# วิธีรวมภาพอ้างอิง 14 ภาพกับ Nano Banana ในขณะที่รักษาตัวละคร 5 ตัวให้สอดคล้องกัน > เรียนรู้วิธีการรวมรูปภาพอ้างอิงสูงสุด 14 รูปกับ Nano Banana โดยรักษาความสม่ำเสมอของตัวละคร 5 ตัว พร้อมใช้การแท็กต่อตัวละครและระดับชั้นที่เหมาะสมบน Atlas Cloud คุณมีฉากในใจ: ตัวละครประจำห้าตัว, สถานที่เฉพาะ, อุปกรณ์ประกอบฉากหนึ่งหรือสองชิ้น, และชุดสีที่คุณกำหนดไว้แล้วจากงานก่อนหน้า คุณได้รวบรวมข้อมูลอ้างอิงไว้แล้ว สิบสี่ภาพในทั้งหมด และตอนนี้คุณต้องการเฟรมที่สร้างขึ้นเพียงเฟรมเดียวที่รวบรวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน โดยที่ตัวละครของคุณไม่ไปปรากฏเป็นใบหน้าของคนแปลกหน้า ใครก็ตามที่เคยลองทำด้วยตนเองจะรู้ว่าส่วนที่ยากไม่ใช่การจัดองค์ประกอบภาพ แต่มันคือการทำให้ตัวละครทุกตัวเป็นที่จดจำได้ เมื่อโมเดลต้องจัดการกับอินพุตจำนวนมากขนาดนั้นในครั้งเดียว คู่มือนี้จะอธิบายวิธีที่ตระกูล [Nano Banana](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) จัดการกับการจัดองค์ประกอบภาพแบบหลายภาพอ้างอิง วิธีจัดโครงสร้างข้อมูลอ้างอิงและพรอมต์ของคุณเพื่อให้ตัวละครห้าตัวที่แตกต่างกันคงความสม่ำเสมอ และควรเลือกใช้ระดับใดขึ้นอยู่กับว่าคุณกำลังปรับให้เหมาะสมสำหรับคุณภาพดิบหรือสำหรับเวิร์กโฟลว์ 14 ภาพโดยเฉพาะ ## การจัดองค์ประกอบภาพแบบหลายภาพอ้างอิงทำอะไรจริง ๆ โมเดลภาพส่วนใหญ่ให้คุณป้อนข้อมูลอ้างอิงหนึ่งภาพและปรับเอาต์พุตให้เข้าใกล้มัน การจัดองค์ประกอบภาพแบบหลายภาพอ้างอิงคือการก้าวขึ้นไปอีกขั้น: คุณป้อนหลายภาพในครั้งเดียว และโมเดลจะถือว่าแต่ละภาพเป็นแหล่งข้อมูลภาพที่มันสามารถดึงมาใช้เมื่อสร้างเฟรมใหม่ ภาพหนึ่งอาจมีส่วนช่วยในเรื่องใบหน้าของตัวละคร อีกภาพหนึ่งอาจเป็นเครื่องแต่งกาย อีกภาพหนึ่งอาจเป็นแสงในห้อง อีกภาพหนึ่งอาจเป็นรูปร่างของอุปกรณ์ประกอบฉาก คุณค่าสำหรับฉากที่มีตัวละครหลายตัวนั้นชัดเจน แทนที่จะอธิบายใบหน้าห้าใบหน้าเป็นคำพูดและหวังว่าโมเดลจะสร้างสิ่งที่ใกล้เคียง คุณส่งข้อมูลอ้างอิงจริงสำหรับตัวละครแต่ละตัวให้มัน โมเดลมีจุดยึดภาพโดยตรงเพื่อทำงาน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ความสม่ำเสมอเป็นไปได้ตั้งแต่แรก ภายในตระกูล Nano Banana บน [Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) ความสามารถนี้ถูกบันทึกไว้ใน [[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) ซึ่งรองรับภาพอ้างอิงสูงสุด 14 ภาพ พร้อมการจัดองค์ประกอบภาพหลายภาพในอัตราส่วนภาพ 14 แบบ ด้วยเวลาแฝงต่ำกว่า 2 วินาที นั่นคือระดับที่มีชุดคุณสมบัติที่สอดคล้องโดยตรงกับงาน "รวม 14 ภาพอ้างอิง" [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) คือสายที่มีคุณภาพสูงกว่า สร้างขึ้นสำหรับเอาต์พุต 1K, 2K และ 4K เมื่อความละเอียดของเฟรมมีความสำคัญมากกว่าจำนวนอินพุตดิบ เราจะพูดถึงวิธีเลือกระหว่างทั้งสองด้านล่าง ## ความสม่ำเสมอของตัวละครคือปัญหาของการแท็กและคำอธิบาย การส่งภาพสิบสี่ภาพให้โมเดลเป็นเพียงครึ่งเดียวของงาน ถ้าคุณใส่ข้อมูลอ้างอิงตัวละครห้าตัวลงในคำขอโดยไม่มีโครงสร้าง โมเดลไม่มีวิธีที่เชื่อถือได้ที่จะรู้ว่าใบหน้าไหนเป็นของตัวละครใดในฉากของคุณ และนั่นคือจุดที่ตัวตนเริ่มเบลอหรือสลับกัน วิธีแก้คือปฏิบัติต่อตัวละครแต่ละตัวเป็นเอนทิตีที่มีป้ายกำกับ ไม่ใช่อินพุตที่ไม่ระบุชื่อ สามเทคนิคทำงานส่วนใหญ่: * การแท็กข้อมูลอ้างอิงต่อตัวละคร ตั้งชื่อหรือป้ายกำกับที่คงที่ให้กับตัวละครทุกตัวในพรอมต์ของคุณ และเชื่อมโยงแต่ละป้ายกำกับกับภาพอ้างอิงของมัน แทนที่จะ "ห้าคนในร้านกาแฟ" คุณอธิบายว่า "Mara (ภาพอ้างอิง 1), Devon (ภาพอ้างอิง 2), Priya (ภาพอ้างอิง 3), Ari (ภาพอ้างอิง 4) และ Kaito (ภาพอ้างอิง 5) นั่งที่โต๊ะมุม" จุดยึดที่มีชื่อบอกโมเดลว่าแหล่งภาพใดสอดคล้องกับบทบาทใดในฉาก * คำอธิบายพรอมต์ที่สอดคล้องกัน ใช้คำอธิบายที่แยกแยะตัวละครแต่ละตัวเหมือนกันทุกครั้งที่คุณพูดถึง: ผม, รูปร่าง, เสื้อผ้า, เครื่องประดับที่เป็นเอกลักษณ์ ถ้า Mara มี "ผมสั้นสีเงินและผ้าพันคอสีเขียว" ในพรอมต์หนึ่ง เธอจะคงคำเหล่านั้นไว้ในพรอมต์ถัดไป การใช้ภาษาคำอธิบายซ้ำในชุดของงานคือสิ่งที่ทำให้ตัวละครอยู่รอดจากเฟรมหนึ่งไปยังอีกเฟรมหนึ่ง * โหมดแก้ไขและอ้างอิงเป็นภาพ เมื่อคุณมีตัวละครหรือฉากในเวอร์ชันที่ดีอยู่แล้ว ให้ใช้โหมดอ้างอิงเป็นภาพหรือแก้ไขแทนที่จะเริ่มจากพรอมต์ข้อความเปล่า การป้อนผลลัพธ์ก่อนหน้าของคุณให้โมเดลเป็นข้อมูลอ้างอิงจะล็อกลุคที่คุณทำได้สำเร็จแล้ว แทนที่จะขอให้มันสร้างตัวละครขึ้นมาใหม่ ไม่มีสิ่งใดขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ลับ มันคือโครงสร้างที่มีวินัย: ตั้งชื่อตัวละครของคุณ, เชื่อมโยงแต่ละชื่อกับข้อมูลอ้างอิง, และอย่าให้ภาษาคำอธิบายคลาดเคลื่อน ## ขั้นตอนเทคนิคสำคัญสำหรับเฟรม 14 ภาพ, 5 ตัวละคร นี่คือลำดับการทำงานที่ทำซ้ำได้ซึ่งทำให้กระบวนการจัดการได้ * จัดเรียงสิบสี่ภาพอ้างอิงตามบทบาทของคุณก่อนที่จะเขียนอะไร แบ่งกลุ่ม: ห้าภาพเป็นใบหน้าตัวละคร, ที่เหลือเป็นสถานที่, เสื้อผ้า, อุปกรณ์ประกอบฉาก, และชุดสี การรู้ว่าภาพแต่ละภาพมีส่วนช่วยอะไรจะหยุดคุณจากการอธิบายทั้งหมดว่าสามารถใช้แทนกันได้ * กำหนดป้ายกำกับที่คงที่ให้กับตัวละครทั้งห้าตัวและเขียนคำอธิบายหนึ่งบรรทัดสำหรับแต่ละตัวที่คุณจะใช้ซ้ำทุกครั้งในการสร้างทุกครั้ง * เขียนพรอมต์องค์ประกอบภาพเพื่อให้อ้างอิงตัวละครด้วยป้ายกำกับของพวกมันและวางไว้ในฉากอย่างชัดเจน ("จากซ้ายไปขวา", "ในเบื้องหน้า", "หลังเคาน์เตอร์") คำแนะนำเชิงพื้นที่ช่วยลดโอกาสที่ตัวละครสองตัวจะรวมกัน * แนบข้อมูลอ้างอิงในคำขอและอธิบายว่าแต่ละกลุ่มของข้อมูลอ้างอิงมีไว้เพื่ออะไร เพื่อให้โมเดลรู้ว่าภาพที่กำหนดคือใบหน้าที่จะคงไว้เทียบกับห้องที่จะยืมแสงมา * สร้าง, จากนั้นตรวจสอบใบหน้าแต่ละใบของทั้งห้าตัวแยกกัน ปัญหาความสม่ำเสมอเกือบจะปรากฏในตัวละครหนึ่งหรือสองตัวเท่านั้น ไม่ใช่ทั้งห้าตัวในครั้งเดียว * สำหรับตัวละครใดก็ตามที่คลาดเคลื่อน ให้รันการแก้ไขหรือส่งผ่านอ้างอิงเป็นภาพเฉพาะในบริเวณนั้นหรือตัวละครนั้น โดยป้อนข้อมูลอ้างอิงที่ถูกต้องอีกครั้ง แทนที่จะสร้างเฟรมทั้งหมดขึ้นมาใหม่จากศูนย์ เนื่องจากรูปร่างคำขอที่แน่นอน (วิธีการแนบข้อมูลอ้างอิง, จำนวนฟิลด์, แต่ละฟิลด์ชื่ออะไร) อยู่ในสเปก API และสามารถเปลี่ยนแปลงได้ ให้ยืนยันโครงสร้างปัจจุบันที่ [atlascloud.ai/docs](https://www.atlascloud.ai/docs?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) ภายใต้ส่วนโมเดลภาพ แทนที่จะตั้งสมมติฐานที่ตายตัว เทคนิคข้างต้นใช้ได้โดยไม่คำนึงถึงชื่อฟิลด์ ## การทำบน Atlas Cloud Atlas Cloud เป็นแพลตฟอร์มการอนุมาน AI แบบเต็มรูปแบบที่คัดสรรโมเดล SOTA มากกว่า 300 รายการข้ามข้อความ, ภาพ, และวิดีโอไว้เบื้องหลังปลายทางเดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ตระกูล Nano Banana ทั้งหมดอยู่บนปลายทางเดียวกันนั้น สามารถเข้าถึงได้ด้วยคีย์ API เดียวและบัญชีการเรียกเก็บเงินเดียว ซึ่งสำคัญที่นี่เพราะโปรเจกต์ที่มีตัวละครหลายตัวมักจะสลับไปมาระหว่างระดับเมื่อคุณวนซ้ำ สำหรับงานเฉพาะนี้ คุณมีสองระดับที่เหมาะสม: * [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) คือระดับที่เน้นประสิทธิภาพซึ่งรองรับภาพอ้างอิงสูงสุด 14 ภาพ, การจัดองค์ประกอบภาพหลายภาพ, และอัตราส่วนภาพ 14 แบบ อย่างชัดเจน ในราคา $0.04 ต่อภาพ (ระดับ Developer ลดเหลือ $0.028, ลด 30%) เวลาแฝงต่ำกว่า 2 วินาทีทำให้เป็นตัวเลือกธรรมชาติสำหรับลูปวนซ้ำที่เวิร์กโฟลว์นี้ต้องการ ซึ่งคุณสร้าง, ตรวจสอบห้าใบหน้า, แก้ไขหนึ่งตัว, และสร้างอีกครั้ง เมื่องานของคุณคือ "รวม 14 ภาพอ้างอิง" อย่างแท้จริง นี่คือระดับที่ชุดคุณสมบัติที่บันทึกไว้เหมาะสม * [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) คือสาย Pro คุณภาพสูง (ตระกูล Google Gemini 3 Image Pro) พร้อมเอาต์พุต 1K, 2K และ 4K การแปลงข้อความเป็นภาพมาตรฐานและแก้ไขคือ $0.14 ต่อภาพ, รูปแบบ Ultra การแปลงข้อความเป็นภาพและ Edit Ultra คือ $0.15, และระดับ Developer ลดอัตรามาตรฐานลงครึ่งหนึ่งเป็น $0.07 ใช้ Pro เมื่อเฟรมสุดท้ายต้องการคุณภาพระดับส่งมอบที่ความละเอียดสูง และคุณยินดีที่จะแลกเปลี่ยนความสะดวกสบายเฉพาะ 14 ภาพของระดับ Lite เพื่อคุณภาพของงานเสร็จ รูปแบบที่ใช้งานได้จริงคือการจัดองค์ประกอบและวนซ้ำบนระดับ Lite ซึ่งเวิร์กโฟลว์ภาพอ้างอิงและเวลาแฝงต่ำทำให้การลองผิดลองถูกมีราคาถูก จากนั้นสร้างเฟรมสุดท้ายที่ล็อกแล้วบน Pro ที่ความละเอียดที่คุณต้องการ ทุกโมเดลแสดงราคาสดถัดจากปุ่ม Run ใน Playground ดังนั้นคุณยืนยันต้นทุนต่อภาพที่แน่นอนก่อนเขียนโค้ดใด ๆ และแคตตาล็อกเต็มสามารถเรียกดูได้ที่ [atlascloud.ai/models](https://www.atlascloud.ai/models/all?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) เนื่องจากปลายทางเข้ากันได้กับ OpenAI แอปที่สร้างบน OpenAI SDK อยู่แล้วสามารถเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ได้โดยการเปลี่ยน `base_url` และคีย์ API โดยไม่ต้องเขียนใหม่ ## เคล็ดลับสำหรับการรักษาความสม่ำเสมอของตัวละครห้าตัว * ล็อกภาษาคำอธิบายของคุณตั้งแต่แรก เขียนคำอธิบายตัวละครหนึ่งบรรทัดห้าข้อครั้งเดียว, บันทึก, และวางลงในทุกพรอมต์โดยไม่เปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนคำของตัวละครกลางโปรเจกต์เป็นสาเหตุทั่วไปที่สุดของการคลาดเคลื่อน * เก็บข้อมูลอ้างอิงคุณภาพสูงสุดสำหรับแต่ละใบหน้า ข้อมูลอ้างอิงที่สะอาด, มีแสงดี, หันหน้าเข้าหากล้องให้โมเดลมีจุดยึดมากกว่าภาพครอบที่เบลอ และมันให้ผลตอบแทนในทุกเฟรมที่ตัวละครนั้นปรากฏ * ลดการแข่งขันในเฟรมเดียว ห้าตัวละครบวกสิบสี่ภาพอ้างอิงเป็นจำนวนมากที่ต้องสมดุล ถ้าตัวละครสองตัวยังคงรวมกัน ให้สร้างพวกมันในกลุ่มที่แคบลงหรือแยกฉากและประกอบเข้าด้วยกัน แทนที่จะบังคับให้ทั้งห้าตัวอยู่ในรันที่คับคั่งเดียว * ใช้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของคุณเป็นข้อมูลอ้างอิงอีกครั้ง เมื่อตัวละครดูถูกต้องแล้ว ให้ป้อนเฟรมนั้นกลับผ่านโหมดอ้างอิงเป็นภาพเพื่อให้รุ่นหลังได้รับลุคที่อนุมัติแล้วแทนที่จะสุ่มใหม่ * แก้ไขในพื้นที่, ไม่ใช่โดยรวม เมื่อใบหน้าเดียวพลาด ให้แก้ไขตัวละครนั้นแทนที่จะสร้างองค์ประกอบทั้งหมดใหม่ ซึ่งปกป้องตัวละครสี่ตัวที่ออกมาถูกต้องแล้ว ## คำถามที่พบบ่อย Q: ระดับ Nano Banana ใดที่รองรับภาพอ้างอิง 14 ภาพจริง ๆ? A: Nano Banana 2 Lite คือระดับที่บันทึกว่ารองรับภาพอ้างอิงสูงสุด 14 ภาพ พร้อมการจัดองค์ประกอบภาพหลายภาพ ในราคา $0.04 ต่อภาพ Nano Banana Pro คือสายคุณภาพสูง 1K/2K/4K ที่ $0.14 ถึง $0.15 ต่อภาพ เหมาะที่สุดสำหรับเฟรมสุดท้ายระดับส่งมอบ Q: ฉันจะหยุดโมเดลจากการสลับใบหน้าตัวละครของฉันได้อย่างไร? A: ให้ป้ายกำกับที่คงที่และคำอธิบายหนึ่งบรรทัดที่ตายตัวแก่ตัวละครแต่ละตัว เชื่อมโยงแต่ละป้ายกำกับกับภาพอ้างอิงของมัน และใช้ภาษานั้นซ้ำในทุกพรอมต์ ตัวละครที่มีชื่อและอธิบายอย่างสม่ำเสมอมีโอกาสน้อยที่จะเบลอเข้าหากัน Q: ฉันต้องการพารามิเตอร์ API พิเศษเพื่อแนบข้อมูลอ้างอิงหรือไม่? A: เทคนิคเป็นแนวคิด: ตั้งชื่อตัวละครของคุณ, แท็กแต่ละตัวกับข้อมูลอ้างอิง, และใช้โหมดแก้ไขหรืออ้างอิงเป็นภาพสำหรับลุคที่รู้จัก สำหรับรูปร่างคำขอที่แน่นอนและชื่อฟิลด์ ให้ตรวจสอบเอกสารโมเดลภาพที่ atlascloud.ai/docs เนื่องจากนั่นคือแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ Q: ฉันสามารถใช้ทั้งสองระดับในโปรเจกต์เดียวโดยไม่ต้องมีบัญชีแยกต่างหากได้หรือไม่? A: ได้ ทั้ง Nano Banana 2 Lite และ Nano Banana Pro อยู่บนปลายทาง Atlas Cloud เดียวกัน ดังนั้นคีย์ API เดียวและบัญชีการเรียกเก็บเงินเดียวครอบคลุมการวนซ้ำบน Lite และเสร็จบน Pro Q: จะทำอย่างไรถ้าตัวละครสองตัวยังคงรวมกันในฉากที่คับคั่ง? A: ลดภาระในรันเดียว ใช้การวางตำแหน่งเชิงพื้นที่อย่างชัดเจนในพรอมต์ สร้างตัวละครที่มีปัญหาในกลุ่มที่ชัดเจนขึ้น หรือแยกฉากและประกอบผลลัพธ์ แทนที่จะบังคับให้ทั้งห้าตัวอยู่ในเฟรมที่หนาแน่นเดียว ## บรรทัดล่าง การรวมสิบสี่ภาพอ้างอิงในขณะที่รักษาความสม่ำเสมอของตัวละครห้าตัวนั้นไม่เกี่ยวกับการตั้งค่าที่ซ่อนอยู่ แต่เป็นเรื่องของโครงสร้าง: จัดเรียงข้อมูลอ้างอิงตามบทบาท, ให้ป้ายกำกับที่คงที่และคำอธิบายที่คุณใช้ซ้ำทุกคำแก่ตัวละครแต่ละตัว, เชื่อมโยงทุกป้ายกำกับกับข้อมูลอ้างอิงของมัน, และพึ่งพาโหมดแก้ไขหรืออ้างอิงเป็นภาพเพื่อล็อกลุคที่คุณทำได้สำเร็จแล้ว บน Atlas Cloud, Nano Banana 2 Lite คือระดับที่สร้างขึ้นสำหรับเวิร์กโฟลว์ 14 ภาพ, การจัดองค์ประกอบภาพหลายภาพ ในราคา $0.04 ต่อภาพ ในขณะที่ Nano Banana Pro ให้ความละเอียดสูงที่ $0.14 ถึง $0.15 ทั้งสองใช้คีย์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกัน วนซ้ำอย่างถูกบน Lite, เสร็จบน Pro, และยืนยันรูปร่างคำขอที่แน่นอนในเอกสารก่อนสร้าง สำหรับคำแนะนำการใช้งานที่เกี่ยวข้อง ดูที่ [API รูปภาพ วิดีโอ และ LLM ล่าสุดที่พร้อมใช้งานแล้ว](https://ask.atlascloud.ai/latest-image-video-llm-apis-available-now) และ [การใช้ AI ในการดำเนินงานเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ](https://ask.atlascloud.ai/ai-for-ecommerce-website-operations).