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title: "Nano Banana 提示词框架"
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type: source
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tags: [ai, google, nano-banana, prompt]
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date: 2026-03-15
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## Source File
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- [[AI/Nano Banana 提示词框架]]
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## Summary（用中文描述）
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- 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）
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- 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
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- 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
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- 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）
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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
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> "shot: Macro close-up shot, square aspect ratio (1:1), centered composition." — 镜头类型与构图规范
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> "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
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> "Hyper-realistic CGI render, commercial product photography, luxury and precision." — 风格定义示例
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## Key Concepts
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- [[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
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- [[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
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- [[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
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- [[Shot Composition]]：镜头类型与构图规范的标准化定义（如 Macro close-up shot）
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- [[Photography Lighting Description]]：专业布光描述语言（key light / fill light / rim light 三灯布光法）
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- [[Camera Parameter Specification]]：相机参数化描述（focal_length / aperture / angle）
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## Key Entities
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- [[Google]]：Nano Banana 框架的发布方（source 文件标签含 google）
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- [[Nano Banana]]：Google 发布的 AI 图像生成工具品牌
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## Connections
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- [[Nano Banana Pro 提示词指南]] ← 进阶版本 ← [[Nano Banana 提示词框架]]
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- [[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
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- 与 [[清华出的DeepSeek使用手册]] 冲突：
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- 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
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- 当前观点：Nano Banana 框架认为标准化模板是专业输出的关键
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- 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
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- 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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