# Как использовать бюджет из 14 изображений-референсов для пяти персонажей Nano Banana > Используйте Nano Banana 2 Lite Edit Developer для композиции из 14 изображений, затем контролируйте согласованность пяти персонажей с фиксированным бюджетом референсов, метками, позициями и целевыми проходами исправления. > Используйте Nano Banana 2 Lite Edit Developer для композиции из 14 изображений, затем контролируйте согласованность пяти персонажей с помощью фиксированного бюджета референсов, меток, позиций и точечных исправляющих проходов. Если у вас есть 14 референсных изображений и пять повторяющихся персонажей, первое решение — это эндпоинт модели. Текущая [страница Nano Banana Pro на 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) предоставляет схему text-to-image. Она не раскрывает массив `images`, поэтому сегодня это не тот эндпоинт Atlas Cloud, который нужен для композиции из 14 референсов. Эндпоинт, который явно принимает до 14 URL-адресов изображений, — [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 модели `google/nano-banana-2-lite/edit-developer`. Эта корректировка делает рабочий процесс намного яснее. Не относитесь к 14 как к куче изображений для загрузки в надежде, что модель разберётся сама. Относитесь к этому как к бюджету референсов. Дайте каждому изображению одну задачу, каждому персонажу — одну стабильную метку, определите, где стоит каждый человек, и исправляйте только ту идентичность, которая отклонилась. Максимальное количество входных данных даёт вам пространство для работы, но согласованность достигается за счёт структуры запроса. ## Четырнадцать изображений — это потолок, а не механизм согласованности Схема Atlas Cloud для Nano Banana 2 Lite Edit Developer принимает массив `images` от 1 до 14 URL-адресов. Это говорит о том, что эндпоинт может получить. Это не обещает, что 14 несвязанных референсов будут безупречно согласованы за одну генерацию. Большее количество референсов может даже сделать сцену менее стабильной, если они противоречат друг другу. Персонаж с чёрными волосами на одном портрете, каштановыми на другом, тремя разными куртками и двумя конфликтующими возрастами создаёт несколько правдоподобных идентичностей. Когда пять персонажей несут подобную неоднозначность, модель может объединять лица, обменивать одежду или пропускать наименее визуально различимого человека. Практическое правило простое: каждый референс должен иметь заявленную роль. Если вы не можете объяснить, какую уникальную информацию вносит изображение, исключите его. Чистый запрос из 11 изображений может превзойти запутанный запрос из 14. Atlas Cloud предлагает полную поверхность ввода из 14 изображений через вариант Lite edit. Google описывает более широкий уровень Lite как оптимизированный для скорости и стоимости, а не как самую мощную модель для множественных референсов. Поэтому используйте максимум как доступную ёмкость, а не как заявление о качестве. Создайте повторяемую систему референсов и протестируйте её на собственных персонажах. ## Бюджет референсов, который даёт всем пяти персонажам равные шансы Для первой групповой композиции распределите 14 слотов так: | Группа слотов | Изображения | Назначение | |---|---:|---| | Идентичность персонажей | 10 | Два референса для каждого из пяти персонажей | | Окружение и мизансцена | 1 | Комната, улица, сцена или примерная компоновка группы | | Костюмы или групповой силуэт | 1 | Общее направление костюмов или расстановка в полный рост | | Ключевой реквизит | 1 | Объект, чья форма должна оставаться узнаваемой | | Стиль и освещение | 1 | Палитра, объектив, стиль рендеринга или время суток | Два референса на человека обычно полезнее, чем один. Используйте одно чистое изображение лица или погрудный портрет и одно изображение в три четверти или в полный рост. Первое закрепляет идентичность лица. Второе закрепляет телосложение, форму причёски, силуэт одежды и осанку. Не тратьте все 14 слотов на лица. Модель, которую просят разместить пять человек в комнате, также должна понимать комнату, камеру, интервалы и любой объект, с которым взаимодействуют персонажи. Без этих якорей ей придётся выдумывать композицию, одновременно разрешая пять идентичностей. Распределение 10 плюс 4 — это отправная точка, а не закон. Если один главный персонаж должен быть точным, дайте этому человеку третий референс и уберите наименее важное изображение стиля или реквизита. Держите общее количество на уровне 14 или ниже и документируйте причину каждого изменения. ## Составьте лист персонажей до написания промпта сцены Согласованность начинается вне API-вызова. Создайте небольшой лист персонажей с одной фиксированной меткой и одним фиксированным описанием для каждого персонажа. Используйте эти строки точно в каждом изображении серии. | Метка | Фиксированное описание | Референсы | |---|---|---| | `MARA` | женщина около 30 лет, короткое чёрное каре, круглые янтарные очки, зелёная полевая куртка | Изображения 1 и 2 | | `IVO` | высокий мужчина под 30, бритая голова, узкое лицо, ржаво-красная рубашка | Изображения 3 и 4 | | `SENA` | девочка-подросток, длинная серебристая коса, тёмно-синяя толстовка, заколка-полумесяц | Изображения 5 и 6 | | `OMAR` | крупный мужчина лет 50, борода с проседью, бежевая рабочая куртка | Изображения 7 и 8 | | `LIO` | маленький мальчик, тугие тёмные кудри, жёлтый дождевик, синий рюкзак | Изображения 9 и 10 | Метки — не магические токены. Их ценность операционная. Они не дают вам называть одного и того же человека «женщиной», «Марой», «инженером» и «человеком в очках» в разных частях промпта. Одна метка всегда должна указывать на одну идентичность и одно и то же короткое описание. Выбирайте референсы, которые согласуются по постоянным признакам. Освещение, выражение лица и ракурс камеры могут различаться. Форма лица, возраст, причёска, характерные аксессуары и пропорции тела — не должны. Если старый референс конфликтует с текущим дизайном, удалите его, а не просите модель решить, какая версия канонична. ## Укажите модели, где находится каждый персонаж Промпт для пяти человек требует мизансцены, а не просто списка персонажей. Укажите порядок персонажей и используйте однозначные пространственные отношения. Например: ```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. ``` «Слева направо» не даёт промпту превратиться в мешок имён. Передний план, задний план, левая и правая части кадра снижают конкуренцию за одну и ту же визуальную позицию. Если два человека взаимодействуют, укажите, кто что трогает и чьё лицо остаётся видимым. Первый тест делайте консервативным. Пять персонажей лицом к камере с частично разделёнными силуэтами — проще, чем пять человек в объятиях, со скрещёнными руками или в глубокой тени. Докажите стабильность идентичности, прежде чем добавлять сложную хореографию. ## Создайте запрос Atlas Cloud, не скрывая входные данные Загрузите каждый референс через эндпоинт загрузки медиа Atlas Cloud, соберите возвращённые URL-адреса, затем отправьте эти URL-адреса в массиве `images`. Вызов генерации изображения асинхронный: отправьте задание, сохраните возвращённый ID предсказания и опрашивайте эндпоинт предсказаний до завершения. Основное тело запроса выглядит так: ```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" } ``` Используйте актуальную схему на странице модели перед запуском в производство, потому что параметры полей могут меняться. Текущее описание Atlas Cloud показывает 14 как максимум для `images`, предлагает уровни мышления `default`, `high` и `minimal`, а также поддерживает несколько соотношений сторон. Начните с 1K при тестировании композиции. Более высокое разрешение не исправляет подменённую идентичность, поэтому сначала решите вопрос состава персонажей, прежде чем платить или ждать вывод большего размера. ## Оценивайте идентичности по отдельности, а не кадр в целом Красивое групповое изображение всё равно может не выполнить задачу, если одно лицо исказилось. Проверяйте каждого персонажа независимо по короткому чек-листу: | Проверка | Условие прохождения | |---|---| | Лицо | Узнаваемая геометрия, возраст, глаза, нос и челюсть | | Причёска | Правильный цвет, длина, текстура и силуэт | | Фирменный элемент | Очки, заколка, куртка, дождевик или другой якорь верны | | Тело | Рост и пропорции остаются отличимыми от других членов состава | | Позиция | Персонаж занимает запрошенное место и не продублирован | | Пересечение | Никакая одежда, лицо или реквизит не перешли к другому персонажу | Дайте каждой строке простое «прошёл» или «не прошёл». Не усредняйте пять персонажей в одну расплывчатую оценку качества. Результат четыре из пяти по идентичности означает одно точечное исправление, а не успешный финал и не обязательно полный перезапуск. Сохраняйте промпт, порядок изображений, ID модели, соотношение сторон, уровень мышления и ID вывода для каждого принятого кадра. Согласованность серии зависит от возможности воспроизвести настройки, а не от того, что вы помните, что вводили на прошлой неделе. **Исправьте того персонажа, который исказился** Когда одна идентичность не удалась, уменьшите задачу. Используйте текущий групповой результат, два канонических референса затронутого персонажа и только те дополнительные референсы сцены, которые нужны для сохранения контекста. Опишите правку как локальную коррекцию. Например: ```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. ``` Этот сфокусированный проход убирает конкурирующие свидетельства идентичности. Он также упрощает диагностику сбоя. Если исправленный персонаж всё ещё искажается, проверьте два канонических референса на предмет расхождений, прежде чем добавлять новые изображения. Если сразу несколько персонажей не удались, вернитесь к исходной композиции и упростите её. Увеличьте физическое разделение, разверните больше персонажей лицом к камере, уберите противоречивый референс стиля или создайте две меньшие группы и используйте их принятые результаты как референсы следующего этапа. Цель — не доказать, что все 14 слотов можно заполнить. Цель — создать кадр, который можно воспроизвести. ## Где Nano Banana Pro подходит, а где нет Nano Banana Pro остаётся полезным на Atlas Cloud, но не для этого конкретного запроса с 14 референсами через текущий опубликованный эндпоинт. Его страница предоставляет элементы управления text-to-image, включая разрешение до 4K, формат вывода, разрешение медиа и опциональный веб-поиск. Она не предоставляет массив референсных изображений, который обеспечивает эндпоинт Lite edit. Выбирайте Pro, когда задача начинается с текстового брифа и выигрывает от вывода более высокого разрешения, сложного следования инструкциям, точной типографики или профессионального продакшена ассетов. Выбирайте Nano Banana 2 Lite Edit Developer, когда задача начинается с существующих изображений и запросу нужна композиция на основе нескольких изображений. Не называйте Pro финальным шагом полировки «изображение-в-изображение», если его актуальная схема Atlas Cloud не добавит вход для изображения. Сегодня перенос принятой композиции Lite в текущий эндпоинт Pro потребовал бы снова описать её текстом, что отбрасывает визуальный якорь, который вы пытались сохранить. Atlas Cloud размещает оба варианта за одним аккаунтом и одной системой биллинга, поэтому переключение ID модели не требует перестройки вашего приложения. Эндпоинты решают разные задачи ввода. Выбирайте, исходя из схемы запроса, а не из слова «Pro». ## Вечерний первый рабочий процесс, который даёт полезные доказательства Вы можете проверить систему, не генерируя целую последовательность сюжета: * Подберите по два канонических референса для каждого из пяти персонажей. * Добавьте по одному референсу окружения, мизансцены, реквизита и стиля. * Напишите лист персонажей и зафиксируйте каждую метку и описание. * Сгенерируйте одну простую сцену в формате 16:9 — построение в линию или мастерскую — при разрешении 1K. * Оцените все пять идентичностей по отдельности. * Исправьте только неудачного персонажа, используя меньший набор референсов. * Повторите принятую настройку с одним изменённым действием и теми же метками персонажей. * Сравните два кадра по идентичности, одежде, росту и непрерывности реквизита. Второй кадр — настоящий тест. Одно удачное групповое изображение может быть случайностью. Две разные сцены, сохраняющие одни и те же пять идентичностей, показывают, что ваш бюджет референсов и система именования делают полезную работу. Atlas Cloud в настоящее время указывает вариант Lite edit по более низкой цене за изображение, чем Nano Banana Pro, поэтому итеративные тесты идентичности — разумное место для первых трат. Проверьте актуальную цену рядом с кнопкой Run перед запуском большого пакета. Цены и схемы моделей меняются, а метод бюджета референсов остаётся полезным. ## Частые вопросы Вопрос: Может ли Nano Banana Pro принимать 14 референсных изображений на Atlas Cloud? Ответ: Не через текущий эндпоинт Nano Banana Pro на Atlas Cloud. Его опубликованная схема ввода — text-to-image и не предоставляет массив изображений. Используйте Nano Banana 2 Lite Edit Developer для запроса, содержащего до 14 URL-адресов изображений. Вопрос: Как разделить 14 референсов между пятью персонажами? Ответ: Начните с двух референсов идентичности на персонажа, что использует 10 изображений. Оставьте остальные четыре для окружения, костюмов или групповой мизансцены, ключевого реквизита и стиля или освещения. Изменяйте это распределение только тогда, когда одному персонажу нужна дополнительная поддержка идентичности. Вопрос: Гарантирует ли лимит в 14 изображений согласованность всех пяти персонажей? Ответ: Нет. Четырнадцать — это потолок ввода, а не гарантия согласованности. Стабильные метки, непротиворечивые референсы, явное расположение слева направо и точечные исправляющие проходы важнее, чем заполнение каждого слота. Вопрос: Должны ли все референсы быть крупными портретами? Ответ: Нет. Дайте каждому персонажу одно чистое изображение лица и один референс силуэта или в три четверти. Слишком много почти одинаковых портретов оставляют модель без полезной информации о форме тела, одежде, постановке или окружении. Вопрос: Могу ли я использовать Nano Banana Pro для финального исправляющего прохода? Ответ: Не с входным изображением через текущую схему Atlas Cloud Pro. Используйте эндпоинт Lite edit для исправлений на основе референсов. Выбирайте Pro для отдельной задачи text-to-image, когда вывод 1K, 2K или 4K и сложное следование инструкциям важнее, чем входные референсные изображения. Вопрос: Что делать, если два персонажа сливаются или обмениваются чертами? Ответ: Упростите сцену, перечислите персонажей слева направо, уберите неоднозначные референсы и выполните сфокусированное исправление с затронутыми персонажами плюс текущий результат. Не перегенерируйте полный запрос из 14 изображений без изменений. ## Итог Текущий маршрут Atlas Cloud для объединения 14 референсных изображений — Nano Banana 2 Lite Edit Developer, а не эндпоинт text-to-image Nano Banana Pro. Используйте 10 из 14 слотов, чтобы дать пяти персонажам по два чистых якоря идентичности, затем потратьте оставшиеся четыре на окружение, мизансцену или костюмы, один важный реквизит и визуальный стиль. Количество входных данных — это всего лишь ёмкость. Система, которая сохраняет узнаваемость персонажей, — это фиксированная метка для каждого, согласованные референсы, явная мизансцена слева направо, построчная проверка каждого персонажа и небольшие исправляющие проходы, когда одна идентичность искажается. Используйте Pro, когда его сильные стороны в text-to-image подходят для задачи. Используйте эндпоинт Lite edit, когда задача начинается с 14 изображений. ## FAQ ### Может ли Nano Banana Pro принимать 14 референсных изображений в Atlas Cloud? Не через текущий endpoint Atlas Cloud Nano Banana Pro. Его опубликованная схема ввода предназначена для text-to-image и не предусматривает массив изображений. Используйте Nano Banana 2 Lite Edit Developer для запроса, содержащего до 14 URL-адресов изображений. ### Как мне разделить 14 референсов между пятью персонажами? Начните с двух референсов идентичности на персонажа — это 10 изображений. Оставшиеся четыре зарезервируйте под окружение, гардероб или групповую мизансцену, ключевой реквизит и стиль или освещение. Меняйте это распределение только в том случае, если одному персонажу нужна дополнительная поддержка идентичности. ### Гарантирует ли лимит в 14 изображений, что все пять персонажей остаются согласованными? Нет. Четырнадцать — это потолок ввода, а не гарантия согласованности. Стабильные метки, непротиворечивые ссылки, явное размещение слева направо и целевые проходы исправления важнее, чем заполнение каждого слота. ### Должны ли все референсы быть крупными портретами? Нет. Дайте каждому персонажу один чистый референс лица и один силуэтный или трехчетвертной референс. Слишком много почти одинаковых портретов оставляют модель без полезной информации о форме тела, одежде, постановке или окружении. ### Могу ли я использовать Nano Banana Pro для финального прохода ремонта? Не с входным изображением через текущую схему Atlas Cloud Pro. Используйте эндпоинт Lite edit для исправлений по референсу. Выбирайте Pro для отдельной задачи text-to-image, когда вывод в 1K, 2K или 4K и следование сложным инструкциям важнее, чем входное референсное изображение. ### Что мне делать, когда два персонажа сливаются или обмениваются чертами? Упростите сцену, перечислите состав персонажей слева направо, устраните неоднозначные ссылки и выполните точечное исправление с участием затронутых персонажей и текущего результата. Не регенерируйте полный запрос из 14 изображений без изменений.