Nano Banana Pro和頂級設計Agent Lovart會擦出怎樣的火花？

前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 優化后的 Nano Banana Pro 模型，能力大幅提升，而且解決了多語言問題。

我也瘋狂玩了兩天，搞了一堆案例，剛好看到一向財大氣粗的 Lovart 又搞免費活動了，就順便探索一下這么強的圖像生成和編輯模型結合 Agent 會有什么更強的能力，結果還真讓我找到幾個。

可以幫你生成紙片人老婆到現實場景的照片，可以有想去哪里點哪里的打卡照，以及完爆 NotebookLM 的 PPT 生成。

先介紹一下 Lovart 的活動：

11.21–11.23 這幾天 Nano Banana Pro 全員免費使用。

在這期間訂閱 Basic 及以上會員，會員有效期能享受Nano Banana Pro 365 天 0 積分無限量使用。

所有現有 Basic 以上等級的會員也會自動獲得同樣的 365 天 Banana Pro 0 積分權益。

Nano Banana（NB1）、Seedream 4、Midjourney v7現在也在同步享受 365 天 0 積分無限量使用。

上次免費的時候很多朋友反映因為誤操作被扣了積分，這次剛好先教一下大家怎么用才能避免調用其他模型導致積分消耗。

首先最穩妥的是在畫布里面使用，這里就脫離 Agent 了，可以直接選擇模型，上傳圖片和選擇分辨率，如果你就是單純的圖片生成任務可以選這個。

先在左側浮窗里面找到 Image Generator 這個選項，然后點擊之后畫布上就會出現一個圖片生成區域下方有具體的設置界面，然后正常輸入提示詞使用就行。

然后就是他們現在支持 @ 指定模型了。你可以在右側 Agent 的輸入框 @ Nano Banana Pro 這模型后面跟上提示詞來只使用對應模型。

最后一個方式也是在右側 Agent 輸入框區域，右側的那個模型選擇圖標里面只選擇你想要的模型就行，這樣就不用每次調整了直接說需求就行。

然后我們來看幾個我覺得非常適合設計 Agent 跟 Nano Banana Pro 一起完成的例子。

首先是關于 Nano Banana Pro 昨天我看到的熱度最高的內容。

將動漫角色跟寫實場景結合，而且是多個角色，看起來視覺沖擊力很強，好像你的紙片人老婆出來見你了。

這哥們也寫了一個提示詞，但是寫的很復雜，只對當前場景生效，就沒想讓大伙學會，所以我自己重新探索了一個多步的可控步驟，涉及到 LLM 基于圖片推理的提示詞生成能力，特別適合 Lovart 玩。

原來需要先在 Gemini 里面處理，然后再去 Nano Banana Pro 反復跳轉很麻煩，現在一步搞定。

提示詞：

為這個寫實的實景場景房間添加多位性格各異的動漫風格女孩，確保房間是寫實風格，只有少女為動漫風格。

具體的生成步驟是：先幫我生成一個【XX】 環境的照片。然后基于這張環境圖片，添加【 7個】動漫人物，氛圍要【熱鬧】。 輸出格式： 請分行詳細描述每個人的【裝扮 + 動作表情 + 所在位置】

比如我這里就先讓他整了一個室內的日本傳統一戶建屋子的動漫女孩，Lovart 會先生成對應的寫實照片，然后再往圖片上增加動漫少女，這樣就極大程度避免了一次生成導致周圍環境也動漫化的問題。

然后整一個室外場景，這里 Lovart 第一次還給室外場景加上了其他真人，所以第二次生成的時候，出現了真人和動漫女孩混合的情況，看起來反差感更強了。

接下來的案例也很有意思，由于 Nano Banana Pro 有檢索實時信息的能力，所以他知道現在某個地方的具體位置、天氣時間等信息。

所以受 Deepmind 的啟發，發現可以直接根據經緯度生成某個非常具體的位置的真實照片，而且還可以加上時間以及天氣信息可以讓這個照片更加的真實。

創建一幅經緯度位于40.00023661635351, 116.27808154448789并且符合當地當前時間氛圍和實時天氣的圖像，在照片左下角用優美的排版寫上當前經緯度以及位置信息和天氣圖標，并加上一句中文位置介紹文案。

比如這里這個黃石公園的位置信息，他就直接獲取了時間判斷現在還是夜晚，同時剛下完雪零下四度有點冷，整個照片的真實感一下就上來了。

而且我也測試了，這個經緯度大部分時間獲取的地理位置還是準的，就一次把五臺山飄到忻州了，也不是很離譜，其他幾次我測試的結果都是對的。

在之后就有群友說不行直接加上一個人像然后選個地址做打卡照吧，哈哈。

于是我就寫了一個網頁來做這個事情，直接上傳照片選擇地址就可以幫你生成非常真實的打卡照片。

后來發現這個事情在 Lovart 根本就不需要開發，直接就可以搞定，說一下咋做。

首先你需要打開谷歌地圖，找到你你想要去的位置，搜索也行隨便扒拉一個位置，也行，然后郵件復制所選位置的經緯度。

獲取到經緯度之后改掉下面提示詞里面的經緯度，然后輸入提示詞和你的照片給 Lovart 就行。

提示詞：

用 Nano Banana Pro 為這個人物創建一幅經緯度位于44.72067014987598, -110.85475719935745 并且符合當地當前時間氛圍和實時天氣的打卡照片，這個里邊他的衣服穿著，需要根據所在地的這個風格去匹配。比如說雪山，它就是登山的衣服。比如說在都市里，它就是比較休閑的衣服， 在照片左下角用優美的排版寫上當前經緯度以及位置信息和天氣圖標，并加上一句位置介紹文案。

這里需要注意的是，如果你是從 Lovart 的右側 Agent 輸入框輸入的提示詞，那么圖片的文字和圖標水印就是 Lovart 用前端的方式渲染上去的，優點是文字清晰度高，缺點是變化少，比如紅框這兩張。

如果你需要 Nano Banana Pro 直接生成水印內容可以用我們之前說的左側浮窗 Image Generator 的方式生成。

感覺這個玩法會非常出圈，因為實在是太方便了，想去哪里點哪里就行，依托于 Nano Banana Pro 這次強大的一致性保持能力，生成的人像真的很像。

我還在提示詞里讓他根據所在位置搭配對應的衣服，搭配實時的時間和天氣信息，這樣看起來違和感就更加少了。

最后回到我們 Nano Banana Pro 和 Lovart 這種最擅長的內容拆解和文字處理能力，前幾天 NotebookLM 上線了使用 Nano Banana Pro 驅動的 PPT 生成能力，X 上很多人玩。

我今天嘗試了一下，Lovart 完全可以實現一樣的 PPT 生成能力，而且更加強大！

我整理了幾套 PPT 風格，你直接提示詞后面加上對應的文章就可以一鍵生成一整套完整的PPT。

結合 Lovart 的畫布功能還可以想改哪頁改哪頁，這不比 NotebookLM 的一錘子買賣強多了。

手繪板書風格 Lovart PPT 生成提示詞：

幫我根據下面這個文章做一套中學生都能理解的PPT。

先寫1個PPT大綱，規劃出每一頁的PPT的內容。

然后將每一頁的PPT內容分別扔給Nana Banana pro生成對應頁面的PPT，需要確保風格一致。

PPT的具體風格應改為教授手寫拼貼畫和白板風格。

文字和圖像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要將PPT 變成一整張圖，一頁一張生成。

文章內容為：「此處填寫文章內容」

迪特拉姆斯極簡風格 Lovart PPT 生成提示詞：

幫我根據下面這個文章做一套中學生都能理解的PPT。

先寫1個PPT大綱，規劃出每一頁的PPT的內容。

然后將每一頁的PPT內容分別扔給Nana Banana pro生成對應頁面的PPT，需要確保風格一致。

PPT的具體風格應該為迪特拉姆斯的設計風格（Dieter Rams）。

主色調: 啞光白（Matte White）、淺灰（Light Grey）、黑色。

點綴色: 鮮艷的橙色（通常用于開關或關鍵操作按鈕）和綠色。

表面通常干凈、平滑，沒有任何多余的裝飾性紋理。

嚴謹的網格系統布局。圓角矩形（但圓角半徑通常很小，看起來很硬朗）。控制鈕、滑塊、排氣孔的排列極其整齊，具有數學般的美感。

文字和圖像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要將PPT 變成一整張圖，一頁一張生成。

文章內容為：「此處填寫文章內容」

英雄聯盟 UI 風格 Lovart PPT 生成提示詞：

幫我根據下面這個文章做一套中學生都能理解的PPT。

先寫1個PPT大綱，規劃出每一頁的PPT的內容。

然后將每一頁的PPT內容分別扔給Nana Banana pro生成對應頁面的PPT，需要確保風格一致。

PPT的具體風格應該為英雄聯盟的游戲UI風格。

文字和圖像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要將PPT 變成一整張圖，一頁一張生成。

文章內容為：「此處填寫文章內容」

漸變色便當盒風格 Lovart PPT 生成提示詞：

幫我根據下面這個論文介紹做一套中學生都能理解的PPT。

先寫1個PPT大綱，規劃出每一頁的PPT的內容。

然后將每一頁的PPT內容分別扔給Nana Banana pro生成對應頁面的PPT，需要確保風格一致。

PPT的具體風格應該為Bento grid layout,蘋果總結幻燈片風格，模塊化設計，圓角方塊，UI 界面儀表盤，柔和陰影，有組織的構圖，信息圖表風格，深色模式（或淺色模式），科技產品功能總結，等軸測視圖。

文字和圖像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要將PPT 變成一整張圖，一頁一張生成。

文章內容為：「此處填寫文章內容」

賽博手繪風格 Lovart PPT 生成提示詞：

幫我根據下面這個文章做一套中學生都能理解的PPT。

先寫1個PPT大綱，規劃出每一頁的PPT的內容。

然后將每一頁的PPT內容分別扔給Nana Banana pro生成對應頁面的PPT，需要確保風格一致。

PPT的具體風格應該為圖形記錄風格，手寫賽博朋克風，適當增加故事性的圖像和圖表。

文字和圖像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要將PPT 變成一整張圖，一頁一張生成。

文章內容為：「此處填寫文章內容」

由于 Lovart 他比較下本，生成的圖片分辨率比 NotebookLM 要高很多，這就導致文本信息會比 NotebookLM 清晰的多，文字渲染出問題的比例也很少。

如果你有自己需要的風格想要改提示詞的話，可以把風格那部分改掉就行。

之前有很多人焦慮說模型越來越強的話，可能會擠占 Agent 的生成空間。我這個文章看完，你可能會有不同的想法。

這個東西我感覺是一個相輔相成的事情，模型越強 Agent 理應會更加的強大，需要做的就是做好適配，在 Agent 優化中區分那部分是必須要做的哪部分模型自己知道，少即是多，有時候不做事比做事更難。

很明顯在接入了 Lovart 以后，Nano banana pro這個模型在批量生成、一致性保持以及調用更多能力上，都讓它本身的能力獲得了極大的放大和增強。

好了，今天內容就是這些。

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