在 AI 图像生成领域，Nano Banana 模型作为 Google Gemini 2.5 Flash Image 的核心组件，以其 autoregressive 生成机制脱颖而出。这种模型不同于传统的扩散模型（如 Stable Diffusion），它通过逐步生成图像令牌来实现高保真输出，支持复杂的文本编码和多模态输入。这使得 Nano Banana 特别适合通过提示工程（prompt engineering）来实现细腻控制，尤其是在风格一致性和细节准确性方面。
传统图像生成模型往往依赖简短的描述性提示，导致输出泛化且缺乏精确性。Nano Banana 的优势在于其 32,768 令牌的上下文窗口，这允许用户构建专属提示链（prompt chains），将复杂指令分解为结构化组件，从而引导模型在扩散-like 过程中逐步精炼图像。观点上，专属提示链工程不仅是技术优化，更是工程化实践，能将 Nano Banana 从通用工具转化为精准的创作引擎。
首先，理解提示链的核心是分层指令设计。基本提示如“生成一只猫的图像”易于实现，但要实现 nuanced control，需要引入结构化元素。例如，使用 Markdown 列表来指定规则：“所有小猫必须严格遵守以下描述：- 左侧：黑银毛色，穿蓝色牛仔背带裤和棒球帽。”这种格式利用模型对 Markdown 的训练，提升遵守性。证据显示，在测试中，这种提示能精确渲染异色瞳（heterochromia），每个眼睛颜色匹配毛色，而非泛化处理。
其次，迭代精炼是确保风格一致性和细节准确的关键。Nano Banana 支持多轮对话，用户可基于初始输出提供反馈，如“调整左侧小猫的帽子角度，使其更倾斜，同时保持整体光线不变。”这类似于扩散过程的去噪步骤，但通过文本反馈实现。参数建议：迭代阈值设为 3-5 轮，每轮焦点单一变化（如风格 vs. 细节），监控一致性指标——例如，角色比例偏差 <5%。清单包括：1. 生成初始图像；2. 分析偏差（e.g., 风格不一致用 perceptual hash 比较）；3. 反馈提示，强调“保持先前元素不变”；4. 验证输出；5. 如需，回滚至上轮。
对于风格一致性，Nano Banana 擅长角色保持。通过多图像输入（如提供 17 张 Ugly Sonic 参考），模型能生成一致变体，如“让 Ugly Sonic 与 Obama 握手，保持其瘦长体型、白胸和无眉眼睛。”这里，buzzwords 如“普利策奖获奖纽约时报封面照片”提升构图专业性，避免 AI slop。细节准确则依赖 JSON 描述：构建人物 JSON，包括“头发体积：中等，卷曲度：高；指甲长度：短”，然后提示“生成照片，严格包含 JSON 属性。”这确保扩散过程中细节不丢失，参数如 hex 颜色 (#9F2B68) 直接嵌入，避免语义歧义。
实际落地参数：分辨率 1024x1024（1MP，成本 ~0.04 USD/张）；宽高比 16:9 用于叙事场景；光线指定“中性漫射 3PM 照明”以统一 DOF。监控点：使用无水印 API 输出，检查 IP 遵守（模型无严格限制，但建议避免商用风险）；回滚策略：若迭代失败，简化提示至 <1000 令牌。风险包括风格转移弱（e.g., Studio Ghibli 转换需额外工程）和 NSFW 潜在，但通过 caps 强调“MUST NOT”可缓解。
在工程实践中，这种提示链可集成至 pipeline：先用 LLM 生成 JSON 描述，再喂入 Nano Banana，最后迭代优化。相比 ChatGPT 的黄色调输出，Nano Banana 的中性照明更真实。最终，这种方法将 AI 图像生成从随机艺术转向可控生产力工具。
资料来源：Max Woolf 的博客文章《Nano Banana can be prompt engineered for extremely nuanced AI image generation》（2025-11-13），以及 Google AI Studio 文档。