# Hur man kombinerar 14 referensbilder med Nano Banana samtidigt som man behåller 5 karaktärer konsekventa > Lär dig kombinera upp till 14 referensbilder med Nano Banana samtidigt som du håller 5 karaktärer konsekventa, genom att använda per-karaktärstagging och rätt tier på Atlas Cloud. Du har en scen i åtanke: fem återkommande karaktärer, en specifik miljö, ett eller två rekvisita och en färgpalett som du redan bestämt från tidigare arbete. Du har samlat referensmaterial, fjorton bilder totalt, och nu vill du ha en enda genererad bild som drar ihop allt utan att någon av dina karaktärer glider över i en främlings ansikte. Den som någonsin försökt detta för hand vet att det svåra inte är kompositionen. Det är att hålla varje karaktär igenkännbar när modellen jonglerar med så många indata samtidigt. Den här guiden går igenom hur [Nano Banana](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency)-familjen hanterar multi-image-referenskomposition, hur du strukturerar dina referenser och prompt så att fem distinkta karaktärer förblir konsekventa, och vilken nivå du ska välja beroende på om du optimerar för rå kvalitet eller för det specifika 14-bilders-arbetsflödet. ## Vad multi-image-referenskomposition faktiskt gör De flesta bildmodeller låter dig ange en referens och påverka utdata i den riktningen. Multi-image-referenskomposition är ett steg upp: du anger flera bilder samtidigt, och modellen behandlar varje bild som en källa till visuell information som den kan använda när den bygger en ny bild. En bild kan bidra med en karaktärs ansikte, en annan med en kostym, en tredje med belysningen i ett rum, en fjärde med formen på ett rekvisita. Värdet för en scen med flera karaktärer är uppenbart. Istället för att beskriva fem ansikten i ord och hoppas att modellen hittar på något nära, ger du den den faktiska referensen för varje karaktär. Modellen har direkta visuella ankare att arbeta utifrån, vilket gör konsekvens möjlig från första början. Inom Nano Banana-familjen på [Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) dokumenteras denna förmåga på [[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), som stöder upp till 14 referensbilder plus multi-image-komposition över 14 bildförhållanden, med sub-2-sekunders latens. Det är den nivån vars funktionsuppsättning direkt motsvarar en "kombinera 14 referenser"-uppgift. [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) är den högre kvalitetslinjen, byggd för 1K, 2K och 4K-utdata när bildens finish är viktigare än antalet indata. Vi går igenom hur du väljer mellan dem nedan. ## Karaktärskonsekvens är ett taggnings- och beskrivningsproblem Att ge modellen fjorton bilder är bara halva jobbet. Om du släpper fem karaktärsreferenser i en begäran utan struktur har modellen inget tillförlitligt sätt att veta vilket ansikte som hör till vilken karaktär i din scen, och det är precis där identiteter suddas ut eller byts. Lösningen är att behandla varje karaktär som en märkt enhet, inte en anonym indata. Tre tekniker gör det mesta av arbetet: * Taggnings per karaktärsreferens. Ge varje karaktär ett stabilt namn eller etikett i din prompt, och koppla varje etikett till sin referensbild. Istället för "fem personer på ett café" beskriver du "Mara (referens 1), Devon (referens 2), Priya (referens 3), Ari (referens 4) och Kaito (referens 5) sittande vid ett hörnbord." Det namngivna ankaret talar om för modellen vilken visuell källa som hör till vilken roll i scenen. * Konsekventa promptbeskrivare. Håll samma särskiljande beskrivelser för varje karaktär varje gång du nämner dem: hår, kroppsbyggnad, kläder, en signaturdetalj. Om Mara har "kort silverhår och en grön halsduk" i en prompt, behåller hon exakt de orden i nästa. Att återanvända beskrivningsspråket över en serie är det som låter en karaktär överleva från bild till bild. * Redigera och referens-till-bild-läge. När du redan har en bra version av en karaktär eller en scen, använd referens-till-bild- eller redigeringsläge istället för att börja från en tom textprompt. Att mata modellen med din tidigare utdata som referens låser utseendet du redan uppnått istället för att be den återuppfinna karaktären. Inget av detta beror på en hemlig parameter. Det är disciplinerad struktur: namnge dina karaktärer, förankra varje namn till en referens och låt aldrig beskrivningsspråket glida. ## Viktiga tekniksteg för en 14-bilders, 5-karaktärsbild Här är en repeterbar ordningsföljd som håller processen hanterbar. * Sortera dina fjorton referenser efter roll innan du skriver något. Gruppera dem: fem är karaktärsansikten, resten är miljö, garderob, rekvisita och palett. Att veta vad varje bild bidrar med hindrar dig från att beskriva dem alla som utbytbara. * Tilldela en stabil etikett till var och en av de fem karaktärerna och skriv en enradsbeskrivning för varje som du kommer att återanvända ordagrant över varje generation. * Skriv kompositionsprompten så att den refererar till karaktärerna med deras etiketter och placerar dem i scenen explicit ("vänster till höger", "i förgrunden", "bakom disken"). Rumsliga instruktioner minskar risken att två karaktärer smälter samman. * Bifoga referenserna i begäran och beskriv vad varje grupp referenser är till för, så att modellen vet att en given bild är ett ansikte att bevara kontra ett rum att låna belysning från. * Generera, inspektera sedan var och en av de fem ansiktena individuellt. Konsekvensproblem dyker nästan alltid upp i en eller två karaktärer, inte alla fem på en gång. * För varje karaktär som drev iväg, kör en redigerings- eller referens-till-bild-pass på bara den regionen eller den karaktären, mata in rätt referens igen, istället för att återskapa hela bilden från början. Eftersom den exakta begäranformen (hur referenser bifogas, hur många fält, vad varje kallas) tillhör API-specifikationen och kan ändras, bekräfta den aktuella strukturen på [atlascloud.ai/docs](https://www.atlascloud.ai/docs?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) under bildmodellsektionen istället för att hårdkoda antaganden. Tekniken ovan gäller oavsett fältnamn. ## Gör det på Atlas Cloud Atlas Cloud är en full-modal AI-inferensplattform som kurerar 300+ state-of-the-art-modeller över text, bild och video bakom en OpenAI-kompatibel slutpunkt. Hela Nano Banana-familjen finns på samma slutpunkt, tillgänglig med en API-nyckel och ett faktureringskonto, vilket är viktigt här eftersom ett projekt med flera karaktärer tenderar att hoppa mellan nivåer när du itererar. För denna specifika uppgift har du två förnuftiga nivåer: * [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) är den effektivitetsfokuserade nivån som explicit stöder upp till 14 referensbilder, multi-image-komposition och 14 bildförhållanden, till $0.04 per bild (Developer-nivån sjunker till $0.028, en 30 % rabatt). Dess sub-2-sekunders latens gör den till det naturliga valet för den iterativa loop som detta arbetsflöde kräver, där du genererar, kontrollerar fem ansikten, fixar ett och genererar igen. När din uppgift bokstavligen är "kombinera 14 referenser" är detta den nivå vars dokumenterade funktionsuppsättning passar. * [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) är den högre kvalitetsnivån (Googles Gemini 3 Image Pro-familj) med 1K, 2K och 4K-utdata. Standard text-till-bild och redigering är $0.14 per bild, Ultra text-till-bild och Edit Ultra-varianterna är $0.15, och Developer-nivån halverar standardpriset till $0.07. Välj Pro när den slutliga bilden måste vara leveransklar i hög upplösning och du är villig att byta Lite-nivåns specifika 14-bildersbekvämlighet mot finishkvalitet. En praktisk metod är att komponera och iterera på Lite-nivån, där referensbildsarbetsflödet och låg latens gör trial-and-error billigt, och sedan producera den slutliga låsta bilden på Pro vid den upplösning du behöver. Varje modell visar sitt aktuella pris bredvid knappen Kör i Playground, så du bekräftar den exakta kostnaden per bild innan du skriver någon kod, och hela katalogen är bläddringsbar på [atlascloud.ai/models](https://www.atlascloud.ai/models/all?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency). Eftersom slutpunkten är OpenAI-kompatibel kan en app som redan byggts på OpenAI SDK nå dessa modeller genom att ändra `base_url` och API-nyckel, utan omskrivning. ## Tips för att hålla fem karaktärer konsekventa * Lås ditt beskrivningsspråk tidigt. Skriv de fem enrads-karaktärsbeskrivningarna en gång, spara dem och klistra in dem oförändrade i varje prompt. Att omformulera en karaktär mitt i projektet är den vanligaste orsaken till drift. * Håll den högsta kvalitetsreferensen för varje ansikte. En ren, väl upplyst, framåtvänd referens ger modellen mycket mer att förankra sig i än en suddig beskärning, och det lönar sig i varje bild som karaktären förekommer i. * Minska konkurrensen i en enda bild. Fem karaktärer plus fjorton referenser är mycket att balansera. Om två karaktärer fortsätter att blandas, generera dem i en tätare grupp eller dela upp scenen och composita, istället för att tvinga alla fem i en enda trång passage. * Återanvänd din bästa utdata som referens. När en karaktär ser rätt ut, mata in den bilden igen via referens-till-bild-läge så att senare generationer ärver det godkända utseendet istället för att rulla om det. * Fixa lokalt, inte globalt. När ett ansikte glider, redigera den karaktären istället för att återskapa hela kompositionen, vilket skyddar de fyra karaktärer som redan kom ut korrekt. ## FAQ F: Vilken Nano Banana-nivå stöder faktiskt 14 referensbilder? S: Nano Banana 2 Lite är den nivå som dokumenterats stödja upp till 14 referensbilder plus multi-image-komposition, till $0.04 per bild. Nano Banana Pro är den högre kvalitetslinjen på 1K/2K/4K för $0.14 till $0.15 per bild, bäst för en leveransklar slutbild. F: Hur hindrar jag modellen från att byta ansikten på mina karaktärer? S: Ge varje karaktär en stabil etikett och en fast enradsbeskrivning, förankra varje etikett till sin referensbild och återanvänd exakt det språket i varje prompt. Namngivna, konsekvent beskrivna karaktärer är mycket mindre benägna att suddas ut i varandra. F: Behöver jag en speciell API-parameter för att bifoga referenser? S: Tekniken är konceptuell: namnge dina karaktärer, tagga varje till en referens och använd redigerings- eller referens-till-bild-läge för kända utseenden. För den exakta begäranformen och fältnamnen, kolla dokumentationen för bildmodeller på atlascloud.ai/docs, eftersom det är den auktoritativa källan. F: Kan jag använda båda nivåerna i ett projekt utan separata konton? S: Ja. Både Nano Banana 2 Lite och Nano Banana Pro finns på samma Atlas Cloud-slutpunkt, så en API-nyckel och ett faktureringskonto täcker iteration på Lite och avslutning på Pro. F: Vad händer om två karaktärer fortsätter att smälta samman i en trång scen? S: Minska belastningen i en enda passage. Använd explicit rumslig placering i prompten, generera de två problemkaraktärerna i en tydligare grupp, eller dela upp scenen och composita resultaten istället för att tvinga alla fem i en tät bild. ## Slutsatsen Att kombinera fjorton referenser samtidigt som du håller fem karaktärer konsekventa handlar mindre om en dold inställning och mer om struktur: sortera dina referenser efter roll, ge varje karaktär en stabil etikett och en beskrivning som du återanvänder ordagrant, förankra varje etikett till sin referens och luta dig mot redigerings- eller referens-till-bild-läge för att låsa utseenden du redan uppnått. På Atlas Cloud är Nano Banana 2 Lite nivån byggd för 14-bilders, multi-image-kompositionsarbetsflödet till $0.04 per bild, medan Nano Banana Pro levererar den högupplösta finishen till $0.14–$0.15, båda på en OpenAI-kompatibel nyckel. Iterera billigt på Lite, avsluta på Pro och bekräfta den exakta begäranformen i dokumentationen innan du bygger. För relaterad implementeringsvägledning, se [de senaste bild-, video- och LLM-API:erna tillgängliga nu](https://ask.atlascloud.ai/latest-image-video-llm-apis-available-now) och [använda AI inom e-handelswebbplatsverksamhet](https://ask.atlascloud.ai/ai-for-ecommerce-website-operations).