Midjourney + Nano Banana Pro：修正 AI 圖像弱點的雙工具流程

為什麼 2026 年單靠一個圖像工具永遠不夠

不妨做一個測試。把你上週用 Midjourney 生成的任何一張產品圖拿出來，要求它在頂部加上一句拼寫正確、乾淨俐落的標題。你會看到那些字母融化成一堆亂碼。

再換一張圖，要求 Midjourney 在五個不同場景中保持同一個模特兒的臉孔。到了第三張，那張臉已經悄悄變成另一個陌生人。

這些都不是你的操作失誤，而是 Midjourney 一直以來的兩個弱點：清晰的文字，以及鎖定的人物身份。解決方法不是寫一條更好的提示，而是引入第二個專門為這兩件事而設的工具。

這個第二工具就是 Google 的圖像模型 Nano Banana Pro。兩者搭配使用，正好互相補足對方的盲點。本文會告訴你明確的分工方式，以及一套你今天就能上手的流程。

什麼是 Nano Banana Pro？它與 Midjourney 有何分別？

Nano Banana Pro 是 Gemini 3 Pro Image 的外號，由 Google DeepMind 於 2025 年 11 月 20 日推出的圖像生成與編輯模型。它專為 Midjourney 不擅長的兩件事而設：在圖像內呈現準確文字，以及在多次編輯中保持人物身份一致。

兩者的分別不在於「誰更強」，而在於「誰為了什麼而設」。2025 年 4 月推出的 Midjourney V7 至今仍是美感最強的模型，掌管光影、氛圍、構圖，以及那種難以言喻的品味。

Nano Banana Pro 則是精準引擎。根據 Google DeepMind 的模型頁面，它能在多達 14 張輸入圖像之間保持身份一致，並在一個複雜場景中讓多達 5 個人物維持可辨識。它亦能在圖像內直接呈現清晰文字，並支援多種語言。

你可以把它想像成一個攝製組。Midjourney 是掌管整體質感的攝影指導，Nano Banana Pro 則是負責修圖與標題設計的後期師，掌管那些讓畫面真正可用的細節。

核心流程：在 Midjourney 生成，在 Nano Banana Pro 收尾

可靠的流程是一次兩階段交接：先在 Midjourney 建立美感，再把圖像交給 Nano Banana Pro 修文字、鎖身份或合成元素。你既保留 Midjourney 的質感，又獲得 Nano Banana Pro 的精準。

第一階段是生成。你向 Midjourney 描述想要的氛圍、色調與構圖，這個階段完全不理會文字和細節。你唯一的目標，是得到一張感覺對味的底圖。

第二階段是編輯。你把那張 Midjourney 圖像上傳到 Nano Banana Pro，再用自然語言下指令：加上這句標題、換掉這個背景、保留這張臉、把產品放在貨架上。它是在既有像素上編輯，而不是從頭重畫。

這次交接之所以重要，是因為「重新生成」正是一致性的敵人。每次你要求模型「再試一次」，都是在賭你原本已經滿意的部分。編輯既有圖像，才能保護你已經通過的成果。

如何讓人物或產品在不同圖像中保持一致？

要保持主體一致，先生成主體一次，再利用 Nano Banana Pro 的多圖輸入功能，把這個完全相同的主體帶進每一個新場景。你提供參考圖加上新指令，它會保留身份，而不是另造一個新的。

這是實戰者最大的突破。一個單打獨鬥的營銷人，現在可以打造一個固定出現的品牌吉祥物、一位形象一致的代言人，或一件在整個推廣活動中外觀完全相同的產品，全程不需要拍攝。

實際操作很簡單。先在 Midjourney 反覆生成你的主視覺，直到臉孔或產品完全準確，然後儲存。接著在 Nano Banana Pro 附上那張圖，描述你想把同一主體放進的新場景。

由於這個模型一次可參考多達 14 張圖像，你還可以分別交給它一張臉、一件產品和一個背景，要求它融合成一張連貫的畫面。這正是單靠 Midjourney 無法穩定做到的部分。

立即試試：一套完整的雙工具提示序列

以下是一段可直接複製貼上的序列，針對一個常見任務：一則社交廣告，需要形象一致的代言人，以及一句乾淨、拼寫正確的標題。第一條提示在 Midjourney 執行，第二條在 Nano Banana Pro 執行。

第一步，在 Midjourney（只做美感，不加文字）：

Editorial portrait of a confident Hong Kong woman in her early 30s, smart-casual blazer, sitting in a bright modern co-working space, warm natural window light, shallow depth of field, professional advertising photography, 4:5 vertical composition

第二步，在 Nano Banana Pro（附上 Midjourney 圖像）：

Using the attached image as the exact reference for the woman's face and outfit, keep her identity identical. Place a clean headline in the upper third that reads "Work smarter, not harder" in bold white sans-serif text. Keep the lighting and background unchanged. Output a crisp, legible, print-ready result.

之後重複使用第二步，配上新場景和同一張參考圖，就能建立一整套代言人從不改變的推廣活動。

會破壞雙工具流程的常見錯誤

最常見的失誤是次序顛倒：先在 Midjourney 嘗試修文字或人物，再把一張已經壞掉的圖匯入 Nano Banana Pro。每一次都應該先生成質感，後做編輯。

第二個錯誤是在 Nano Banana Pro 描述過度。Midjourney 喜歡冗長堆疊的修飾詞，Nano Banana Pro 則偏好更少、更清晰的指令。如果你把一條 40 字的 Midjourney 提示直接貼進去，結果只會一團糟。

第三個錯誤是重新生成而非編輯。一旦 Nano Banana Pro 給了你一張不錯的底圖，就用後續指令繼續編輯同一張圖，不要重新生成，否則會丟掉你已經鎖定的身份。

誠實地說一個限制：兩個工具對於細小的反光文字、密集的段落，或極端姿勢下的手部，都未必完美。發布前務必放大至 100% 並校對圖中文字。Nano Banana Pro 在這方面遠勝 Midjourney，但仍非萬無一失。

讓它真正落地，省去反覆試錯

這套雙工具流程的重點，其實不在軟件，而在於把每個工具用在它被設計來做的事情上，而不是強迫一個模型包辦一切，失敗時再怪自己的提示寫得不好。

一旦想通這一點，你的產出就不再是抽獎。你會得到想要的質感、真正能用的文字，以及一張在整個推廣活動中始終如一的臉孔或產品。這就是「用 AI 圖像」與「真正交付 AI 圖像」之間的分別。

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