Nano Banana Pro 完整开发者教程：释放 AI 图像生成的潜力

本文旨在回答一个核心问题：如何利用 Nano Banana Pro 的高级功能——包括思考能力、搜索接地和 4K 输出——来构建复杂且富有创意的应用程序？ 通过本教程，您将逐步掌握这一下一代 AI 模型的各项特性，并学会如何在实际项目中应用它们。

1. 在 Google AI Studio 中使用 Nano Banana Pro

本段欲回答的核心问题： 开发者如何在 Google AI Studio 中快速开始使用 Nano Banana Pro？

要在 Google AI Studio 中使用 Nano Banana Pro，首先访问 AI Studio，使用您的 Google 账户登录，然后在模型选择器中选中“Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）”。与免费版的 Nano Banana 不同，Pro 版本需要启用计费的 API 密钥，因此请确保已完成相关设置。

实际应用场景： 假设您是一家初创公司的产品经理，需要快速生成产品原型的视觉稿。AI Studio 提供了一个无代码环境，让您能够直接输入提示词，实时预览模型输出，从而在投入开发前验证想法的可行性。

作者反思： 在使用 AI Studio 的过程中，我深刻体会到“先试后码”的重要性。通过可视化界面调试提示词，不仅节省了时间，还帮助我更精准地定义需求，避免了因提示词模糊导致的返工。

2. 项目设置

本段欲回答的核心问题： 配置 Nano Banana Pro 开发环境需要完成哪些关键步骤？

设置 Nano Banana Pro 项目需要三个核心步骤：获取 API 密钥、启用计费、安装相应的 SDK。

步骤 A：获取 API 密钥

首次登录 AI Studio 时，系统会自动为您创建一个 Google Cloud 项目和 API 密钥。您可以在 API 密钥管理页面复制您的密钥。

步骤 B：启用计费

由于 Nano Banana Pro 没有免费额度，您必须在 Google Cloud 项目中启用计费。在计费设置页面中，点击“设置计费”并按照提示完成操作。

成本说明：
生成图像的费用因分辨率而异。目前，1K 或 2K 图像每张成本为 $0.134 ， 4 K 图像为$ 0.24（另加输入和文本输出的令牌成本）。建议定期查看官方定价页面获取最新信息。

专业提示： 为节省 50% 的生成成本，可使用批量 API。虽然处理时间可能长达 24 小时，但适合非实时任务。

步骤 C：安装 SDK

根据您的开发语言选择安装相应的 SDK：

Python：

pip install -U google-genai
pip install Pillow

JavaScript / TypeScript：
```
npm install @google/genai
```

作者反思： 在项目初期，我忽略了计费设置，导致多次调用失败。明确成本结构并提前配置，是确保项目顺利运行的基础。

3. 初始化客户端

本段欲回答的核心问题： 如何在代码中正确初始化 Nano Banana Pro 客户端？

初始化客户端时，需使用模型 ID gemini-3-pro-image-preview。以下是 Python 示例：

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
PRO_MODEL_ID = "gemini-3-pro-image-preview"

实际应用场景： 如果您正在开发一个内容生成平台，初始化客户端是连接模型与服务的第一步。确保 API 密钥安全存储，避免硬编码在代码中。

4. 基本生成

本段欲回答的核心问题： 如何使用 Nano Banana Pro 执行基础的图像生成任务？

基础生成允许您通过提示词控制输出内容，并指定宽高比。以下示例生成一张暹罗猫的图像：

prompt = "Create a photorealistic image of a siamese cat with a green left eye and a blue right one"
aspect_ratio = "16:9"  # 支持多种比例

response = client.models.generate_content(
    model=PRO_MODEL_ID,
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['Text', 'Image'],  # 可仅生成图像
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
        )
    )
)

for part in response.parts:
    if image := part.as_image():
        image.save("cat.png")

实际应用场景： 电商平台可利用此功能为商品生成个性化展示图，例如根据用户偏好定制宠物照片。

作者反思： 初学时常犯的错误是提示词过于笼统。通过迭代调试，我学会了用更具体的语言描述需求，显著提升了输出质量。

5. 思考过程

本段欲回答的核心问题： Nano Banana Pro 的“思考”能力如何提升生成过程的透明度？

启用思考功能后，模型会在生成图像前输出其推理过程，帮助用户理解其创作逻辑。通过设置 include_thoughts=True 实现：

prompt = "Create an unusual but realistic image that might go viral"
aspect_ratio = "16:9"

response = client.models.generate_content(
    model=PRO_MODEL_ID,
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['Text', 'Image'],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
        ),
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            include_thoughts=True  # 启用思考
        )
    )
)

for part in response.parts:
    if part.thought:
        print(f"Thought: {part.text}")
    elif image := part.as_image():
        image.save("viral.png")

输出示例：

Thought: ## Imagining Llama Commuters
I'm focusing on the llamas now. The goal is to capture them as daily commuters on a bustling bus in La Paz, Bolivia...

实际应用场景： 教育领域可用此功能向学生展示 AI 的创作思路，辅助理解复杂概念的视觉化过程。

作者反思： 思考日志不仅是调试工具，更是与 AI 协作的桥梁。它让我意识到，AI 并非黑箱，而是可解释的创意伙伴。

6. 搜索接地

本段欲回答的核心问题： 如何利用搜索接地功能生成基于实时数据的图像？

搜索接地允许模型访问 Google 搜索的实时数据，生成准确且最新的视觉内容。例如，生成东京未来五天的天气预报图：

prompt = "Visualize the current weather forecast for the next 5 days in Tokyo as a clean, modern weather chart. add a visual on what i should wear each day"

response = client.models.generate_content(
    model=PRO_MODEL_ID,
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['Text', 'Image'],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="16:9",
        ),
        tools=[{"google_search": {}}]  # 启用搜索
    )
)

for part in response.parts:
    if image := part.as_image():
        image.save("weather.png")

# 显示信息来源
print(response.candidates[0].grounding_metadata.search_entry_point.rendered_content)

实际应用场景： 新闻媒体可借助此功能快速生成数据驱动的信息图，提升报道的时效性与可信度。

作者反思： 搜索接地将 AI 从静态知识库解放出来，使其成为动态信息的处理器。这提醒我们，AI 的应用边界正不断拓宽。

7. 4K 生成

本段欲回答的核心问题： 如何生成高分辨率的 4K 图像以满足专业需求？

Nano Banana Pro 支持 1K、2K 和 4K 分辨率，适用于印刷品、广告等高质量场景：

prompt = "A photo of an oak tree experiencing every season"
resolution = "4K"  # 选项包括 "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model=PRO_MODEL_ID,
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['Text', 'Image'],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="1:1",
            image_size=resolution
        )
    )
)

实际应用场景： 设计工作室可用 4K 生成功能为客户制作海报、宣传册等印刷材料，无需额外后期处理。

作者反思： 高分辨率虽带来视觉震撼，但也伴随成本上升。在项目规划中权衡质量与预算，是每位开发者的必修课。

8. 多语言能力

本段欲回答的核心问题： Nano Banana Pro 如何支持多语言文本生成与翻译？

模型能够生成并翻译图像中的文本，覆盖十几种语言。例如，创建西班牙语的教育图并翻译为日文：

# 生成西班牙语图
message = "Make an infographic explaining Einstein's theory of General Relativity suitable for a 6th grader in Spanish"

response = chat.send_message(message,
    config=types.GenerateContentConfig(
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9")
    )
)

for part in response.parts:
    if image := part.as_image():
        image.save("relativity.png")

# 翻译为日文
message = "Translate this infographic in Japanese, keeping everything else the same"
response = chat.send_message(message)

for part in response.parts:
    if image := part.as_image():
        image.save("relativity_JP.png")

西班牙语图
日语翻译图

实际应用场景： 跨国企业可用此功能快速本地化培训材料，提升全球团队的沟通效率。

作者反思： 多语言支持不仅是技术特性，更是文化包容的体现。它让 AI 成为跨越语言障碍的沟通者。

9. 高级图像混合

本段欲回答的核心问题： 如何利用 Pro 版本混合多张图像生成复杂作品？

Nano Banana Pro 支持最多 14 张图像的混合，适用于创作集体照或产品合集：

# 混合多张图像
response = client.models.generate_content(
    model=PRO_MODEL_ID,
    contents=[
        "An office group photo of these people, they are making funny faces.",
        PIL.Image.open('John.png'),
        PIL.Image.open('Jane.png'),
        # 最多添加 14 张图像
    ],
)

for part in response.parts:
    if image := part.as_image():
        image.save("group_picture.png")

实际应用场景： 社交媒体运营团队可合成用户投稿，制作社区活动纪念图。

作者反思： 图像混合功能展示了 AI 在合成创意中的潜力。但需注意，保持人物特征的真实性至关重要，过度混合可能导致失真。

10. 专业演示案例

本段欲回答的核心问题： Nano Banana Pro 在哪些独家场景中表现卓越？

以下是几个仅 Pro 版本支持的演示案例，展示其多样化应用：

个性化像素艺术（搜索接地）

提示词： “Search the web then generate an image of isometric perspective, detailed pixel art that shows the career of Guillaume Vernade”
模型通过搜索获取个人信息，并以像素艺术风格可视化。

复杂文本集成

提示词： “Show me an infographic about how sonnets work, using a sonnet about bananas written in it, along with a lengthy literary analysis of the poem. Good vintage aesthetics”
模型生成连贯长文本并完美集成到复杂布局中。

高保真模拟

提示词： “A photo of a program for the Broadway show about TCG players on a nice theater seat, it’s professional and well made, glossy, we can see the cover and a page showing a stage.”
创建具有准确光影和纹理的印刷材料模拟图。

作者反思： 这些案例不仅炫技，更揭示了 AI 在个性化、教育和商业领域的实用价值。它们鼓励我们跳出传统框架，探索创意的无限可能。

11. 最佳实践与提示词技巧

本段欲回答的核心问题： 如何通过优化提示词获得最佳生成效果？

遵循以下指南，可显著提升 Nano Banana 系列模型的输出质量：

高度具体化： 详细描述主体、颜色、光线和构图，增强对输出的控制。
提供上下文与意图： 说明图像的用途或氛围，影响模型的创意选择。
迭代优化： 利用对话能力逐步调整，而非追求一次完美。
分步指令： 对复杂场景，将提示词拆分为清晰、连续的步骤。
积极表述： 用“空旷无车的街道”替代“不要有车”，正面描述期望场景。
控制视角： 使用摄影术语如“广角镜头”“微距拍摄”指导构图。
善用搜索接地： 当需要实时数据时，明确指示模型搜索网络，例如“搜索关于里昂奥林匹克最近比赛的信息并制作图表”。
成本优化： 使用批量 API 节省 50% 生成成本，适合非紧急任务。

作者反思： 提示词工程是艺术与科学的结合。通过不断实践，我学会了用模型的语言对话，从而释放其全部潜力。

结论

Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）通过思考、搜索和 4K 渲染能力，为创作者打开了 AI 图像生成的新前沿。无论是开发复杂应用还是探索个人项目，它都提供了强大而灵活的工具集。

作者最终反思： 技术本身并非目的，而是实现创意的桥梁。Nano Banana Pro 的价值不仅在于其先进功能，更在于它如何赋能我们以更高效、更富灵感的方式解决问题。持续学习、迭代实践，是驾驭这一切的关键。

实用摘要与操作清单

快速启动清单：

登录 Google AI Studio。
获取并保存 API 密钥。
在 Google Cloud 启用计费。
安装对应语言 SDK（Python 或 JavaScript）。
使用模型 ID gemini-3-pro-image-preview 初始化客户端。
编写具体提示词，根据需要启用思考、搜索或 4K 模式。
迭代测试并优化输出。

一页速览：

思考过程： 设置 include_thoughts=True 查看模型推理。
搜索接地： 添加 tools=[{"google_search": {}}] 接入实时数据。
4K 生成： 指定 image_size="4K" 获得高分辨率输出。
多语言支持： 直接使用目标语言提示词生成或翻译内容。
图像混合： 最多支持 14 张图像输入，生成复杂合成图。
成本节省： 使用批量 API 降低 50% 费用，适合非实时任务。

常见问题解答 (FAQ)

1. Nano Banana Pro 与免费版的主要区别是什么？
Pro 版本引入了思考能力、搜索接地和 4K 输出，而免费版更注重速度和成本效益。

2. 如何降低使用 Nano Banana Pro 的成本？
可通过批量 API 提交请求，节省 50% 费用，但处理时间可能延长至 24 小时。

3. 搜索接地功能是否支持所有类型的实时数据？
是的，只要通过 Google 搜索可获取的信息，均可用于生成图像，例如天气、新闻事件等。

4. 思考过程对最终输出有何影响？
思考过程本身不改变图像内容，但提供了模型创作逻辑的透明度，辅助用户调试提示词。

5. 4K 图像适用于哪些场景？
适用于印刷品、广告、高分辨率显示屏等对画质要求较高的专业场景。

6. 多语言能力支持哪些语言？
模型支持十几种语言，包括中文、西班牙语、日语等，可用于生成或翻译图像中的文本。

7. 图像混合功能最多支持多少张输入？
最多支持 14 张图像，但为保证人物特征真实性，建议限制在 5 张以内。

8. 如何在代码中启用搜索接地？
在生成配置中添加 tools=[{"google_search": {}}] 即可激活该功能。

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