Nano Banana 图文编辑完全指南:从零到精通的 5 分钟上手路线
作者:高效码农 | 更新日期:2025-08-14
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“我拍了一张人像,只想把背景换掉,却不想重新打光、重新摆姿势,能做到吗?”
—— 这个问题,正是 Nano Banana 最擅长回答的“是”。
目录
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Nano Banana 是什么? -
它到底怎么工作? -
典型使用场景一览 -
5 分钟上手:两条路线任你选 -
路线 A:零配置的 Google Colab -
路线 B:本地运行,拥有全部控制权
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三条“Prompt 配方”直接抄作业 -
常见问题答疑(FAQ) -
复现官方 Benchmark 的 3 个关键点 -
小结与下一步
1. Nano Banana 是什么?
一句话总结:Nano Banana 是一款“文本驱动、局部编辑”的图文模型。
它读得懂文字提示,也看得懂画面内容,于是能在“不动全局构图、不破坏光影”的前提下,对指定区域做精准修改。
关键词 | 同义词/扩展说法 | 适用背景 |
---|---|---|
文本到图像编辑 | text-to-image editing | 学术论文、技术博客 |
局部重绘 | local inpainting | 设计师日常用语 |
语义空间对齐 | shared semantic space | 模型内部机制 |
2. 它到底怎么工作?
想象你在 Photoshop 里用蒙版+画笔修图:
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蒙版告诉软件“只改这一块”; -
画笔决定“改成什么样”。
Nano Banana 把这两步自动化了:
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把文字和原图一起“翻译”成同一套数字语言(共享语义空间)。 -
用迭代生成器在蒙版区域里反复“打磨”像素,直到文字描述和画面内容对齐。 -
通过注意力机制和固定种子,保证周围像素(脸、光影、色调)几乎纹丝不动。
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结果:你写一句“把背景换成霓虹赛博城市”,人物姿势、脸部光线保持原样,只换背景,大约 10–30 秒完成。
3. 典型使用场景一览
场景 | 一句话描述 | 输入示例 | 备注 |
---|---|---|---|
人像精修 | 保留身份,改妆发或服饰 | “现代战术风外套,保留五官和发型” | 用固定 seed |
商品图换背景 | 产品不动,背景自由换 | “纯色无纹理背景,柔光” | 适合电商 |
局部加道具 | 手里添一把“真”武士刀 | “右手持武士刀,真实阴影” | 记得画 mask |
海报快速迭代 | 同一模特,多套创意背景 | 固定 seed 连续出图 | 可批量 |
4. 5 分钟上手:两条路线任你选
路线 A:零配置的 Google Colab
适合:
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电脑里没 GPU; -
想立刻体验; -
不介意上传图片到云端。
步骤
顺序 | 动作 | 截图/按钮 |
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1 | 打开官方或社区 Colab 笔记本 | 等官方链接 |
2 | 上传 reference.jpg | 文件→上传 |
3 | (可选)上传 mask.png,白色区域=可改 | 同上 |
4 | 粘贴 Prompt 与参数 | 见下方“配方” |
5 | 运行全部单元格 | 等待 10–30 秒 |
示例 Prompt(直接复制)
replace background with neon cyberpunk city, preserve subject lighting and pose
对应参数
seed=42 steps=30 guidance=4.0 strength=0.6
路线 B:本地运行,拥有全部控制权
适合:
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有 NVIDIA GPU; -
需要长时间批量处理; -
数据隐私要求高。
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安装 Python 3.10+ 与 PyTorch CUDA 版(官方步骤待更新)。 -
下载模型权重(链接待公布)。 -
打开终端,执行:
python edit.py \
--input reference.jpg \
--prompt "replace background with neon city" \
--seed 42 --steps 30 --guidance 4.0 --strength 0.6
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屏幕出现进度条,完成后在 outputs/
文件夹查看结果。
5. 三条“Prompt 配方”直接抄作业
配方名称 | 提示词 | 参数包 | 适用场景 |
---|---|---|---|
背景替换 | replace background with neon cyberpunk city, preserve subject lighting and pose | seed=42 steps=30 guidance=4.0 strength=0.6 | 人像海报 |
角色换装 | convert outfit to modern tactical style, keep face identity and hair | seed=42 steps=30 guidance=4.0 strength=0.55 | 电商模特图 |
局部加道具 | add a katana in right hand, realistic reflection and shadow | seed=64 steps=32 guidance=4.5 strength=0.5 | 概念设计 |
使用技巧
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seed 固定:保证同一张图多次运行结果一致。 -
strength 0.5–0.6:越小越保守,越大变化越明显。 -
guidance 4–4.5:控制文字约束力,太高会过度锐化。
6. 常见问题答疑(FAQ)
读者可能问 | 官方回答摘要 |
---|---|
Nano Banana 和传统 inpainting 有何不同? | 传统方法只按像素填补,Nano Banana 理解语义,可“听懂”复杂描述。 |
商用风险? | 遵循你使用的发行版许可(License/ToS)。拿不准就先做非商用测试。 |
有 API 吗? | 暂无稳定公开端点,官方会第一时间公告。 |
需要画 mask 吗? | 不强制;不画则整张图可改,画了则仅白色区域生效。 |
能保存角色一致性吗? | 可以!用同一 seed、同一身份 token(如有)、固定姿势。 |
速度还能再快吗? | 分辨率越低越快,GPU 显存越大越快。 |
如何复现 Benchmark? | 每个 Benchmark 页面公开了输入图、参数、种子,照抄即可。 |
7. 复现官方 Benchmark 的 3 个关键点
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下载官方提供的 reference 图 + mask(若有)。 -
把种子、步数、guidance、strength 全部对齐。 -
用同一版本模型权重(版本号在 benchmark 页面注明)。
这样你就能得到与官网示例“像素级”对齐的结果,方便做 A/B 测试或写报告。
8. 小结与下一步
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今天,你学会了 Nano Banana 的核心能力:只改局部、不动全局。 -
通过 Colab 能在 5 分钟内跑通第一个案例。 -
三条 Prompt 配方足够覆盖 80% 日常修图需求。
下一步可以:
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把自家产品图批量换背景,做 A/B 测试点击率。 -
用固定 seed 生成人物连环画,保持角色一致。 -
关注官网,等待 API 上线后直接接入内部工具链。
祝你编辑愉快,下次见!