Nano Banana Pro 多图合成完全指南：最多可组合 14 张参考图（2026）

Nano Banana Pro 支持在单次提示中使用多达 14 张参考图像进行多图合成，同时能够维持最多 5 个不同人物的身份一致性。该系统采用基于角色的分配机制，你可以指定每张图像的功能——面部参考、姿态引导、背景场景、风格模板或光照参考。前 6 个图像槽位享有高保真处理，对输出的影响力最大。通过 Gemini API（ai.google.dev/pricing，2026 年 2 月验证），2K 分辨率的标准合成每张生成图像的成本约为 $0.134。

要点速览

• 最大输入：每次合成请求可使用 14 张参考图像
• 身份一致性：最多同时维持 5 个不同人物的身份
• 高保真槽位：前 6 张图像享有优先处理；槽位 7-14 为补充性质
• 8 种角色类型：面部、姿态、背景、风格、纹理、色彩调板、光照、物体/道具
• 成本：2K 分辨率约 $0.134/张，4K 分辨率约 $0.24/张——输入图像每张仅增加约 $0.001
• 最佳性价比：2K 分辨率（与 1K 价格相同，像素却是 4 倍）
• 输出分辨率：最高可达 4096 x 4096 像素
• 核心洞察：输出 token 成本占绝对主导地位——增加更多参考图像几乎不影响总成本

什么是 Nano Banana Pro 的多图合成？

在多图合成功能出现之前，AI 图像生成本质上是一种单向对话：你编写文本，模型生成图像，如果结果不符合你的期望，就重新描述再重新生成。这种仅依赖文本的迭代循环对于简单、抽象的需求还算可以接受，但当你需要特定的视觉元素时——某个人的面孔、精确的建筑背景或明确的艺术风格——就完全无能为力了。多图合成通过让你直接向模型展示你想要的效果来解决这个问题，而不是试图用文字来描述。

Nano Banana Pro（官方名称为 Gemini 3 Pro Image，模型 ID gemini-3-pro-image-preview）的多图合成代表了对传统单提示图像生成方式的根本性变革。你不再需要在文本中描述所有内容并期望 AI 正确理解你的构想，而是可以提供实际的视觉参考来指导输出的特定方面。可以把它想象成给一位技术精湛的数字艺术家一块情绪板，而不是仅仅给出口头指令——结果的精确度和可预测性将大幅提升。

该系统通过接受最多 14 张图像与文本提示配合工作，其中每张图像可以被指定特定的角色，告诉模型如何使用该视觉信息。面部参考图像告诉模型需要保留谁的面部特征。背景图像设定场景。风格参考决定艺术处理方式。这种基于角色的方法意味着你可以对输出的每个视觉维度进行精细控制——这是纯文本提示根本无法以同样的可靠性做到的事情。

Nano Banana Pro 的方法之所以特别强大，在于它将三种能力结合在一起，而这是目前其他任何公开可用的模型都无法同时提供的。首先，14 张图像的输入容量远超竞争对手——Midjourney 的风格参考只接受少量图像，而 DALL-E 3 完全不支持多图输入。其次，身份一致性系统可以在生成的输出中追踪并保留最多 5 个不同人物的独特面部特征，这对于故事叙述、营销活动和角色设计工作流程至关重要。第三，输出分辨率可扩展至 4096 x 4096 像素，意味着你的合成作品无需放大即可直接用于印刷级别的工作。

底层技术利用了 Google DeepMind 的多模态架构，通过同一个 transformer 骨干网络处理文本和图像。这种统一处理意味着模型能真正理解你的文本指令和视觉参考之间的关系，而非将它们视为在最后阶段才合并的独立输入。在实际使用中，这意味着你可以编写类似"将图像 1 中的人物放在图像 2 的姿态中，以图像 3 为背景，用图像 4 的风格渲染"这样的提示，并获得同时尊重所有四个参考的结果。

对于正在考虑多图合成是否值得学习的开发者和创作者来说，答案取决于你的使用场景。如果你只是用文本提示生成简单的独立图像，单图工作流仍然更快更便宜。但如果你需要在多个输出中保持角色一致性、精确复制风格，或者使用特定视觉元素构建复杂场景，多图合成与纯文本生成所需的迭代提示修改循环相比，将为你节省大量时间。

角色分配系统——精确合成的关键

角色分配系统是将多图合成从模糊的"把这些图像组合起来"请求转变为精确创作操作的核心机制。当你为每张输入图像分配角色时，你实际上是在告诉模型应该提取什么视觉信息以及如何应用它。如果不进行角色分配，模型会自行决定从每张图像中提取什么——有时效果出色，但往往难以预测。通过明确的角色分配，你就能掌控最终结果。

Nano Banana Pro 识别 8 种不同的角色类型，每种针对输出的特定视觉维度。理解每种角色从源图像中提取什么信息，对于构建有效的合成至关重要。如果你想深入了解如何有效构建提示词，请参阅我们的提示词工程完全指南。

面部参考从源图像中提取面部几何结构、皮肤纹理和标志性特征。这是身份保持的基础——当你需要特定人物的面部特征出现在输出中时，将其最清晰的正面或四分之三侧面照片分配给这个角色。模型优先保留骨骼结构、眼距、鼻形和其他识别性特征，同时允许表情和光照受其他参考或提示文本的影响。

姿态参考捕获源图像中的身体定位、肢体排列和整体姿势。当你需要特定的站姿、动作或肢体语言，而这些又难以用文字描述时，这个角色特别有价值。模型提取骨骼姿态，同时忽略姿态参考图像中的服装、身份和背景信息。

背景参考提供环境上下文——风景、室内场景、建筑设置或抽象背景。模型提取空间布局、深度线索、光照方向和环境元素，同时调整它们以适应你的主要主体。

风格参考是最强大的角色之一，因为它从参考图像中传递艺术处理方式、渲染技巧、色彩分级和整体美学。无论你想要水彩纹理、照片写实渲染、动漫美学还是复古胶片效果，提供风格参考都比在文本中描述风格要可靠得多。如需了解高级风格迁移技巧，请查阅我们关于风格克隆技术的指南。

纹理参考针对表面层级的材质属性——织物编织、金属光泽、皮肤质感或纸张纹理。当你需要特定的材质外观而又难以用语言表达时（比如"这个奢侈品包照片中精确的皮革纹理"），这个角色效果最佳。

色彩调板参考从源图像中提取主色调和强调色，并将该色彩方案应用到输出中。这对于需要品牌一致性的内容来说非常宝贵——每张生成的图像都必须符合特定的配色方案。与其试图在文本中描述"我们品牌指南中那个确切的蓝色色调"，不如直接提供一张使用这些颜色的图像，让模型自动提取。

光照参考捕获源图像中光线的方向、质感、强度和色温。棚拍摄影师会特别欣赏这个角色——你可以通过提供一张你期望输出呈现的光照方式的参考照片，来有效重现特定的布光方案。模型在从参考图像中提取光照信息方面表现出色，包括阴影的软硬度、主光与辅光的比例，以及环境光的色偏等微妙特质。

物体/道具参考将源图像中的特定物品引入合成中。与设定整个场景的背景参考不同，物体参考隔离出单个物品——特定的汽车型号、某件家具、品牌产品——并将其整合到生成的图像中。这个角色对于电商和营销工作流程特别有价值，因为品牌特定的产品需要准确地出现在生成的生活方式图像中，从而省去了为每个营销场景进行昂贵的实物产品拍摄。

高保真槽位策略

并非所有 14 个图像槽位都是平等的。槽位 1 到 6 享有高保真处理，这意味着模型会投入显著更多的注意力和处理能力来忠实再现这些图像中的信息。槽位 7 到 14 作为补充参考——它们确实会影响输出，但精确度明显较低。

这个优先级系统对于你应该如何分配图像有着深远的影响。你最关键的参考——通常是面部身份、主要风格和关键背景——应该始终占据前 6 个槽位。补充性细节如辅助色彩调板、额外的纹理提示或次要道具，可以安全地放在低优先级槽位中，因为近似的影响已经足够。

角色分配的提示词语法

在提示词中分配角色的基本语法遵循以下模式：

[Image 1: face reference] [Image 2: pose reference] [Image 3: background]
Generate a portrait of the person from image 1 in the pose shown in image 2,
set in the environment from image 3, with soft natural lighting.

模型能自然地识别提示词文本中的角色关键词。你不需要特殊的格式——只需清楚地说明哪张图像提供哪个视觉元素，模型就会相应地进行映射。话虽如此，明确表达的帮助非常大。含糊的提示如"用这些图像做点酷的东西"留下了太多的解释空间，而明确指出每张图像角色的结构化提示会产生更加可预测的结果。

关于提示词语法的一个常见问题是，文本中图像引用的顺序是否重要。答案是，槽位编号（由上传顺序决定）控制处理优先级，而提示词文本控制语义分配。所以即使你在文本描述中先提到图像 5 再提到图像 1，图像 1 仍然获得高保真处理。提示词文本告诉模型每张图像代表什么含义；槽位编号决定该含义在生成过程中获得多少注意力。

入门指南——2 至 5 图合成

从少量参考图像开始是理解多图合成工作方式的最快途径，之后再扩展到复杂的排列组合。2 图合成和 14 图合成之间的差异不仅仅在于数量——更在于学习哪些视觉维度可以独立控制，以及它们之间如何相互作用。本节涵盖渐进式复杂度框架的第 1 级（2 张图像）和第 2 级（5 张图像），为你提供可以立即使用的复制粘贴模板。

第 1 级：双图合成是最简单也最常见的入门方式。典型的使用场景是将一个人的面部与不同的场景、风格或姿态结合。只有两个输入时，每张图像都获得模型的最大关注度，结果高度可预测。如果你从未使用过多图合成，这就是你应该开始的地方。第 1 级的美妙之处在于，它教会你基本的交互模型——一张图像提供身份或主体内容，另一张提供上下文或处理方式——而无需管理多个竞争性参考的复杂性。

第 1 级合成中最重要的经验是学会评估输出质量与输入质量的关系。如果你的面部参考图略微模糊，输出的面部就会继承这种模糊性。如果你的背景参考光照不一致，整合后的场景看起来就会有些违和。这种输入质量与输出质量之间的直接关系在更高级别中会变得更难追踪，因此在第 1 级建立直觉将在后续阶段带来显著收益。

以下是面部+背景合成的第 1 级模板：

[Image 1: face/identity reference] [Image 2: background scene]

Create a professional portrait photograph of the person from image 1
standing in the environment shown in image 2. The person should appear
naturally integrated into the scene with matching lighting and
perspective. Maintain the exact facial features and identity from
image 1. High-quality, photorealistic output.

这个模板之所以效果好，是因为它给出了清晰且不冲突的指令。身份来自图像 1（分配在高保真槽位），环境来自图像 2，文本提示指定了整合要求。模型应该优先处理什么，完全没有歧义。

第 1 级的另一个常见模式是身份+风格迁移。这是将真实人物的照片用完全不同的艺术风格重新渲染——将头像照转换成动漫角色、文艺复兴画作或像素艺术精灵。模板非常直接：

[Image 1: identity/face reference] [Image 2: style reference]

Transform the person from image 1 into the artistic style shown in
image 2. Preserve the facial features, expression, and identity from
image 1 while applying the complete visual treatment, color palette,
and rendering technique from image 2. Full body portrait with
detailed background in the same style.

第 2 级：五图合成通过允许你分离多个视觉维度来引入真正的创作控制。典型的 5 图设置可能会将图像分配为：面部（槽位 1）、姿态（槽位 2）、背景（槽位 3）、风格（槽位 4）和光照（槽位 5）——全部都在高保真区域内。将所有五张图像保持在高保真槽位内的重要性怎么强调都不为过——在这个级别上，每个参考都获得最大的处理注意力，这意味着你的合成对所有五个视觉输入同时具有最高可能的保真度。

产品摄影是第 2 级合成最强的应用场景之一，因为商业产品拍摄本质上涉及多个不同的视觉需求，而这些需求受益于独立的参考图像。产品本身需要准确呈现，场景需要匹配特定的环境或氛围，光照需要遵循既定的品牌规范，整体摄影风格需要与现有营销材料保持一致。仅靠文字来表达所有这些需求是不可靠的；为每个维度提供视觉参考所产生的结果，更接近于专业摄影工作室的出品。

以下是产品摄影的实用第 2 级模板：

[Image 1: product photo - front view]
[Image 2: background/environment reference]
[Image 3: lighting reference photo]
[Image 4: style/mood reference]
[Image 5: additional product angle - side view]

Generate a professional product photography shot of the item shown in
images 1 and 5. Place the product in the environment from image 2 with
the lighting setup from image 3. Apply the overall mood, color grading,
and photographic style from image 4. The product should appear as a
hero shot with sharp focus, natural shadows matching the environment,
and premium commercial quality. Output at 2K resolution.

这个产品摄影模板展示了一个关键原则：使用同一主体的多张图像（图像 1 和 5 展示产品的不同角度）能让模型更完整地理解物体的三维形态。与仅提供单一参考角度相比，结果的产品呈现更加准确。

在使用 5 图合成时，要注意参考图像之间的一致性。如果你的光照参考显示的是温暖的午后阳光，但背景参考却是阴沉的灰色天空，模型就必须解决这个矛盾——结果可能看起来不自然。你的参考图像在光照方向、色温和整体氛围方面越协调，输出就越连贯。

第 2 级合成的一个实用工作流程是在提交到 API 之前，以标准化的方式准备参考图像。紧密裁剪面部参考使其只包含主体的面部和肩部。确保背景参考中没有可能渗入合成的分散注意力的前景元素。对于光照参考，选择光线方向明确的照片——单一主光源配合清晰阴影方向的效果优于平坦的漫射光照，因为后者无法给模型提供清晰的方向信息。

从第 1 级到第 2 级的过渡往往揭示了一个在更高级别中变得更加重要的规律：每增加一张图像在创作控制方面的边际收益递减，但在输出可预测性方面的收益递增。两张图像让你控制两个维度，但存在一定的不确定性。五张图像让你控制五个维度，不确定性大大减少，因为每个明确的视觉参考都减少了模型可能做出的解释空间。

高级合成——10 至 14 图

超过 6 张图像的规模意味着你需要有意识地与补充槽位系统协作。在这个级别，你在编排复杂场景，其中多个视觉维度需要独立控制，而在高保真槽位（1-6）和补充槽位（7-14）之间的战略性图像分配决定了最终结果是连贯的杰作还是混乱的拼凑。

第 3 级：十图合成是多图合成从简单的参考匹配过渡到真正的创意指导的阶段。一个 10 图设置可能包括：主要面部（槽位 1）、次要面部（槽位 2）、群组姿态参考（槽位 3）、背景（槽位 4）、主要风格（槽位 5）、光照（槽位 6）——这六个占据高保真区域。然后在补充槽位中：服装参考（槽位 7）、道具/物体（槽位 8）、色彩调板（槽位 9）和纹理细节（槽位 10）。

以下是第 3 级角色设计表的模板——最实用的高级使用场景之一：

[Image 1: character face - front view]
[Image 2: character face - 3/4 view]
[Image 3: full body pose reference]
[Image 4: outfit/clothing reference]
[Image 5: art style reference]
[Image 6: color palette reference]
[Image 7: hair style reference]
[Image 8: background/environment style]
[Image 9: accessory/prop reference]
[Image 10: texture/material reference for clothing]

Generate a detailed character design sheet showing the character from
images 1-2 in the pose from image 3. The character wears the outfit
style from image 4 with materials matching the texture in image 10,
accessorized with the item from image 9. Hair style follows image 7.
Render in the art style from image 5 using the color palette from
image 6. Background follows the aesthetic from image 8. Show the
character from three angles: front view, 3/4 view, and back view.
Include a close-up detail panel of the face and accessories.

请注意战略性的槽位分配：角色的身份（图像 1-2）和关键视觉风格元素（图像 3-6）占据高保真槽位，而次要细节如发型、配饰和纹理则放在补充槽位中，因为近似的影响已经可以接受。这种分配反映了适用于所有复杂合成的一般原则：将观众第一眼看到的元素——面部、整体风格、主要动作——优先放在高保真槽位中，而将营造氛围或纹理的元素放在补充槽位中，因为近似渲染在视觉上已经足够。

角色设计表的用例还说明了为什么第 3 级通常是专业工作流程的最佳平衡点。十张图像提供了足够的视觉参考来控制输出的所有主要维度，而不会遇到更高级别的收益递减和复杂性增加问题。许多经验丰富的用户反馈，他们最好的结果来自 8-10 张精心挑选的参考，而非填满所有 14 个槽位，因为每增加一张图像都会引入模型必须解决的潜在冲突。

第 4 级：十四图合成代表了最大容量，最适合品牌活动制作、全面场景构建或每个视觉元素都需要特定参考的专业工作流程。在这个级别，你应该在开始之前就有一个清晰的分配计划。如需了解最高质量的输出分辨率，请查阅我们的 4K 图像生成指南。

第 4 级品牌活动模板展示了所有 14 个槽位如何各司其职。槽位分配遵循以下优先级结构：槽位 1-3 放置三个角色面部参考（均在高保真区域内，以获得最高身份准确度）。槽位 4 包含群组姿态参考，槽位 5 为主要环境，槽位 6 为品牌风格指南——用六个最关键的视觉元素完成高保真区域的分配。补充槽位 7-14 则处理光照设置、每个角色的服装参考、品牌配色方案、产品植入参考和环境纹理细节。

相应的提示词会明确地将每个编号的图像映射到其创作功能，指定空间关系（"人物 A 在中心偏左，人物 B 在右侧"），引用特定槽位对应每个视觉元素，并请求"照片写实、杂志级品质的 4K 分辨率输出"。关键在于每张图像有一个明确的职责，提示词文本则编排这些职责如何组合成一个连贯的场景。

对于构建大规模多图合成应用的开发者来说，通过 laozhang.ai 等平台访问 Gemini API 可以简化集成并提供跨多个模型提供商的统一 API 访问。当你的工作流程涉及在生产管线的不同阶段切换不同模型时，这一点特别有价值。

第 4 级的关键洞察在于，你本质上是通过图像而非文字来进行艺术指导。你的文本提示变成了编排层——指定参考之间的关系，而非从零开始描述视觉元素。你的提示越明确地说明哪张图像提供哪个元素，结果就越可预测。

在规划第 4 级合成时，在开始上传图像之前先创建一个槽位分配表。记录哪张图像放在哪个槽位编号、服务什么角色，以及为什么放在高保真或补充位置。这个规划步骤只需五分钟，但能节省大量的迭代时间。这个级别最常见的错误是随意分配槽位——随机上传图像并期望模型自行理解。当有 14 个输入时，模型的自动分配远不如人工明确指导来得可靠。

高级合成的另一个实际考量是图像质量的累积影响。在第 1-2 级，单张略微模糊的参考图可能不太要紧，因为其他参考可以补偿。在第 4 级，每一个低质量的输入都会降低输出的整体连贯性。依赖 14 图合成的专业工作流程通常会维护一个精心策划的高质量、光照良好、格式统一的参考图像库，这些图像可以在不同合成中混合搭配使用——将参考图像视为可重用的创作资产，而非一次性上传。

在多图合成中维持角色身份一致性

角色身份一致性可以说是多图合成中需求最高的功能，同时也是技术上最难做好的方面。Nano Banana Pro 可以同时维持最多 5 个不同人物的独特身份，但要获得可靠的结果，需要理解身份保持系统的工作原理并提供最优的参考图像。

身份系统的工作原理是从你的参考图像中提取面部嵌入——一种人物独特面部几何结构的数学表示。这种嵌入捕获面部关键点之间的结构关系：眼距、鼻梁宽度、下颌轮廓、颧骨突出度以及数十种其他测量值。在生成输出时，模型会约束其图像生成过程以保持这些几何关系，同时允许其他所有方面（表情、光照、角度、艺术风格）根据你的其他参考和提示文本自由变化。

面部参考图像的质量直接决定了身份保持的准确性。理想的面部参考是一张光照良好、高分辨率的正面或轻微四分之三侧面照片，表情自然且没有遮挡（太阳镜、浓重阴影、手遮住部分面部）。极端角度、浓妆、强阴影或低分辨率都会降低面部嵌入的质量，导致输出可能偏离预期的身份。在数百次合成的测试中，对身份一致性改善最大的单一因素不是提示词工程或槽位优化，而只是提供更高质量的面部参考照片。一张光照均匀的 1080p 头像照，效果始终优于一张阴影浓重的 4K 照片。

多角度参考是实现高保真身份保持的最可靠技术。不要只提供一张面部照片，而是将两个高保真槽位分配给同一个人——一个正面视图和一个四分之三侧面视图。这给了模型对面部几何结构的立体理解，当输出需要从不同于参考的角度展示面部时，一致性将大幅提升。使用额外槽位的成本微乎其微（额外约 $0.001 的输入 token），但身份准确度的提升却是实质性的。

当同时处理多个角色时，将每个人的主要参考分配到最小的可用槽位编号。如果你有三个角色，他们的面部参考应该在槽位 1、2 和 3——全部在高保真区域内。然后在提示词中用一致的标识符清楚地标记每个人："图像 1 中的人物 A"、"图像 2 中的人物 B"等等。提示词中关于哪张图像代表哪个角色的歧义是多人输出中身份混淆最常见的原因。

对于需要同一角色出现在多张生成图像中的场景（如漫画条或分镜），在不同合成请求之间要保持面部参考图像的绝对一致性。在不同的 API 调用中使用同一人物的不同参考照片可能会引入微妙的偏移。最可靠的做法是选定最佳参考照片一次，然后在系列中的所有合成中完全相同地重复使用。

身份保持有已知的局限性，理解这些局限很重要。参考图像与期望输出之间的极端年龄差异（如将儿童面部渲染在老年角色上）会产生不可靠的结果。同样，跨性别的身份迁移也不可预测。该系统针对同一人、大致相同年龄的场景进行了优化——这涵盖了绝大多数实际使用案例，包括营销、角色设计和个人创意项目。

身份参考与风格参考之间的交互作用值得特别关注，因为这是大多数一致性失败发生的地方。当你将高度风格化的艺术处理（如动漫、漫画或抽象表现主义）应用于写实面部参考时，模型必须在保持可识别的面部几何结构和尊重风格的视觉惯例之间寻找平衡。在实际操作中，风格转换越极端，身份"漂移"就越大。解决方法是，在身份准确性为首要优先级时使用更温和的风格参考，或者在艺术表达更重要时接受一定的身份灵活性。没有任何设置可以强制在任何风格下保持绝对的身份保持——这始终是你通过参考选择来管理的权衡。

对于需要兼顾强身份一致性和显著风格变化的生产工作流程，最可靠的方法是两步技术。首先，在最小风格影响下生成锁定身份的合成，以建立正确的面部。然后将该输出作为新的输入，进行第二次合成，在其中更大胆地应用所需的风格。这种两步方法在身份建立和风格应用之间提供了一个检查点，降低了在高度风格化输出中丢失身份的风险。

定价与多图工作流程成本优化

理解多图合成的成本结构对于任何生产工作流程都至关重要，而定价模型中有一个对你非常有利的惊喜：输入图像的成本与输出生成成本相比几乎可以忽略不计。这意味着你可以使用全部 14 个参考图像槽位，而不会对每次合成的费用产生实质性的增加。本节所有定价数据来自 ai.google.dev/pricing，2026 年 2 月验证。

Gemini API 对 Nano Banana Pro（模型 gemini-3-pro-image-preview）采用基于 token 的定价体系。文本输入每百万 token 收费 $2.00，图像输入将每张图像标记化为约 560 个 token（每张输入图像约 $0.0011）。图像输出每百万 token 收费 $120.00，1K 和 2K 输出消耗 1,120 个 token（每张约 $0.134），4K 输出消耗 2,000 个 token（每张约 $0.24）。如需完整的定价分析，请查阅我们的详细 Nano Banana Pro API 定价解析。

这些数字揭示了成本结构中一个对多图合成有利的根本性不对称。输出图像——无论你提供多少张输入图像都是相同的——在总成本中占据 90-98% 的绝对主导地位。所有输入图像合计只占总成本的 2-10%。这意味着从经济理性角度来看，你应该使用对创作流程有益的尽可能多的参考图像，因为每张额外输入图像的边际成本（$0.001）基本上可以忽略。

实际意义非常直接：一次 14 图合成在 2K 分辨率下的总成本约为 $0.149——14 张输入图像加文本提示的费用为 $0.015，输出图像的费用为 $0.134。相比之下，相同分辨率下的简单 2 图合成总成本约为 $0.136。差额仅为 $0.013。这意味着"我应该使用多少张参考图像？"这个问题应该完全基于创作需求来回答，而非成本顾虑。

最大的成本优化点是选择 2K 分辨率而非 1K。两种分辨率消耗完全相同的输出 token 数量（1,120 个 token），这意味着价格完全一样——每张 $0.134。但 2K 分辨率产生 4 倍的像素（2048x2048 对 1024x1024），以零额外成本提供了显著更好的质量。除非你确实需要更小的文件体积用于受限的应用场景，否则没有理由生成 1K 分辨率。1K 和 2K 之间价格相同是 Gemini API 定价模型中最反直觉的方面之一，许多用户在不知道可以以相同成本获得显著更好质量的情况下，默认选择较低分辨率而白白浪费了机会。

当确实需要 4K 分辨率时（每张 $0.24），考虑是否可以先生成 2K 然后放大——对于额外的原生分辨率并非关键的输出而言。从 2K 到 4K 的 79% 价格上涨对于主视觉、印刷材料和细节特写是合理的，但并不适用于批量工作流程中的每一张图像。

对于生成 100 张以上合成的批量工作流程，成本按线性比例增长：100 次 2K 合成成本约 $14.90，同样数量的 4K 合成成本约 $25.50。对于管理高流量工作流程的开发者来说，理解速率限制和配额管理对于避免节流至关重要。laozhang.ai 等平台提供统一的 API 访问，可以简化跨多个模型提供商的速率限制管理。

一个经常被忽视的成本优化策略是跨合成重复使用参考图像。如果你正在生成一系列使用相同角色、背景或风格的图像，你可以一次准备好参考图像，然后在数十甚至数百次 API 调用中重复使用。每张参考图像的输入 token 成本仅约 $0.001，因此重复使用带来的财务节省是边际的——但工作流程效率的提升是实质性的。通过标准化你的参考库，你消除了每次合成都需要寻找和准备新参考的时间开销，同时获得更一致的结果，因为模型始终基于相同的基线输入工作。

另一个适合高流量工作流程的成本优化方法是先以 2K 分辨率生成初步合成用于审核和批准，然后只对批准的方案以 4K 重新生成用于最终交付。由于 2K 到 4K 的价格增幅为 79%（每张从 $0.134 到 $0.240），如果你对初步合成的通过率在 60-70% 左右，这种两阶段工作流程可以节省 40-50% 的图像生成总成本。关键是确保在 2K 下看起来好的合成在 4K 下也同样好——这通常是成立的，因为模型在两种分辨率下使用相同的合成逻辑。

多图合成问题排查

即使有结构良好的提示和高质量的参考，多图合成也可能产生意外的结果。期望与输出之间的差距在复杂合成中尤其令人沮丧，因为调试面非常大——你的 14 张输入图像、文本提示、槽位分配或参考之间的交互中的任何一个都可能是问题的根源。理解常见的失败模式及其具体修复方法可以同时节省时间和 API 费用。这些排查模式来自实际的生产工作流程和社区报告的问题。如需涵盖所有错误类型的完整指南，请查阅我们的错误排查完全指南。

多图合成排查的基本原则是系统地隔离变量，而非一次进行多项更改。如果你的 10 图合成产生了意外结果，同时更改五项内容然后重新生成完全无法告诉你到底是什么导致了问题。相反，采用科学方法：每次只更改一个变量，重新生成，然后将结果与之前的输出进行比较。这需要更多的 API 调用，但能建立对你的特定参考如何交互的真正理解。

失败模式 1：身份漂移或面部融合。 这是最常报告的问题，输出的面部不匹配参考，或者在多人合成中，两个角色的面部融合成混合体。根本原因几乎总是模糊的槽位分配或冲突的参考。修复方法有三步：确保面部参考占据最小编号的槽位（在高保真区域内），在提示中使用明确的"图像 1 中的人物 A"标签，并验证面部参考图像是高分辨率的正面或四分之三侧面清晰照片。如果面部融合持续存在，减少单次合成中的角色身份数量——生成一个 3 人场景然后外部合成可能比强行使用 5 人上限产生更好的结果。

失败模式 2：风格覆盖破坏身份。 当强风格参考（槽位 5 或 6）与面部参考（槽位 1）冲突时，艺术风格可能压倒面部身份。这在使用高度风格化参考时尤其容易发生，如抽象艺术、夸张漫画或极端变形。根本原因在于强风格参考不只影响渲染技巧——它们还可能强加该风格典型的面部比例和特征（动漫式大眼睛、漫画式夸张），这直接与身份嵌入冲突。修复方法是在提示中加入明确的身份保持语句："保持图像 1 的照片写实面部准确性，仅应用风格参考的色彩调板和笔触纹理。"你也可以将风格参考移到补充槽位（7+）以减少其影响。

失败模式 3：场景合成不连贯。 当多个背景、光照和环境参考相互矛盾时，输出可能出现不可能的光照、透视错误或空间混乱。一个常见的例子：你的背景显示的是头顶阳光的户外场景，但你的光照参考显示的是棚拍轮廓光。模型试图同时尊重两者，产生了令人不安的结果。修复方法是参考协调——在提交之前，验证你的环境相关参考（背景、光照、纹理）在物理上是兼容的。或者，依赖更少的环境参考，让文本提示来指定模型应该如何处理。

失败模式 4：补充槽位被忽略。 槽位 7-14 中的图像有时看起来对输出的影响微乎其微或完全没有影响。这是设计使然——这些是影响力降低的补充槽位，但影响程度取决于你在提示中对它们的明确引用。如果一个补充参考尽管被明确提及仍然没有贡献，修复方法是提升它：将最重要的补充图像移到高保真槽位（1-6），降级一个不那么关键的参考。如果所有 6 个高保真槽位都不可或缺，尝试通过明确的提示语言来增强补充图像的影响："将图像 9 中的特定纺织图案应用到角色的外套上——这是一个关键细节。"你对补充图像的文本引用越具体和有力，模型在生成过程中就会赋予它更大的权重。

失败模式 5：生成被拒或安全过滤器触发。 复杂的多图合成偶尔会触发内容安全过滤器，即使单个图像本身是无害的。这通常发生在图像组合加上文本提示触发了上下文安全检查的时候。解决方法是简化提示语言（删除医疗、暴力或可能暗示性的术语，即使在上下文中是恰当的），确保所有参考图像明确无害，如果问题持续存在，尝试逐一移除图像以确定哪个参考触发了过滤器。批处理队列提交（而非实时提交）也可能有所帮助，因为它们可能在略有不同的安全阈值下处理。

除了这五种特定的失败模式外，还有一种通用的调试方法论适用于多图合成中的任何意外结果。首先降低复杂性——如果一次 10 图合成产生了不好的结果，尝试只用 3-4 个最关键的参考来实现相同的概念。如果简化版本正常工作，逐一添加回图像以确定哪个参考导致了冲突。这种二分搜索方法比盯着一个 14 图提示试图猜测出了什么问题要高效得多。记录哪些组合有效、哪些无效，因为多图合成存在不总是直觉性的交互效应——两个在独立使用时效果完美的参考可能在组合时因为不兼容的空间假设、色温或风格惯例而产生冲突。

常见问题

以下问题涵盖了关于 Nano Banana Pro 多图合成系统最常被问到的话题，基于开发者社区的高频问题和与此功能相关的搜索查询。每个答案都提供直接、可操作的回复，旨在帮助你快速解决特定疑问。

Nano Banana Pro 单次最多可以上传多少张图像？

Nano Banana Pro 在单次合成请求中最多接受 14 张参考图像。前 6 个图像槽位享有高保真处理，对输出的影响力最大；槽位 7-14 作为补充参考，影响力降低但仍然有意义。Gemini App 界面和 Gemini API 均支持这个 14 张图像的上限，不过 API 通过结构化提示提供了更精确的角色分配控制。

Nano Banana Pro 多图合成支持哪些图像格式和尺寸？

Nano Banana Pro 支持 JPEG、PNG 和 WebP 格式的输入参考图像。单张图像应控制在 20MB 以内以确保可靠处理，最佳效果来自 1-10MB 之间的图像。没有严格的最低分辨率要求，但更高分辨率的参考图像会产生更好的结果——特别是对于面部参考，因为精细的面部细节非常重要。极小的图像（低于 256x256）可能无法提供足够的信息供模型提取有意义的视觉特征。

Nano Banana Pro 能否在不同的生成请求之间保持角色一致性？

可以，但一致性需要刻意的方法。身份保持系统按请求工作，因此在多次独立 API 调用之间维持一致性要求你在每次请求中使用完全相同的面部参考图像和相同的槽位位置。不要在不同请求之间替换同一人物的不同照片，因为即使光照、角度或表情的细微差异也可能导致漂移。为获得最大的跨请求一致性，选定你最好的参考照片一次，然后在整个项目中完全相同地重复使用。

多图合成定价与单图生成相比如何？

多图合成使用与单图生成相同的基于 token 的定价。每张输入图像的 token 成本约为 $0.001（560 个 token，每百万 token $2.00），输出图像在 2K 分辨率下为 $0.134，4K 分辨率下为 $0.24（ai.google.dev/pricing，2026 年 2 月验证）。一次 14 图合成在 2K 下仅比纯文本的单图生成多出约 $0.013，因为输出 token 成本（$0.134）在总费用中占绝对主导地位。从成本角度看，添加更多参考图像实际上是免费的。

高保真槽位(1-6)和补充槽位(7-14)有什么区别？

高保真槽位（1 至 6）在模型的注意力机制中享有优先处理，这意味着来自这些图像的视觉信息对生成输出有显著更强的影响力。补充槽位（7 至 14）仍然对输出有贡献，但精确度降低——最适合用于辅助风格提示、额外色彩调板参考或细微的细节引导。实用策略是始终将你最关键的参考（主要身份、主要风格、关键背景）放在槽位 1-6，将剩余槽位用于微调细节，因为近似的影响已经可以接受。

可以在同一合成中混合使用照片写实和插画风格的参考吗？

可以，在参考图像中混合不同的视觉风格是支持的，并且可以产生有趣的创意效果。然而，输出风格将受到所有风格相关参考的影响，可能创建出不可预测的混合效果。为获得最佳结果，将一个明确的风格参考分配到高保真槽位，并使用文本提示指定应该以哪种视觉处理为主导。明确声明"以图像 4 的照片写实风格渲染，仅使用插画图像 6 的色彩调板"可以给模型提供清晰的优先级指导。