco identidades mostram que seu orçamento de referências e seu sistema de nomes estão fazendo um trabalho útil. O Atlas Cloud atualmente lista a variante Lite edit com um preço por imagem menor que o do Nano Banana Pro, o que torna os testes iterativos de identidade o lugar sensato para investir primeiro. Verifique o preço ao vivo ao lado do controle Run antes de iniciar um lote grande. Preços e esquemas de modelos mudam; o método de orçamento de referências continua útil. ## Perguntas frequentes P: O Nano Banana Pro pode aceitar 14 imagens de referência no Atlas Cloud? R: Não pelo endpoint atual do Nano Banana Pro no Atlas Cloud. O esquema de entrada publicado é de texto para imagem e não expõe um array de imagens. Use o Nano Banana 2 Lite Edit Developer para uma solicitação com até 14 URLs de imagem. P: Como devo dividir 14 referências entre cinco personagens? R: Comece com duas referências de identidade por personagem, o que usa 10 imagens. Reserve as quatro restantes para o ambiente, figurino ou marcação do grupo, um objeto-chave e estilo ou iluminação. Mude essa alocação apenas quando um personagem precisar de suporte extra de identidade. P: O limite de 14 imagens garante que todos os cinco personagens permaneçam consistentes? R: Não. Catorze é um teto de entrada, não uma garantia de consistência. Rótulos estáveis, referências sem conflito, posicionamento explícito da esquerda para a direita e passes de correção direcionados importam mais do que preencher todos os espaços. P: Todas as referências devem ser retratos em close-up? R: Não. Dê a cada personagem uma referência limpa do rosto e uma de silhueta ou de três quartos. Retratos quase idênticos demais deixam o modelo sem informações úteis sobre formato do corpo, roupas, encenação ou ambiente. P: Posso usar o Nano Banana Pro para uma correção final? R: Não com uma imagem de entrada pelo esquema atual do Pro no Atlas Cloud. Use o endpoint Lite edit para correções baseadas em referências. Escolha o Pro para um trabalho separado de texto para imagem quando a saída em 1K, 2K ou 4K e o seguimento de instruções complexas importarem mais do que a entrada de imagens de referência. P: O que devo fazer quando dois personagens se mesclam ou trocam características? R: Simplifique a cena, reafirme o elenco da esquerda para a direita, remova referências ambíguas e execute uma correção focada com os personagens afetados mais a saída atual. Não regenere a solicitação completa de 14 imagens sem alterações. ## Conclusão A rota atual do Atlas Cloud para combinar 14 imagens de referência é o Nano Banana 2 Lite Edit Developer, não o endpoint de texto para imagem do Nano Banana Pro. Use 10 dos 14 espaços para dar a cinco personagens duas âncoras de identidade limpas cada, e depois gaste os quatro restantes no ambiente, marcação ou figurino, um objeto importante e o estilo visual. O número de entradas é apenas capacidade. O sistema que mantém o elenco reconhecível é um rótulo fixo para cada pessoa, referências que concordam entre si, marcação explícita da esquerda para a direita, controle de qualidade personagem por personagem e pequenos passes de correção quando uma identidade se desvia. Use o Pro quando os pontos fortes de texto para imagem dele se ajustarem ao trabalho. Use o endpoint Lite edit quando o trabalho começa com 14 imagens. ## FAQ ### O Nano Banana Pro pode aceitar 14 imagens de referência no Atlas Cloud? Não através do endpoint atual do Atlas Cloud Nano Banana Pro. Seu schema de entrada publicado é texto-para-imagem e não expõe um array de imagens. Use o Nano Banana 2 Lite Edit Developer para uma requisição contendo até 14 URLs de imagens. ### Como devo dividir 14 referências entre cinco personagens? Comece com duas referências de identidade por personagem, o que usa 10 imagens. Reserve as quatro restantes para o ambiente, figurino ou marcação de grupo, um objeto-chave e estilo ou iluminação. Altere essa distribuição apenas quando um personagem precisar de suporte extra de identidade. ### O limite de 14 imagens garante que todos os cinco personagens permaneçam consistentes? Não. Quatorze é um teto de entrada, não uma garantia de consistência. Rótulos estáveis, referências sem conflitos, posicionamento explícito da esquerda para a direita e passes de reparo direcionados importam mais do que preencher todos os slots. ### Todas as referências devem ser retratos em close-up? Não. Dê a cada personagem uma referência facial limpa e uma referência de silhueta ou de três quartos. Muitos retratos quase idênticos deixam o modelo sem informações úteis sobre o formato do corpo, as roupas, a encenação ou o ambiente. ### Posso usar o Nano Banana Pro para uma passada de reparo final? Não com uma imagem de entrada através do esquema atual do Atlas Cloud Pro. Use o endpoint Lite para reparos baseados em referência. Escolha o Pro para um trabalho separado de texto para imagem quando a saída em 1K, 2K ou 4K e o seguimento de instruções complexas forem mais importantes do que a entrada de imagem de referência. ### O que devo fazer quando dois personagens se fundem ou trocam características? Simplifique a cena, reformule o elenco da esquerda para a direita, remova referências ambíguas e execute um reparo focado com os personagens afetados mais a saída atual. Não regenere a solicitação completa das 14 imagens sem alterações.