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wiki/sources/nano-banana-提示词框架.md

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-title: "Nano Banana 提示词框架"
-type: source
-tags: [ai, google, nano-banana, prompt]
-date: 2026-03-15
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-## Source File
-- [[AI/Nano Banana 提示词框架]]
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-## Summary（用中文描述）
-- 核心主题：AI 图像生成的标准化结构化提示词框架（Nano Banana Prompting Framework）
-- 问题域：解决 AI 图像生成中提示词不规范、不完整、难以复现的问题
-- 方法/机制：提供两套 JSON Schema 模板（物件描述框架 + 人物描述框架），将提示词结构化为 shot / subject / environment / lighting / camera / color_grade / style / quality / negatives 等可填字段
-- 结论/价值：将艺术总监级别的摄影描述语言转化为可结构化填写的模板，降低 AI 图像生成的门槛，提升输出一致性和专业度
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-## Key Claims（用中文描述）
-- Nano Banana 框架通过标准化 JSON Schema 将专业摄影描述语言结构化，使 AI 图像生成输出更可控、更专业
-- 物件描述框架与人物描述框架共用核心参数（shot / lighting / camera / color_grade / style / quality / negatives），仅 subject 字段有差异化定义
-- negatives（负向提示词）字段用于主动排除不需要的元素，是保证输出纯净度的关键机制
-- 示例中的手表描述展示了如何将具体材质、工艺、光影条件数字化填入模板
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-## Key Quotes
-> "shot: Macro close-up shot, square aspect ratio (1:1), centered composition." — 镜头类型与构图规范
-> "negatives: no scratches, no dust, no logos or brand names, no human hands, blurry watch face, unrealistic lighting." — 负向提示词排除清单
-> "Hyper-realistic CGI render, commercial product photography, luxury and precision." — 风格定义示例
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-## Key Concepts
-- [[Nano Banana Prompting Framework]]：AI 图像生成的结构化提示词框架，提供物件和人物两套 JSON Schema 模板
-- [[Structured Prompt Engineering]]：将自然语言描述转化为结构化 JSON 字段的提示词工程方法，提升 AI 输出的可控性和可复现性
-- [[Negative Prompting]]：通过 negatives 字段主动声明不想要的元素，是提升 AI 图像质量的重要机制
-- [[Shot Composition]]：镜头类型与构图规范的标准化定义（如 Macro close-up shot）
-- [[Photography Lighting Description]]：专业布光描述语言（key light / fill light / rim light 三灯布光法）
-- [[Camera Parameter Specification]]：相机参数化描述（focal_length / aperture / angle）
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-## Key Entities
-- [[Google]]：Nano Banana 框架的发布方（source 文件标签含 google）
-- [[Nano Banana]]：Google 发布的 AI 图像生成工具品牌
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-## Connections
-- [[Nano Banana Pro 提示词指南]] ← 进阶版本 ← [[Nano Banana 提示词框架]]
-- [[文字生成视频网站推荐]] ← 同属 AI 内容生成工具领域 ← [[Nano Banana 提示词框架]]
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-## Contradictions
-- 与 [[清华出的DeepSeek使用手册]] 冲突：
-  - 冲突点：文本生成领域强调"语义推理"能力，图像生成领域强调"结构化模板"规范
-  - 当前观点：Nano Banana 框架认为标准化模板是专业输出的关键
-  - 对方观点：DeepSeek 提示词强调"灵活性"和"自然语言表达"，避免框架约束
-  - 注：两者适用于不同模态（图像 vs 文本），框架 vs 灵活并非绝对对立
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+title: "Nano Banana 提示词框架"
+type: source
+tags: [ai, google, nano-banana, prompt, 图像生成]
+date: 2026-04-28
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+## Source File
+- [[raw/AI/Nano Banana 提示词框架.md]]
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+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：Google Nano Banana 提示词框架 —— 一种结构化提示词模板，用于生成专业级图像和视频内容
+- 问题域：AI 生成内容（图像/视频）的质量控制，特别是场景、主体、环境等细节描述的结构化表达
+- 方法/机制：通过 JSON 格式的结构化字段定义 shot、subject、environment、lighting、camera、color_grade、style、quality、negatives 等关键参数，提供物件和人物两种描述框架模板
+- 结论/价值：提供一个标准化、可复用的提示词模板，帮助用户精确控制 AI 生成内容的效果
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+## Key Claims（用中文描述）
+- Nano Banana 框架通过结构化 JSON 模板，实现 AI 生成内容的精细化控制
+- 框架区分物件描述和人物描述两种模板，各有专属的 subject 字段
+- shot 字段定义镜头类型和构图方式
+- subject.item/materials/details/condition 字段覆盖物件的物品、材质、细节和状态
+- environment 字段描述主体所处的环境背景
+- lighting 字段定义照明方案和光源设置
+- camera.focal_length/aperture/angle 字段模拟专业相机参数
+- color_grade 字段控制色彩风格和调色方案
+- style 字段指定整体视觉风格
+- quality 字段定义生成内容的分辨率和渲染质量标准
+- negatives 字段明确列出需要排除的内容
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+## Key Quotes
+> "shot: Macro close-up shot, square aspect ratio (1:1), centered composition." — 镜头类型和构图示例
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+> "lighting: Studio softbox lighting. A key light from the top-left creates clean, sharp reflections on the steel." — 专业照明方案示例
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+> "negatives: no scratches, no dust, no logos or brand names, no human hands, blurry watch face, unrealistic lighting." — 排除项示例，用于避免常见质量问题
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+## Key Concepts
+- [[Nano Banana 提示词框架]]：Google 提出的结构化提示词框架，通过 JSON 字段模板控制 AI 生成图像/视频的质量和风格
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+## Key Entities
+- Google：Nano Banana 框架的提出者
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+## Connections
+- [[Nano Banana Pro提示词指南]] ← extends ← [[Nano Banana 提示词框架]]（Pro 版本是该框架的进阶应用指南）
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+## Contradictions
+- 暂无冲突记录