# Cách kết hợp 14 hình ảnh tham khảo với Nano Banana đồng thời giữ nguyên 5 nhân vật nhất quán. > Học cách kết hợp tối đa 14 ảnh tham khảo với Nano Banana trong khi giữ 5 nhân vật nhất quán, sử dụng gắn thẻ cho từng nhân vật và gói phù hợp trên Atlas Cloud. Bạn đã có sẵn một cảnh trong đầu: năm nhân vật quen thuộc, một bối cảnh cụ thể, một vài đạo cụ, và một bảng màu bạn đã chốt từ công việc trước. Bạn đã thu thập tài liệu tham khảo, tổng cộng mười bốn hình ảnh, và giờ bạn muốn một khung hình được tạo ra duy nhất kết hợp tất cả lại mà không có bất kỳ nhân vật nào của bạn trôi vào khuôn mặt của một người lạ. Bất cứ ai đã từng thử làm điều này thủ công đều biết phần khó không phải là bố cục. Mà là giữ cho mỗi nhân vật có thể nhận diện được khi mô hình phải xử lý quá nhiều đầu vào cùng một lúc. Hướng dẫn này sẽ trình bày cách dòng [Nano Banana](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) xử lý tổng hợp tham chiếu đa hình ảnh, cách cấu trúc các tham chiếu và prompt của bạn để năm nhân vật riêng biệt luôn nhất quán, và nên chọn bậc nào tùy thuộc vào việc bạn đang tối ưu hóa chất lượng thô hay quy trình làm việc với 14 hình ảnh cụ thể. ## Tổng hợp tham chiếu đa hình ảnh thực sự làm gì Hầu hết các mô hình hình ảnh cho phép bạn cung cấp một tham chiếu và điều chỉnh đầu ra về phía nó. Tổng hợp tham chiếu đa hình ảnh là một bước tiến: bạn cung cấp nhiều hình ảnh cùng một lúc và mô hình coi mỗi hình ảnh là một nguồn thông tin thị giác mà nó có thể khai thác khi xây dựng một khung hình mới. Một hình ảnh có thể đóng góp khuôn mặt của nhân vật, một hình ảnh khác là trang phục, một hình ảnh khác là ánh sáng của căn phòng, một hình ảnh khác là hình dạng của đạo cụ. Giá trị đối với một cảnh có nhiều nhân vật là rõ ràng. Thay vì mô tả năm khuôn mặt bằng lời nói và hy vọng mô hình tạo ra thứ gì đó gần giống, bạn đưa cho nó tham chiếu thực tế cho mỗi nhân vật. Mô hình có các neo thị giác trực tiếp để làm việc, đó là điều làm cho tính nhất quán trở nên khả thi ngay từ đầu. Trong dòng Nano Banana trên [Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency), khả năng này được ghi lại trên [[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), hỗ trợ tới 14 hình ảnh tham chiếu cộng với tổng hợp đa hình ảnh trên 14 tỷ lệ khung hình, với độ trễ dưới 2 giây. Đó là bậc có bộ tính năng ánh xạ trực tiếp vào tác vụ "kết hợp 14 tham chiếu". [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) là dòng chất lượng cao hơn, được xây dựng cho đầu ra 1K, 2K và 4K khi độ hoàn thiện của khung hình quan trọng hơn số lượng đầu vào thô. Chúng tôi sẽ đề cập cách chọn giữa chúng bên dưới. ## Tính nhất quán của nhân vật là vấn đề về gắn thẻ và mô tả Đưa cho mô hình mười bốn hình ảnh chỉ là một nửa công việc. Nếu bạn thả năm tham chiếu nhân vật vào một yêu cầu mà không có cấu trúc, mô hình không có cách đáng tin cậy để biết khuôn mặt nào thuộc về nhân vật nào trong cảnh của bạn, và đó chính xác là nơi danh tính bị mờ hoặc hoán đổi. Giải pháp là coi mỗi nhân vật như một thực thể được gắn nhãn, không phải là đầu vào ẩn danh. Ba kỹ thuật thực hiện hầu hết công việc: * Gắn thẻ tham chiếu theo từng nhân vật. Đặt cho mỗi nhân vật một tên hoặc nhãn ổn định trong prompt của bạn và liên kết mỗi nhãn với hình ảnh tham chiếu của nó. Thay vì "năm người trong quán cà phê", bạn mô tả "Mara (tham chiếu 1), Devon (tham chiếu 2), Priya (tham chiếu 3), Ari (tham chiếu 4) và Kaito (tham chiếu 5) ngồi ở bàn góc." Neo có tên cho mô hình biết nguồn thị giác nào tương ứng với vai trò nào trong cảnh. * Bộ mô tả prompt nhất quán. Giữ nguyên các bộ mô tả phân biệt cho mỗi nhân vật mỗi khi bạn đề cập đến họ: tóc, dáng người, quần áo, phụ kiện đặc trưng. Nếu Mara có "tóc ngắn màu bạc và khăn quàng xanh" trong một prompt, cô ấy giữ nguyên những từ đó trong prompt tiếp theo. Sử dụng lại ngôn ngữ mô tả trong một loạt các prompt là điều cho phép một nhân vật tồn tại từ khung hình này sang khung hình khác. * Chế độ chỉnh sửa và tham chiếu thành hình ảnh. Khi bạn đã có một phiên bản tốt của một nhân vật hoặc cảnh, hãy sử dụng chế độ tham chiếu thành hình ảnh hoặc chỉnh sửa thay vì bắt đầu từ một prompt văn bản trống. Cung cấp cho mô hình đầu ra trước đó của bạn làm tham chiếu sẽ khóa diện mạo bạn đã đạt được thay vì yêu cầu nó phát minh lại nhân vật. Không có điều nào trong số này phụ thuộc vào một tham số bí mật. Đó là cấu trúc có kỷ luật: đặt tên cho các nhân vật của bạn, neo mỗi tên vào một tham chiếu, và không bao giờ để ngôn ngữ mô tả bị trôi. ## Các bước kỹ thuật chính cho một khung hình 5 nhân vật, 14 hình ảnh Đây là một thứ tự các thao tác có thể lặp lại giúp quy trình trở nên dễ quản lý. * Phân loại mười bốn tham chiếu của bạn theo vai trò trước khi bạn viết bất cứ điều gì. Nhóm chúng: năm cái là khuôn mặt nhân vật, phần còn lại là bối cảnh, trang phục, đạo cụ và bảng màu. Biết mỗi hình ảnh đóng góp gì sẽ ngăn bạn mô tả chúng như những thứ có thể hoán đổi cho nhau. * Gán một nhãn ổn định cho mỗi nhân vật trong năm nhân vật và viết một bộ mô tả một dòng cho mỗi nhân vật mà bạn sẽ sử dụng lại nguyên văn trong mọi lần tạo. * Viết prompt bố cục sao cho nó tham chiếu các nhân vật bằng nhãn của họ và đặt họ vào cảnh một cách rõ ràng ("từ trái sang phải", "ở tiền cảnh", "sau quầy"). Các hướng dẫn về không gian làm giảm khả năng hai nhân vật hợp nhất. * Đính kèm các tham chiếu trong yêu cầu và mô tả mỗi nhóm tham chiếu dùng để làm gì, để mô hình biết một hình ảnh nhất định là khuôn mặt cần giữ nguyên hay là căn phòng để mượn ánh sáng. * Tạo, sau đó kiểm tra từng khuôn mặt trong năm khuôn mặt một cách riêng lẻ. Các vấn đề về tính nhất quán hầu như luôn xuất hiện ở một hoặc hai nhân vật, không phải cả năm cùng một lúc. * Đối với bất kỳ nhân vật nào bị trôi, hãy chạy một lượt chỉnh sửa hoặc tham chiếu thành hình ảnh trên chỉ khu vực hoặc nhân vật đó, cung cấp lại tham chiếu chính xác, thay vì tạo lại toàn bộ khung hình từ đầu. Bởi vì hình dạng yêu cầu chính xác (cách đính kèm tham chiếu, có bao nhiêu trường, mỗi trường được đặt tên gì) thuộc về thông số kỹ thuật API và có thể thay đổi, hãy xác nhận cấu trúc hiện tại tại [atlascloud.ai/docs](https://www.atlascloud.ai/docs?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) trong phần mô hình hình ảnh thay vì mã hóa cứng các giả định. Kỹ thuật trên vẫn giữ nguyên bất kể tên trường là gì. ## Thực hiện trên Atlas Cloud Atlas Cloud là một nền tảng suy luận AI đa phương thức toàn diện, quản lý hơn 300 mô hình SOTA về văn bản, hình ảnh và video phía sau một điểm cuối tương thích với OpenAI. Toàn bộ dòng Nano Banana sống trên cùng một điểm cuối đó, có thể truy cập bằng một khóa API và một tài khoản thanh toán, điều này quan trọng ở đây vì một dự án nhiều nhân vật có xu hướng chuyển đổi giữa các bậc khi bạn lặp lại. Đối với tác vụ cụ thể này, bạn có hai bậc hợp lý: * [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) là bậc tập trung vào hiệu quả, hỗ trợ rõ ràng tới 14 hình ảnh tham chiếu, tổng hợp đa hình ảnh và 14 tỷ lệ khung hình, với giá $0.04 mỗi hình ảnh (bậc Developer giảm xuống còn $0.028, giảm 30%). Độ trễ dưới 2 giây của nó làm cho nó trở thành lựa chọn tự nhiên cho vòng lặp lặp lại mà quy trình làm việc này yêu cầu, nơi bạn tạo, kiểm tra năm khuôn mặt, sửa một khuôn mặt và tạo lại. Khi tác vụ của bạn theo nghĩa đen là "kết hợp 14 tham chiếu", đây là bậc có bộ tính năng được ghi lại phù hợp. * [Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency) là dòng Pro chất lượng cao hơn (dòng Google Gemini 3 Image Pro) với đầu ra 1K, 2K và 4K. Chuyển văn bản thành hình ảnh và chỉnh sửa tiêu chuẩn có giá $0.14 mỗi hình ảnh, các biến thể Ultra chuyển văn bản thành hình ảnh và Edit Ultra có giá $0.15, và bậc Developer giảm một nửa giá tiêu chuẩn xuống còn $0.07. Hãy sử dụng Pro khi khung hình cuối cùng cần đạt chất lượng giao hàng ở độ phân giải cao và bạn sẵn sàng đánh đổi sự tiện lợi của 14 hình ảnh cụ thể của bậc Lite để lấy chất lượng hoàn thiện. Một mô hình thực tế là sáng tác và lặp lại trên bậc Lite, nơi quy trình làm việc với hình ảnh tham chiếu và độ trễ thấp làm cho việc thử và sai trở nên rẻ, sau đó sản xuất khung hình cuối cùng đã khóa trên Pro ở độ phân giải bạn cần. Mỗi mô hình hiển thị giá trực tiếp bên cạnh nút Run trong Playground, vì vậy bạn xác nhận chi phí chính xác cho mỗi hình ảnh trước khi viết bất kỳ mã nào và danh mục đầy đủ có thể duyệt tại [atlascloud.ai/models](https://www.atlascloud.ai/models/all?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nanobanana-14-reference-images-consistency). Bởi vì điểm cuối tương thích với OpenAI, một ứng dụng đã được xây dựng trên SDK OpenAI có thể tiếp cận các mô hình này bằng cách thay đổi `base_url` và khóa API, mà không cần viết lại. ## Mẹo để giữ năm nhân vật nhất quán * Khóa ngôn ngữ mô tả của bạn sớm. Viết năm mô tả nhân vật một dòng một lần, lưu chúng và dán nguyên văn vào mọi prompt. Viết lại một nhân vật giữa chừng là nguyên nhân phổ biến nhất gây ra sự trôi. * Giữ tham chiếu chất lượng cao nhất cho mỗi khuôn mặt. Một tham chiếu sạch, đủ ánh sáng, hướng mặt trước cho mô hình nhiều hơn để neo vào so với một crop mờ, và nó mang lại lợi ích cho mọi khung hình mà nhân vật đó xuất hiện. * Giảm sự cạnh tranh trong một khung hình duy nhất. Năm nhân vật cộng với mười bốn tham chiếu là rất nhiều để cân bằng. Nếu hai nhân vật cứ hòa trộn, hãy tạo chúng trong một nhóm chặt chẽ hơn hoặc chia cảnh và ghép, thay vì ép cả năm vào một lượt dày đặc. * Sử dụng lại đầu ra tốt nhất của bạn làm tham chiếu. Khi một nhân vật trông ổn, hãy đưa khung hình đó trở lại thông qua chế độ tham chiếu thành hình ảnh để các thế hệ sau kế thừa diện mạo đã được phê duyệt thay vì phải quay lại. * Sửa cục bộ, không toàn cầu. Khi một khuôn mặt bị trượt, hãy chỉnh sửa nhân vật đó thay vì tạo lại toàn bộ bố cục, điều này bảo vệ bốn nhân vật đã ra đúng. ## Câu hỏi thường gặp Q: Bậc Nano Banana nào thực sự hỗ trợ 14 hình ảnh tham chiếu? A: Nano Banana 2 Lite là bậc được ghi lại hỗ trợ tới 14 hình ảnh tham chiếu cộng với tổng hợp đa hình ảnh, với giá $0.04 mỗi hình ảnh. Nano Banana Pro là dòng 1K/2K/4K chất lượng cao hơn với giá $0.14 đến $0.15 mỗi hình ảnh, tốt nhất cho khung hình cuối cùng đạt chất lượng giao hàng. Q: Làm thế nào để ngăn mô hình hoán đổi khuôn mặt của các nhân vật? A: Đặt cho mỗi nhân vật một nhãn ổn định và một bộ mô tả một dòng cố định, neo mỗi nhãn vào hình ảnh tham chiếu của nó và sử dụng lại chính xác ngôn ngữ đó trong mọi prompt. Các nhân vật được đặt tên và mô tả nhất quán ít có khả năng bị mờ vào nhau. Q: Tôi có cần một tham số API đặc biệt để đính kèm tham chiếu không? A: Kỹ thuật này là khái niệm: đặt tên cho các nhân vật của bạn, gắn thẻ mỗi nhân vật vào một tham chiếu và sử dụng chế độ chỉnh sửa hoặc tham chiếu thành hình ảnh cho các diện mạo đã biết. Để biết hình dạng yêu cầu chính xác và tên trường, hãy kiểm tra tài liệu mô hình hình ảnh tại atlascloud.ai/docs, vì đó là nguồn có thẩm quyền. Q: Tôi có thể sử dụng cả hai bậc trong một dự án mà không cần tài khoản riêng không? A: Có. Cả Nano Banana 2 Lite và Nano Banana Pro đều nằm trên cùng một điểm cuối Atlas Cloud, vì vậy một khóa API và một tài khoản thanh toán bao gồm việc lặp lại trên Lite và hoàn thiện trên Pro. Q: Điều gì xảy ra nếu hai nhân vật cứ hợp nhất trong một cảnh đông đúc? A: Giảm tải trong một lượt duy nhất. Sử dụng vị trí không gian rõ ràng trong prompt, tạo hai nhân vật có vấn đề trong một nhóm rõ ràng hơn, hoặc chia cảnh và ghép kết quả thay vì ép cả năm vào một khung hình dày đặc. ## Kết luận Kết hợp mười bốn tham chiếu trong khi giữ năm nhân vật nhất quán ít liên quan đến một cài đặt ẩn và nhiều hơn về cấu trúc: phân loại tham chiếu của bạn theo vai trò, đặt cho mỗi nhân vật một nhãn ổn định và một bộ mô tả bạn sử dụng lại nguyên văn, neo mỗi nhãn vào tham chiếu của nó, và dựa vào chế độ chỉnh sửa hoặc tham chiếu thành hình ảnh để khóa các diện mạo bạn đã đạt được. Trên Atlas Cloud, Nano Banana 2 Lite là bậc được xây dựng cho quy trình làm việc tổng hợp đa hình ảnh với 14 hình ảnh với giá $0.04 mỗi hình ảnh, trong khi Nano Banana Pro cung cấp độ hoàn thiện độ phân giải cao với giá $0.14 đến $0.15, cả hai trên một khóa tương thích với OpenAI. Lặp lại với chi phí thấp trên Lite, hoàn thiện trên Pro và xác nhận hình dạng yêu cầu chính xác trong tài liệu trước khi bạn xây dựng. Để có hướng dẫn triển khai liên quan, hãy xem [các API hình ảnh, video và LLM mới nhất hiện có](https://ask.atlascloud.ai/latest-image-video-llm-apis-available-now) và [sử dụng AI trong vận hành trang web thương mại điện tử](https://ask.atlascloud.ai/ai-for-ecommerce-website-operations).