# Beş Nano Banana Karakteri için 14 Görüntülük Referans Bütçesi Nasıl Kullanılır > Nano Banana 2 Lite Edit Developer'ı 14 görüntülü kompozisyon için kullanın, ardından beş karakterin tutarlılığını sabit bir referans bütçesi, etiketler, konumlar ve hedefli onarım geçişleriyle kontrol edin. > 14 görselli kompozisyon için Nano Banana 2 Lite Edit Developer'ı kullanın; ardından sabit bir referans bütçesi, etiketler, konumlar ve hedefli onarım geçişleriyle beş karakterin tutarlılığını kontrol edin. 14 referans görseliniz ve beş yinelenen karakteriniz varsa ilk karar model uç noktasıdır (endpoint). Mevcut [Atlas Cloud'daki Nano Banana Pro sayfası](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), metinden görsele (text-to-image) şeması sunar. Bir `images` dizisi sunmadığından, 14 referanslı bir kompozisyon için bugün kullanılacak Atlas Cloud uç noktası bu değildir. Açıkça 14'e kadar görsel URL'si kabul eden uç nokta [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), model kimliği `google/nano-banana-2-lite/edit-developer`'dır. Bu düzeltme iş akışını çok daha net hale getiriyor. 14'ü, yüklenecek ve modelin çözmesini umacağınız bir görsel yığını gibi görmeyin. Onu bir referans bütçesi olarak ele alın. Her görsele tek bir iş verin, her karaktere tek bir sabit etiket verin, herkesin nerede duracağını tanımlayın ve yalnızca kayan kimliği onarın. Maksimum girdi sayısı size çalışma alanı tanır, ancak tutarlılık isteğin yapısından gelir. ## On dört görsel bir tutarlılık özelliği değil, bir tavandır Atlas Cloud'un Nano Banana 2 Lite Edit Developer şeması, 1 ila 14 URL içeren bir `images` dizisi kabul eder. Bu, uç noktanın neleri alabileceğini söyler. 14 ilgisiz referansın tek üretimde kusursuz biçimde uzlaştırılacağının sözünü vermez. Daha fazla referans, referanslar çeliştiğinde sahneyi daha az kararlı bile yapabilir. Bir portrede siyah saçlı, diğerinde kahverengi saçlı, üç farklı ceketli ve iki çelişkili yaşta bir karakter, birkaç olası kimlik yaratır. Beş karakter bu tür bir belirsizlik taşıdığında model yüzleri birleştirebilir, kıyafetleri değiştirebilir veya görsel olarak en az ayırt edici kişiyi atlayabilir. Pratik kural basittir: her referansın tanımlanmış bir rolü olmalıdır. Bir görselin hangi benzersiz bilgiye katkıda bulunduğunu açıklayamıyorsanız, onu dışarıda bırakın. Temiz bir 11 görsellik istek, karışık bir 14 görsellik istekten daha iyi sonuç verebilir. Atlas Cloud, Lite düzenleme varyantı üzerinden tam 14 görsellik girdi yüzeyini sunar. Google daha geniş Lite katmanını hız ve maliyet için optimize edilmiş olarak tanımlıyor; en güçlü çok referanslı model olarak değil. Bu yüzden maksimumu bir kalite iddiası olarak değil, mevcut kapasite olarak kullanın. Tekrarlanabilir bir referans sistemi kurun ve kendi kadronuzda test edin. ## Beş karakterin tamamına adil şans tanıyan bir referans bütçesi İlk grup kompozisyonu için 14 yuvayı şöyle dağıtın: | Yuva grubu | Görsel | Amaç | |---|---:|---| | Karakter kimliği | 10 | Beş karakterin her biri için ikişer referans | | Ortam ve sahne düzeni | 1 | Oda, sokak, sahne veya kaba grup yerleşimi | | Gardırop veya grup silueti | 1 | Ortak kostüm yönü veya tam vücut boşluk düzeni | | Ana sahne donanımı | 1 | Şekli tanınabilir kalması gereken nesne | | Stil ve aydınlatma | 1 | Palet, lens, işleme stili veya günün saati | Kişi başına iki referans genellikle bir referanstan daha kullanışlıdır. Bir temiz yüz veya baş-omuz görseli ile bir üç çeyrek veya tam vücut görseli kullanın. İlki yüz kimliğini sabitler. İkincisi vücut yapısını, saç formunu, kıyafet siluetini ve duruşu sabitler. 14 yuvanın tamamını yüzlere harcamayın. Beş kişiyi bir odaya yerleştirmesi istenen bir modelin ayrıca odayı, kamerayı, boşluk düzenini ve karakterlerin etkileştiği nesneyi anlaması gerekir. Bu sabitleyiciler olmadan, aynı anda beş kimliği çözerken kompozisyonu da uydurmak zorunda kalır. Bu 10 artı 4 dağılımı bir başlangıç noktasıdır, bir kural değil. Bir başkarakterin birebir doğru olması gerekiyorsa, o kişiye üçüncü bir referans verin ve en önemsiz stil veya donanım görselini çıkarın. Toplamı 14 veya altında tutun ve her değişikliğin nedenini belgeleyin. ## Sahne istemini yazmadan önce bir kadro listesi oluşturun Tutarlılık API çağrısının dışında başlar. Her karakter için tek sabit etiket ve tek sabit tanımlayıcı içeren küçük bir kadro listesi oluşturun. Bu dizeleri serideki her görselde birebir aynı şekilde yeniden kullanın. | Etiket | Sabit tanımlayıcı | Referanslar | |---|---|---| | `MARA` | 30'lu yaşlarının başında kadın, kısa siyah bob, yuvarlak kehribar gözlük, yeşil saha ceketi | Görsel 1 ve 2 | | `IVO` | 20'li yaşlarının sonunda uzun boylu adam, traşlı kafa, dar yüz, pas kırmızısı gömlek | Görsel 3 ve 4 | | `SENA` | genç kız, uzun gümüş örgü, lacivert kapüşonlu, hilal saç tokası | Görsel 5 ve 6 | | `OMAR` | 50'lerinde geniş yapılı adam, kırçıllı sakal, ten rengi iş ceketi | Görsel 7 ve 8 | | `LIO` | küçük oğlan, sıkı koyu bukleler, sarı yağmurluk, mavi sırt çantası | Görsel 9 ve 10 | Etiketler sihirli simgeler değildir. Değerleri operasyoneldir. Aynı kişiyi istemin farklı bölümlerinde "kadın", "Mara", "mühendis" ve "gözlüklü kişi" diye çağırmanızı engeller. Tek etiket her zaman tek kimliğe ve aynı kısa tanımlayıcıya işaret etmelidir. Kalıcı özelliklerde uyuşan referanslar seçin. Aydınlatma, ifade ve kamera açısı değişebilir. Yüz şekli, yaş, saç, ayırt edici aksesuarlar ve vücut oranları değişmemelidir. Eski bir referans güncel tasarımla çelişiyorsa, modelden hangi sürümün geçerli olduğuna karar vermesini istemek yerine onu kaldırın. ## Modele her karakterin nereye ait olduğunu söyleyin Beş kişilik bir istem yalnızca bir karakter listesi değil, sahne düzeni de gerektirir. Karakterlerin sırasını belirtin ve net uzamsal ilişkiler kullanın. Örneğin: ```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. ``` "Left to right" (soldan sağa) istemin bir isim torbasına dönüşmesini engeller. Ön plan, arka plan, çerçeve solu ve çerçeve sağı, aynı görsel konum için rekabeti azaltır. İki kişi etkileşiyorsa, kimin neye dokunduğunu ve kimin yüzünün görünür kaldığını belirtin. İlk testi ihtiyatlı tutun. Kameraya bakan ve siluetleri kısmen ayrılmış beş karakter; kucaklaşan, kolları iç içe geçmiş veya derin gölgede duran beş kişiden daha kolaydır. Karmaşık koreografiden önce kimlik kararlılığını kanıtlayın. ## Girdileri gizlemeden Atlas Cloud isteğini yapın Her referansı Atlas Cloud medya yükleme uç noktasıyla yükleyin, dönen URL'leri toplayın ve bu URL'leri `images` dizisinde gönderin. Görsel üretim çağrısı eşzamansızdır: işi gönderin, dönen tahmin kimliğini saklayın ve tamamlanana kadar tahmin uç noktasını yoklayın. Temel istek gövdesi şöyle görünür: ```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" } ``` Üretimden önce model sayfasındaki canlı şemayı kullanın; alan seçenekleri değişebilir. Güncel Atlas Cloud listesi `images` için maksimum 14 olduğunu gösteriyor, `default`, `high` ve `minimal` düşünme seviyeleri sunuyor ve birden çok en-boy oranını destekliyor. Kompozisyonu test ederken 1K ile başlayın. Daha yüksek çözünürlük, değiştirilmiş bir kimliği düzeltmez; bu nedenle daha büyük bir çıktı için ödeme yapmadan veya beklemeden önce kadroyu çözün. ## Çerçeveyi bir bütün olarak yargılamak yerine kimlikleri ayrı ayrı puanlayın Güzel bir grup görseli, bir yüz kaymışsa işi yine de başarısız kılabilir. Her karakteri kısa bir kontrol listesiyle bağımsız olarak gözden geçirin: | Kontrol | Geçme koşulu | |---|---| | Yüz | Tanınabilir geometri, yaş, gözler, burun ve çene | | Saç | Doğru renk, uzunluk, doku ve siluet | | İmza öğe | Gözlük, toka, ceket, yağmurluk veya diğer sabitleyici doğru | | Vücut | Boy ve oranlar diğer kadro üyelerinden ayırt edilebilir | | Konum | Karakter istenen konumu kaplıyor ve çoğaltılmamış | | Çapraz bulaşma | Hiçbir kıyafet, yüz veya donanım başka bir karaktere geçmemiş | Her satıra basit bir geçti veya kaldı verin. Beş karakteri tek belirsiz bir kalite puanında ortalamayın. Beşte dört kimlik sonucu, başarılı bir final değil, tek hedefli bir onarım anlamına gelir; tam bir yeniden başlatma anlamına gelmez. Kabul edilen her kare için istemi, görsel sırasını, model kimliğini, en-boy oranını, düşünme seviyesini ve çıktı kimliğini kaydedin. Bir seride tutarlılık, geçen hafta ne yazdığınızı hatırlamaya değil, kurulumu yeniden üretebilmeye bağlıdır. **Kayan tek karakteri onarın** Bir kimlik başarısız olduğunda sorunu küçültün. Güncel grup çıktısını, etkilenen karakterin iki kanonik referansını ve yalnızca bağlamı korumak için gereken ek sahne referanslarını kullanın. Düzenlemeyi yerel bir düzeltme olarak tanımlayın. Örneğin: ```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. ``` Bu odaklı geçiş, rakip kimlik kanıtlarını ortadan kaldırır. Ayrıca başarısızlığı teşhis etmeyi kolaylaştırır. Onarılan karakter hâlâ kayıyorsa, daha fazla görsel eklemeden önce iki kanonik referansı anlaşmazlık açısından inceleyin. Birden çok karakter aynı anda başarısız olursa, ilk kompozisyona dönün ve basitleştirin. Fiziksel ayrımı artırın, daha fazla karakteri kameraya çevirin, çelişen bir stil referansını kaldırın veya iki küçük grup oluşturup kabul edilen çıktılarını bir sonraki aşamanın referansları olarak kullanın. Amaç, 14 yuvanın tamamının doldurulabildiğini kanıtlamak değil. Amaç, yeniden üretebileceğiniz bir kare yaratmak. ## Nano Banana Pro nereye uyuyor, nereye uymuyor Nano Banana Pro, Atlas Cloud'da kullanışlı olmaya devam ediyor, ancak yayınlanan mevcut uç nokta üzerinden bu tam 14 referanslı istek için değil. Sayfası, 4K'ya kadar çözünürlük, çıktı biçimi, medya çözünürlüğü ve isteğe bağlı web araması dahil metinden görsele kontrolleri sunar. Lite düzenleme uç noktasının sağladığı referans görsel dizisini sunmaz. İş bir metin brifiyle başladığında ve daha yüksek çözünürlüklü çıktı, karmaşık talimat takibi, hassas tipografi veya profesyonel varlık üretiminden fayda sağladığında Pro'yu seçin. İş mevcut görsellerle başladığında ve istek çok görselli kompozisyon gerektirdiğinde Nano Banana 2 Lite Edit Developer'ı seçin. Canlı Atlas Cloud şeması bir görsel girdisi eklemedikçe Pro'yu son bir görüntüden görüntüye cilalama adımı olarak tanımlamayın. Bugün, kabul edilmiş bir Lite kompozisyonunu mevcut Pro uç noktasına taşımak, onu yeniden metinle tanımlamayı gerektirir; bu da korumaya çalıştığınız görsel çapayı kaybettirir. Atlas Cloud her iki seçeneği de aynı hesap ve faturalandırma yüzeyinin arkasına koyar; bu nedenle model kimliğini değiştirmek uygulamanızı yeniden oluşturmayı gerektirmez. Uç noktalar farklı girdi sorunlarını çözer. "Pro" kelimesine göre değil, istek şemasına göre seçim yapın. ## Yararlı kanıt üreten bir ilk akşam iş akışı Sistemi tüm bir hikâye dizisi üretmeden doğrulayabilirsiniz: * Beş karakterin her biri için iki kanonik referans düzenleyin. * Bir ortam, bir sahne düzeni, bir donanım ve bir stil referansı ekleyin. * Kadro listesini yazın ve her etiketi ve tanımlayıcıyı dondurun. * 1K'da basit bir 16:9 dizilim veya atölye sahnesi üretin. * Beş kimliği ayrı ayrı puanlayın. * Daha küçük bir referans kümesiyle yalnızca başarısız karakteri onarın. * Kabul edilen kurulumu tek bir değişen aksiyon ve aynı karakter etiketleriyle tekrarlayın. * İki kareyi kimlik, kıyafet, boy ve donanım sürekliliği açısından karşılaştırın. İkinci kare asıl testtir. Tek iyi bir grup görseli şans olabilir. Aynı beş kimliği koruyan iki farklı sahne, referans bütçenizin ve adlandırma sisteminizin yararlı iş yaptığını gösterir. Atlas Cloud şu anda Lite düzenleme varyantını Nano Banana Pro'dan daha düşük bir görsel başına fiyatla listeliyor; bu da yinelemeli kimlik testlerini ilk harcanacak yer hâline getiriyor. Büyük bir partiden önce Run kontrolünün yanındaki canlı fiyatı kontrol edin. Fiyatlandırma ve model şemaları değişir; referans bütçesi yöntemi ise kullanışlı kalır. ## SSS S: Nano Banana Pro, Atlas Cloud'da 14 referans görseli kabul edebilir mi? C: Mevcut Atlas Cloud Nano Banana Pro uç noktası üzerinden hayır. Yayınlanan girdi şeması metinden görseledir ve bir `images` dizisi sunmaz. 14'e kadar görsel URL'si içeren bir istek için Nano Banana 2 Lite Edit Developer'ı kullanın. S: 14 referansı beş karakter arasında nasıl bölmeliyim? C: Karakter başına iki kimlik referansıyla başlayın; bu 10 görsel kullanır. Kalan dördünü ortam, gardırop veya grup düzeni, önemli bir donanım ve stil veya aydınlatma için ayırın. Bu dağılımı yalnızca bir karakterin ek kimlik desteğine ihtiyacı olduğunda değiştirin. S: 14 görsel sınırı beş karakterin de tutarlı kalacağını garanti eder mi? C: Hayır. On dört bir girdi tavanıdır, tutarlılık garantisi değildir. Sabit etiketler, çelişmeyen referanslar, açık soldan sağa yerleştirme ve hedefli onarım geçişleri, her yuvayı doldurmaktan daha önemlidir. S: Tüm referanslar yakın çekim portreler mi olmalı? C: Hayır. Her karaktere bir temiz yüz referansı ve bir siluet veya üç çeyrek referans verin. Birbirine neredeyse özdeş çok sayıda portre, modele vücut şekli, kıyafet, sahneleme veya ortam hakkında yararlı bilgi bırakmaz. S: Nano Banana Pro'yu son bir onarım geçişi için kullanabilir miyim? C: Mevcut Atlas Cloud Pro şeması üzerinden girdi görseliyle kullanamazsınız. Referans tabanlı onarımlar için Lite düzenleme uç noktasını kullanın. 1K, 2K veya 4K çıktı ve karmaşık talimat takibi, referans görsel girdisinden daha önemli olduğunda ayrı bir metinden görsele işi için Pro'yu seçin. S: İki karakter birleştiğinde veya özellikleri yer değiştirdiğinde ne yapmalıyım? C: Sahneyi basitleştirin, kadroyu soldan sağa yeniden belirtin, belirsiz referansları kaldırın ve etkilenen karakterlerle birlikte güncel çıktıyı kullanarak odaklı bir onarım çalıştırın. 14 görsellik isteği değiştirmeden yeniden üretmeyin. ## Sonuç olarak 14 referans görselini birleştirmek için güncel Atlas Cloud yolu, metinden görsele Nano Banana Pro uç noktası değil, Nano Banana 2 Lite Edit Developer'dır. 14 yuvanın 10'unu beş karaktere ikişer temiz kimlik sabitleyicisi vermek için kullanın, ardından kalan dördünü ortam, sahne düzeni veya gardırop, önemli bir donanım ve görsel stil için harcayın. Girdi sayısı yalnızca kapasitedir. Kadroyu tanınır kılan sistem; her kişi için sabit bir etiket, uyuşan referanslar, açık soldan sağa sahne düzeni, karakter karakter kalite kontrolü ve bir kimlik kaydığında küçük onarım geçişleridir. Pro'yu metinden görsele güçlü yönleri işe uyduğunda kullanın. İş 14 görselle başladığında Lite düzenleme uç noktasını kullanın. ## FAQ ### Nano Banana Pro, Atlas Cloud'da 14 referans görüntüsünü kabul edebilir mi? Mevcut Atlas Cloud Nano Banana Pro uç noktası üzerinden değil. Yayınlanan girdi şeması metinden görüntüye şeklindedir ve bir görüntü dizisi sunmaz. En fazla 14 görüntü URL'si içeren bir istek için Nano Banana 2 Lite Edit Developer kullanın. ### 14 referansı beş karakter arasında nasıl bölmeliyim? Her karakter için iki kimlik referansıyla başlayın; bu 10 görsel kullanır. Kalan dördünü ortam, gardırop veya grup yerleşimi, anahtar bir prop ve stil veya aydınlatma için ayırın. Bu dağılımı yalnızca bir karakterin ek kimlik desteğine ihtiyaç duyduğunda değiştirin. ### 14 görsel sınırı beş karakterin de tutarlı kalmasını garanti eder mi? Hayır. On dört bir girdi tavanıdır, tutarlılık garantisi değildir. Sabit etiketler, çakışmayan referanslar, açık soldan sağa yerleştirme ve hedefli onarım geçişleri, her yuvayı doldurmaktan daha önemlidir. ### Tüm referanslar yakın çekim portreler mi olmalı? Hayır. Her karaktere bir temiz yüz referansı ve bir silüet ya da üç çeyrek referans verin. Birbirine neredeyse aynı çok sayıda portre, modele vücut şekli, kıyafet, sahneleme veya çevre hakkında yararlı bilgi bırakmaz. ### Nano Banana Pro'yu son bir onarım geçişi için kullanabilir miyim? Mevcut Atlas Cloud Pro şeması üzerinden bir giriş görüntüsüyle değil. Referans tabanlı onarımlar için Lite düzenleme uç noktasını kullanın. 1K, 2K veya 4K çıktı ve karmaşık talimat takibi, referans görüntü girdisinden daha önemli olduğunda ayrı bir metinden görsele işi için Pro'yu seçin. ### İki karakter birleştiğinde veya özelliklerini takas ettiğinde ne yapmalıyım? Sahneyi basitleştirin, karakter kadrosunu soldan sağa doğru yeniden ifade edin, belirsiz referansları kaldırın ve etkilenen karakterlerle birlikte mevcut çıktıyı kullanarak odaklı bir onarım yapın. 14 görüntülük isteğin tamamını değiştirmeden yeniden oluşturmayın.