<!-- Canonical URL: https://ask.atlascloud.ai/th/14-image-reference-budget-five-nano-banana-characters -->

# วิธีใช้งบประมาณอ้างอิง 14 ภาพสำหรับตัวละคร Nano Banana ห้าตัว

> ใช้ Nano Banana 2 Lite Edit Developer สำหรับการประกอบภาพ 14 ภาพ จากนั้นควบคุมความสม่ำเสมอของตัวละคร 5 ตัวด้วยงบประมาณอ้างอิงคงที่ ป้ายกำกับ ตำแหน่ง และรอบการซ่อมแซมแบบเฉพาะจุด

> ใช้ Nano Banana 2 Lite Edit Developer สำหรับการจัดวางภาพ 14 ภาพ จากนั้นควบคุมความคงเส้นคงวาของตัวละครทั้งห้าด้วยงบประมาณอ้างอิงที่กำหนด ป้ายกำกับ ตำแหน่ง และรอบการซ่อมเฉพาะจุด

หากคุณมีภาพอ้างอิง 14 ภาพและตัวละครที่เกิดซ้ำห้าตัว การตัดสินใจแรกคือ endpoint ของโมเดล หน้า [Nano Banana Pro บน 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) ในปัจจุบันเปิดเผย schema แบบ text-to-image ไม่ได้เปิดเผยอาร์เรย์ `images` ดังนั้นจึงไม่ใช่ endpoint ของ Atlas Cloud ที่จะใช้สำหรับการจัดวางแบบอ้างอิง 14 ภาพในตอนนี้ endpoint ที่ยอมรับ URL รูปภาพสูงสุด 14 รายการอย่างชัดเจนคือ [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) โดยมี model ID `google/nano-banana-2-lite/edit-developer`

การแก้ไขนี้ทำให้ขั้นตอนการทำงานชัดเจนขึ้นมาก อย่ามอง 14 เป็นกองรูปภาพที่จะอัปโหลดแล้วหวังให้โมเดลจัดเรียงเอง ให้มองเป็นงบประมาณอ้างอิง กำหนดหน้าที่ให้ทุกภาพหนึ่งอย่าง ให้ทุกตัวละครมีป้ายกำกับที่คงที่หนึ่งอัน กำหนดตำแหน่งที่แต่ละคนยืน และซ่อมแซมเฉพาะตัวตนที่คลาดเคลื่อนเท่านั้น จำนวนอินพุตสูงสุดให้พื้นที่คุณได้ทำงาน แต่ความคงเส้นคงวานั้นมาจากโครงสร้างของคำขอ

## สิบสี่ภาพคือเพดาน ไม่ใช่คุณสมบัติความคงเส้นคงวา

สคีมาของ Atlas Cloud สำหรับ Nano Banana 2 Lite Edit Developer ยอมรับอาร์เรย์ `images` ที่มี URL 1 ถึง 14 รายการ นั่นบอกคุณว่า endpoint รับอะไรได้บ้าง ไม่ได้สัญญาว่าการอ้างอิง 14 รายการที่ไม่เกี่ยวข้องกันจะถูกทำให้สอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์ในการสร้างครั้งเดียว

การมีข้อมูลอ้างอิงมากขึ้นอาจทำให้ฉากไม่เสถียรยิ่งขึ้นเมื่อข้อมูลขัดแย้งกัน ตัวละครที่มีผมดำในภาพเหมือนหนึ่ง ผมน้ำตาลในอีกภาพ แจ็กเก็ตสามแบบ และอายุที่ขัดแย้งกันสองค่า จะสร้างตัวตนที่น่าจะเป็นได้หลายแบบ เมื่อตัวละครทั้งห้ามีความคลุมเครือแบบนั้น โมเดลอาจรวมใบหน้า สับเปลี่ยนเสื้อผ้า หรือละเว้นบุคคลที่มองเห็นเด่นชัดน้อยที่สุด

กฎที่ใช้ได้จริงนั้นง่าย: ทุกภาพอ้างอิงต้องมีบทบาทที่ประกาศไว้ หากคุณอธิบายไม่ได้ว่าภาพนั้นให้ข้อมูลเฉพาะอะไร ก็ไม่ต้องใส่ คำขอที่สะอาด 11 ภาพอาจให้ผลดีกว่าคำขอ 14 ภาพที่สับสน

Atlas Cloud นำเสนอพื้นผิวอินพุตครบ 14 ภาพผ่านตัวแปร Lite edit Google อธิบายระดับ Lite โดยรวมว่าเหมาะกับความเร็วและต้นทุน มากกว่าเป็นโมเดลหลายข้อมูลอ้างอิงที่แข็งแกร่งที่สุด ดังนั้นให้ใช้จำนวนสูงสุดเป็นความจุที่มี ไม่ใช่การอ้างคุณภาพ สร้างระบบอ้างอิงที่ทำซ้ำได้และทดสอบกับนักแสดงของคุณเอง

## งบประมาณอ้างอิงที่ให้ตัวละครทั้งห้ามีโอกาสเท่าเทียมกัน

สำหรับการจัดวางกลุ่มครั้งแรก จัดสรร 14 ช่องดังนี้:

| กลุ่มช่อง | จำนวนภาพ | วัตถุประสงค์ |
|---|---:|---|
| ตัวตนตัวละคร | 10 | สองภาพอ้างอิงสำหรับตัวละครแต่ละตัวจากห้าตัว |
| สภาพแวดล้อมและการจัดตำแหน่ง | 1 | ห้อง ถนน เวที หรือผังกลุ่มคร่าวๆ |
| เครื่องแต่งกายหรือภาพเงากลุ่ม | 1 | ทิศทางคอสตูมร่วมหรือระยะห่างแบบเต็มตัว |
| อุปกรณ์ประกอบฉากหลัก | 1 | วัตถุที่รูปร่างต้องคงความเป็นที่จดจำ |
| สไตล์และแสง | 1 | จานสี เลนส์ สไตล์การเรนเดอร์ หรือช่วงเวลาของวัน |

การมีสองภาพอ้างอิงต่อคนมักมีประโยชน์มากกว่าหนึ่งภาพ ใช้ภาพใบหน้าที่ชัดเจนหรือภาพครึ่งตัวหนึ่งภาพ และภาพสามส่วนหรือเต็มตัวอีกหนึ่งภาพ ภาพแรกยึดตัวตนของใบหน้า ภาพที่สองยึดรูปร่างทรงผม เงาเสื้อผ้า และท่าทาง

อย่าใช้ทั้ง 14 ช่องกับใบหน้า โมเดลที่ถูกขอให้วางคนห้าคนในห้องยังต้องเข้าใจห้อง กล้อง ระยะห่าง และวัตถุใดๆ ที่ตัวละครมีปฏิสัมพันธ์ด้วย หากไม่มีจุดยึดเหล่านั้น โมเดลจะต้องคิดค้นการจัดวางพร้อมกับแก้ตัวตนห้าอย่างในเวลาเดียวกัน

การจัดสรร 10 บวก 4 นี้เป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่กฎตายตัว หากตัวละครนำหนึ่งตัวต้องเหมือนจริง ให้ภาพอ้างอิงที่สามกับบุคคลนั้น และลบภาพสไตล์หรืออุปกรณ์ที่สำคัญน้อยที่สุดออก รวมแล้วไม่เกิน 14 และบันทึกเหตุผลสำหรับทุกการเปลี่ยนแปลง

## สร้างเอกสารนักแสดงก่อนเขียนพรอมต์ฉาก

ความคงเส้นคงวาเริ่มต้นจากนอกการเรียก API สร้างเอกสารนักแสดงขนาดเล็กที่มีป้ายกำกับคงที่หนึ่งอันและคำอธิบายคงที่หนึ่งอันสำหรับแต่ละตัวละคร ใช้สตริงเหล่านั้นซ้ำทุกประการในทุกภาพของซีรีส์

| ป้ายกำกับ | คำอธิบายคงที่ | ภาพอ้างอิง |
|---|---|---|
| `MARA` | ผู้หญิงอายุต้นสามสิบ ผมบ็อบสั้นสีดำ แว่นตาสีเหลืองอำพันทรงกลม แจ็กเก็ตสนามสีเขียว | ภาพที่ 1 และ 2 |
| `IVO` | ชายสูงอายุช่วงปลายยี่สิบ หัวเกลี้ยง หน้าเรียว เสื้อเชิ้ตทับสีน้ำตาลสนิม | ภาพที่ 3 และ 4 |
| `SENA` | วัยรุ่นหญิง ถักเปียสีเงินยาว ฮู้ดดีสีกรมท่า กิ๊บรูปพระจันทร์เสี้ยว | ภาพที่ 5 และ 6 |
| `OMAR` | ชายร่างกว้างอายุห้าสิบ หนวดเคราดำแซมขาว เสื้อโค้ตทำงานสีแทน | ภาพที่ 7 และ 8 |
| `LIO` | เด็กชายตัวเล็ก ผมหยิกสีเข้มแน่น เสื้อกันฝนสีเหลือง กระเป๋าเป้สีน้ำเงิน | ภาพที่ 9 และ 10 |

ป้ายกำกับไม่ใช่โทเค็นวิเศษ คุณค่าของมันคือการใช้งานจริง มันป้องกันไม่ให้คุณเรียกคนคนเดียวกันว่า “ผู้หญิงคนนั้น” “Mara” “วิศวกร” และ “คนใส่แว่น” ในส่วนต่างๆ ของพรอมต์ ป้ายกำกับหนึ่งควรชี้ไปที่ตัวตนเดียวและคำอธิบายสั้นๆ เดียวกันเสมอ

เลือกภาพอ้างอิงที่สอดคล้องกันในลักษณะถาวร แสง สีหน้า และมุมกล้องสามารถแตกต่างกันได้ รูปหน้า อายุ ผม อุปกรณ์เด่น และสัดส่วนร่างกายไม่ควรแตกต่าง หากภาพอ้างอิงเก่าขัดแย้งกับการออกแบบปัจจุบัน ให้นำออกแทนที่จะให้โมเดลตัดสินใจว่าเวอร์ชันใดเป็นหลัก

## บอกโมเดลว่าตัวละครทุกตัวอยู่ตรงไหน

พรอมต์ที่มีห้าคนต้องการการจัดตำแหน่ง (blocking) ไม่ใช่แค่รายชื่อนักแสดง ระบุลำดับของตัวละครและใช้ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ที่ชัดเจน

ตัวอย่างเช่น:

```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.
```

“ซ้ายไปขวา” ป้องกันพรอมต์ไม่ให้กลายเป็นถุงชื่อ พื้นหน้า พื้นหลัง กรอบซ้าย และกรอบขวาลดการแย่งตำแหน่งภาพเดียวกัน หากคนสองคนมีปฏิสัมพันธ์กัน ให้ระบุว่าใครแตะอะไรและใครที่ใบหน้ายังมองเห็น

ให้การทดสอบครั้งแรกเป็นแบบอนุรักษ์นิยม ตัวละครห้าคนหันหน้าเข้าหากล้องโดยมีเงาแยกจากกันบางส่วนง่ายกว่าคนห้าคนกอดกัน กอดอก หรือยืนในเงามืด พิสูจน์ความเสถียรของตัวตนก่อนเพิ่มท่าเต้นที่ซับซ้อน

## สร้างคำขอ Atlas Cloud โดยไม่ซ่อนอินพุต

อัปโหลดภาพอ้างอิงแต่ละภาพด้วย endpoint อัปโหลดสื่อของ Atlas Cloud เก็บ URL ที่ส่งกลับ จากนั้นส่ง URL เหล่านั้นในอาร์เรย์ `images` การเรียกสร้างภาพเป็นแบบอะซิงโครนัส: ส่งงาน เก็บ prediction ID ที่ส่งกลับ และโพล prediction endpoint จนกว่างานจะเสร็จ

เนื้อความคำขอที่จำเป็นมีลักษณะดังนี้:

```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"
}
```

ใช้ schema สดบนหน้าโมเดลก่อนใช้งานจริง เนื่องจากตัวเลือกฟิลด์สามารถเปลี่ยนแปลงได้ รายการ Atlas Cloud ปัจจุบันแสดง 14 เป็นค่าสูงสุดสำหรับ `images` มีระดับการคิด `default`, `high` และ `minimal` และรองรับอัตราส่วนภาพหลายแบบ เริ่มที่ 1K ระหว่างทดสอบการจัดวาง ความละเอียดสูงกว่าไม่ได้แก้ตัวตนที่สลับกัน ดังนั้นแก้ไขนักแสดงให้เรียบร้อยก่อนจ่ายเงินหรือรอเอาต์พุตที่ใหญ่ขึ้น

## ให้คะแนนตัวตนแยกกันแทนการตัดสินทั้งเฟรมโดยรวม

ภาพกลุ่มที่สวยงามยังคงล้มเหลวในงานได้หากใบหน้าหนึ่งคลาดเคลื่อน ตรวจสอบตัวละครแต่ละตัวอย่างอิสระด้วยรายการตรวจสอบสั้นๆ:

| รายการตรวจสอบ | เงื่อนไขผ่าน |
|---|---|
| ใบหน้า | รูปทรง อายุ ดวงตา จมูก และกรามที่จดจำได้ |
| ผม | สี ความยาว พื้นผิว และทรงผมถูกต้อง |
| ไอเทมเด่น | แว่นตา กิ๊บ เสื้อโค้ท เสื้อกันฝน หรือจุดยึดอื่นถูกต้อง |
| ร่างกาย | ความสูงและสัดส่วนยังคงแตกต่างจากสมาชิกคนอื่นๆ |
| ตำแหน่ง | ตัวละครอยู่ในตำแหน่งที่ขอ และไม่มีการซ้ำ |
| การปนเปื้อนข้าม | ไม่มีเสื้อผ้า ใบหน้า หรืออุปกรณ์ย้ายไปยังตัวละครอื่น |

ให้แต่ละแถวผ่านหรือไม่ผ่านอย่างง่าย อย่าหาค่าเฉลี่ยของตัวละครห้าตัวเป็นคะแนนคุณภาพคลุมเครือหนึ่งค่า ผลตัวตนสี่ในห้าหมายถึงการซ่อมเฉพาะจุดหนึ่งครั้ง ไม่ใช่ผลงานสุดท้ายที่สำเร็จ และไม่จำเป็นต้องเริ่มใหม่ทั้งหมด

บันทึกพรอมต์ ลำดับภาพ model ID อัตราส่วนภาพ ระดับการคิด และ output ID สำหรับทุกเฟรมที่ยอมรับ ความคงเส้นคงวาทั่วทั้งซีรีส์ขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างการตั้งค่าซ้ำ ไม่ใช่การจำว่าคุณพิมพ์อะไรเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว

**ซ่อมแซมตัวละครตัวเดียวที่คลาดเคลื่อน**

เมื่อตัวตนหนึ่งล้มเหลว ให้ลดขนาดปัญหา ใช้เอาต์พุตกลุ่มปัจจุบัน ภาพอ้างอิงหลักสองภาพของตัวละครที่ได้รับผลกระทบ และเฉพาะภาพอ้างอิงฉากเพิ่มเติมที่จำเป็นเพื่อรักษาบริบท อธิบายการแก้ไขเป็นการแก้ไขเฉพาะที่

ตัวอย่างเช่น:

```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.
```

รอบที่โฟกัสนี้จะลบหลักฐานตัวตนที่แข่งขันกัน และยังทำให้การวินิจฉัยความล้มเหลวง่ายขึ้น หากตัวละครที่ซ่อมยังคลาดเคลื่อน ให้ตรวจสอบภาพอ้างอิงหลักสองภาพว่าขัดแย้งกันหรือไม่ก่อนเพิ่มภาพเพิ่มเติม

หากตัวละครหลายตัวล้มเหลวพร้อมกัน ให้กลับไปที่การจัดวางเริ่มต้นและทำให้เรียบง่ายลง เพิ่มระยะห่างทางกายภาพ หันตัวละครเข้าหากล้องมากขึ้น ลบภาพอ้างอิงสไตล์ที่ขัดแย้ง หรือสร้างกลุ่มย่อยสองกลุ่มแล้วใช้เอาต์พุตที่ยอมรับเป็นภาพอ้างอิงในขั้นถัดไป เป้าหมายไม่ใช่เพื่อพิสูจน์ว่าทั้ง 14 ช่องสามารถเติมได้ เป้าหมายคือการสร้างเฟรมที่คุณสามารถสร้างซ้ำได้

## Nano Banana Pro เหมาะกับที่ใด และไม่เหมาะกับที่ใด

Nano Banana Pro ยังคงมีประโยชน์บน Atlas Cloud แต่ไม่ใช่สำหรับคำขออ้างอิง 14 ภาพนี้ผ่าน endpoint ที่เผยแพร่ในปัจจุบัน หน้าของมันแสดงการควบคุม text-to-image รวมถึงความละเอียดสูงถึง 4K รูปแบบเอาต์พุต ความละเอียดสื่อ และการค้นหาเว็บแบบไม่บังคับ ไม่ได้แสดงอาร์เรย์ภาพอ้างอิงที่ Lite edit endpoint มีให้

เลือก Pro เมื่องานเริ่มจากโจทย์ข้อความและได้ประโยชน์จากเอาต์พุตความละเอียดสูง การทำตามคำสั่งที่ซับซ้อน การพิมพ์ที่แม่นยำ หรือการผลิตแอสเซ็ตระดับมืออาชีพ เลือก Nano Banana 2 Lite Edit Developer เมื่องานเริ่มจากภาพที่มีอยู่และคำขอต้องการการจัดวางหลายภาพ

อย่าอธิบาย Pro ว่าเป็นขั้นตอนการขัดเกลา image-to-image ขั้นสุดท้าย เว้นแต่ schema Atlas Cloud สดจะเพิ่มอินพุตรูปภาพ ในปัจจุบัน การย้ายองค์ประกอบ Lite ที่ยอมรับแล้วไปยัง Pro endpoint ปัจจุบันจะต้องอธิบายใหม่เป็นข้อความ ซึ่งจะทิ้งจุดยึดภาพที่คุณพยายามรักษาไว้

Atlas Cloud วางทั้งสองตัวเลือกไว้ในบัญชีและพื้นผิวการเรียกเก็บเงินเดียวกัน ดังนั้นการสลับ model ID จึงไม่ต้องสร้างแอปพลิเคชันใหม่ เอนด์พอยต์แก้ปัญหาอินพุตคนละแบบ เลือกตาม schema ของคำขอ ไม่ใช่จากคำว่า “Pro”

## ขั้นตอนการทำงานในคืนแรกที่ให้หลักฐานที่มีประโยชน์

คุณสามารถตรวจสอบระบบได้โดยไม่ต้องสร้างลำดับเรื่องราวทั้งหมด:

* คัดสรรภาพอ้างอิงหลักสองภาพสำหรับตัวละครแต่ละตัวจากห้าตัว
* เพิ่มสภาพแวดล้อมหนึ่ง การจัดตำแหน่งหนึ่ง อุปกรณ์หนึ่ง และสไตล์หนึ่ง
* เขียนเอกสารนักแสดงและล็อกป้ายกำกับและคำอธิบายทั้งหมด
* สร้างฉาก lineup หรือเวิร์กช็อปแบบ 16:9 หนึ่งฉากที่ 1K
* ให้คะแนนตัวตนทั้งห้าแยกกัน
* ซ่อมเฉพาะตัวละครที่ล้มเหลวด้วยชุดอ้างอิงที่เล็กลง
* ทำซ้ำการตั้งค่าที่ยอมรับโดยเปลี่ยนแอ็กชันหนึ่งอย่างและใช้ป้ายกำกับนักแสดงชุดเดิม
* เปรียบเทียบสองเฟรมในแง่ตัวตน เสื้อผ้า ความสูง และความต่อเนื่องของอุปกรณ์

เฟรมที่สองคือบททดสอบจริง ภาพกลุ่มที่ดีภาพเดียวอาจเป็นโชค สองฉากที่ต่างกันซึ่งคงตัวตนทั้งห้าเดียวกันแสดงว่างบประมาณอ้างอิงและระบบการตั้งชื่อของคุณทำงานได้อย่างมีประโยชน์

Atlas Cloud ในปัจจุบันแสดงราคาต่อภาพของ Lite edit variant ต่ำกว่า Nano Banana Pro ซึ่งทำให้การทดสอบตัวตนแบบวนซ้ำเป็นจุดที่สมเหตุสมผลในการใช้จ่ายก่อน ตรวจสอบราคาสดข้างปุ่ม Run ก่อนเริ่มงานชุดใหญ่ ราคาและ schema ของโมเดลเปลี่ยนแปลงไป ในขณะที่วิธีงบประมาณอ้างอิงยังคงมีประโยชน์

## คำถามที่พบบ่อย

ถาม: Nano Banana Pro บน Atlas Cloud รับภาพอ้างอิง 14 ภาพได้ไหม
ตอบ: ไม่ได้ผ่าน Nano Banana Pro endpoint ปัจจุบันของ Atlas Cloud สคีมาอินพุตที่เผยแพร่เป็นแบบ text-to-image และไม่เปิดเผยอาร์เรย์ images ใช้ Nano Banana 2 Lite Edit Developer สำหรับคำขอที่มี URL รูปภาพสูงสุด 14 รายการ

ถาม: ควรแบ่งภาพอ้างอิง 14 ภาพให้ตัวละครห้าตัวอย่างไร
ตอบ: เริ่มจากภาพอ้างอิงตัวตนสองภาพต่อตัวละคร ซึ่งใช้ 10 ภาพ สำรองอีกสี่ภาพสำหรับสภาพแวดล้อม เครื่องแต่งกายหรือการจัดตำแหน่งกลุ่ม อุปกรณ์สำคัญ และสไตล์หรือแสง เปลี่ยนการจัดสรรนั้นเฉพาะเมื่อตัวละครหนึ่งต้องการการสนับสนุนตัวตนเพิ่มเติม

ถาม: ขีดจำกัด 14 ภาพรับประกันว่าตัวละครทั้งห้ายังคงสอดคล้องกันไหม
ตอบ: ไม่ สิบสี่คือเพดานอินพุต ไม่ใช่การรับประกันความคงเส้นคงวา ป้ายกำกับที่คงที่ ภาพอ้างอิงที่ไม่ขัดแย้ง การวางซ้ายไปขวาที่ชัดเจน และรอบการซ่อมเฉพาะจุดสำคัญกว่าการเติมทุกช่อง

ถาม: ภาพอ้างอิงทั้งหมดควรเป็นภาพเหมือนระยะใกล้ไหม
ตอบ: ไม่ ให้ตัวละครแต่ละตัวมีภาพใบหน้าที่ชัดเจนหนึ่งภาพและภาพเงาหรือภาพสามส่วนหนึ่งภาพ ภาพเหมือนที่เกือบเหมือนกันมากเกินไปทำให้โมเดลไม่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับรูปร่าง เสื้อผ้า การจัดฉาก หรือสภาพแวดล้อม

ถาม: ฉันใช้ Nano Banana Pro สำหรับรอบการซ่อมครั้งสุดท้ายได้ไหม
ตอบ: ไม่ได้กับอินพุตรูปภาพผ่าน schema Pro ปัจจุบันของ Atlas Cloud ใช้ Lite edit endpoint สำหรับการซ่อมแบบอ้างอิง เลือก Pro สำหรับงาน text-to-image แยกต่างหากเมื่อเอาต์พุต 1K, 2K หรือ 4K และการทำตามคำสั่งที่ซับซ้อนสำคัญกว่าอินพุตภาพอ้างอิง

ถาม: ควรทำอย่างไรเมื่อตัวละครสองตัวรวมกันหรือสับเปลี่ยนคุณลักษณะ
ตอบ: ทำให้ฉากเรียบง่ายลง ระบุรายชื่อนักแสดงจากซ้ายไปขวาใหม่ นำภาพอ้างอิงที่คลุมเครือออก และรันการซ่อมแบบโฟกัสกับตัวละครที่ได้รับผลกระทบพร้อมกับเอาต์พุตปัจจุบัน อย่าสร้างคำขอ 14 ภาพเต็มรูปแบบซ้ำโดยไม่เปลี่ยนแปลง

## สรุป

เส้นทาง Atlas Cloud ปัจจุบันสำหรับการรวมภาพอ้างอิง 14 ภาพคือ Nano Banana 2 Lite Edit Developer ไม่ใช่ text-to-image Nano Banana Pro endpoint ใช้ 10 จาก 14 ช่องเพื่อให้ตัวละครห้าตัวมีจุดยึดตัวตนที่ชัดเจนสองจุดต่อตัว จากนั้นใช้สี่ช่องที่เหลือกับสภาพแวดล้อม การจัดตำแหน่งหรือเครื่องแต่งกาย อุปกรณ์สำคัญหนึ่งชิ้น และสไตล์ภาพ

จำนวนอินพุตเป็นเพียงความจุ ระบบที่ทำให้นักแสดงยังคงเป็นที่จดจำคือป้ายกำกับคงที่สำหรับแต่ละคน ภาพอ้างอิงที่สอดคล้องกัน การจัดตำแหน่งซ้ายไปขวาที่ชัดเจน การตรวจสอบคุณภาพทีละตัวละคร และรอบการซ่อมเล็กๆ เมื่อตัวตนหนึ่งคลาดเคลื่อน ใช้ Pro เมื่อจุดแข็ง text-to-image เหมาะกับงาน ใช้ Lite edit endpoint เมื่องานเริ่มต้นด้วยภาพ 14 ภาพ

## FAQ

### Nano Banana Pro รองรับภาพอ้างอิง 14 ภาพบน Atlas Cloud ได้ไหม

ไม่ผ่านเอนด์พอยต์ Atlas Cloud Nano Banana Pro ในปัจจุบัน สคีมาอินพุตที่เผยแพร่เป็นแบบ text-to-image และไม่มีการเปิดเผยอาร์เรย์รูปภาพ ใช้ Nano Banana 2 Lite Edit Developer สำหรับคำขอที่มี URL รูปภาพสูงสุด 14 รายการ

### ฉันควรแบ่งการอ้างอิง 14 รายการให้กับตัวละครห้าตัวอย่างไร

เริ่มต้นด้วยภาพอ้างอิงเอกลักษณ์สองภาพต่อตัวละคร ซึ่งใช้ทั้งหมด 10 ภาพ สำรองอีกสี่ภาพที่เหลือสำหรับสภาพแวดล้อม เครื่องแต่งกายหรือการจัดตำแหน่งกลุ่ม อุปกรณ์ประกอบฉากสำคัญ และสไตล์หรือแสงไฟ เปลี่ยนแปลงการจัดสรรนั้นเฉพาะเมื่อตัวละครหนึ่งตัวต้องการการสนับสนุนด้านเอกลักษณ์เพิ่มเติม

### ขีดจำกัด 14 ภาพรับประกันได้หรือไม่ว่าตัวละครทั้งห้าจะคงความสม่ำเสมอ

ข้อ 14 เป็นเพดานการป้อนข้อมูล ไม่ใช่การรับประกันความสอดคล้อง ป้ายกำกับที่เสถียร การอ้างอิงที่ไม่ขัดแย้งกัน การวางตำแหน่งจากซ้ายไปขวาอย่างชัดเจน และรอบการซ่อมแซมแบบเจาะจง มีความสำคัญมากกว่าการเติมเต็มทุกช่อง

### ภาพอ้างอิงทั้งหมดควรเป็นภาพบุคคลระยะใกล้หรือไม่

ไม่ ให้ตัวละครแต่ละตัวมีภาพอ้างอิงใบหน้าที่ชัดเจนหนึ่งภาพ และภาพอ้างอิงเงาหรือภาพสามส่วนสี่หนึ่งภาพ ภาพพอร์ตเทรตที่เกือบจะเหมือนกันมากเกินไปจะทำให้โมเดลขาดข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับรูปร่าง เสื้อผ้า การจัดวาง หรือสภาพแวดล้อม

### ใช้ Nano Banana Pro สำหรับการซ่อมแซมขั้นสุดท้ายได้ไหม

ไม่รองรับภาพอินพุตผ่านสคีมา Atlas Cloud Pro ในปัจจุบัน ใช้เอนด์พอยต์แก้ไขแบบ Lite สำหรับการซ่อมแซมจากภาพอ้างอิง เลือก Pro สำหรับงานสร้างภาพจากข้อความแยกต่างหากเมื่อเอาต์พุต 1K, 2K หรือ 4K และการทำตามคำสั่งที่ซับซ้อนสำคัญกว่าภาพอินพุตอ้างอิง

### ฉันควรทำอย่างไรเมื่อตัวละครสองตัวรวมกันหรือสลับคุณสมบัติ

ทำให้ฉากเรียบง่ายลง ระบุรายชื่อตัวละครใหม่จากซ้ายไปขวา กำจัดการอ้างอิงที่คลุมเครือ และดำเนินการแก้ไขแบบเจาะจงกับตัวละครที่เกี่ยวข้องร่วมกับผลลัพธ์ปัจจุบัน อย่าสร้างคำขอ 14 ภาพทั้งหมดขึ้นมาใหม่โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง