Nano Banana Pro：如何讓 AI 角色在每張圖保持一致

2026-06-29

為什麼 AI 繪圖工具總是改掉角色的臉

AI 繪圖工具一直不擅長在多張圖中維持同一個角色。你好不容易做出完美的代言人形象，叫它再生成第二張，臉就變了、髮線移了、衣服顏色也不同。這是市場推廣人員放棄 AI 繪圖的最大原因。好消息是：只要設定正確，現在這問題已經可以解決。

根本原因在於大多數模型把每個提示都當成全新創作，它對五分鐘前生成的那個人毫無記憶。

角色一致性指的是同一個身分（臉孔、身形比例、標誌性服裝）能在不同場景、姿勢與光線下穩定出現。沒有它，你就無法做品牌吉祥物、漫畫、產品示範或多頁宣傳系列。

Nano Banana Pro 是 Google 建基於 Gemini 3 Pro 的圖像模型，專為生成與編輯而設，並具備強大的身分保留能力。根據 Google DeepMind 的官方公布，它能在單一提示中，使用多達 14 張參考圖維持最多 5 個人的樣貌。這正是讓角色工作真正可行的關鍵能力。

它與舊工具的差別在於推理能力。由於它建基於 Gemini 3 Pro，它能理解「保留同一個人，只更換背景」這類指令，而不是從零重畫。

對實戰使用者而言，這把工作流程從不斷碰運氣，轉變為指揮一個會乖乖留在原位的對象。

要鎖定身分，先上傳一張清晰的角色參考圖，並明確指示模型把它當作唯一的標準來源。在每次後續提示中加入錨定句，例如「以這張圖作為角色參考」與「保留相同的五官與身形比例」。參考圖的份量遠高於單純的文字描述。

先生成或挑選一張強而有力的肖像。正面、光線充足、表情中性的照片最適合作為你的主參考圖。

此後每次新請求都附上同一張圖。不要用文字描述臉孔再期望它對得上，讓圖片去做這件事。

若你需要多個角度，可先生成一張小型「角色設定表」（正面、側面、四分之三側面），在較難的場景中一併餵給模型。

一條維持角色一致的提示有四個部分，並依此順序：身分錨點、主體與動作、構圖，以及一致性鎖定。身分錨點指向參考圖，鎖定句則明確禁止改動臉孔。維持這個順序，能避免模型在你描述新場景時自行造出另一個人。

以下是一條完整提示，你可以直接複製、附上參考圖再調整：

以附上的圖片作為參考角色。完全保留她的五官、膚色、髮型與身形比例。把同一個角色放進一間明亮的香港咖啡店，坐在窗邊桌前使用手提電腦，溫暖的午後陽光，自然紀實的編輯攝影風格，16:9。不要改動她的臉孔或身分，只更換場景與姿勢。

留意這個結構：第一句鎖定身分，中段建立新場景，最後一句重複鎖定。重複的指令很重要，模型對提示的開頭與結尾賦予最高權重。

用漸進式編輯，而非整張重新生成。保留現有圖片，再下達針對性的編輯指令，例如「把背景換成森林」或「把外套改成深藍色」，同時指示模型不要更動主體。這比為每個變化重寫全新提示，更能保留身分。

心態上要把它當成在修一張相，而不是重畫一張。你每次只微調一個變數。

這正是製作宣傳系列的方法：一個主角色，再做十次編輯對應十個版位。臉孔保持一致，因為你從未要求一張新的臉。

做產品示範時，先生成一次主視覺，再在整個系列中逐一編輯手持產品、角度與背景。

最常見的錯誤，是在一條提示中堆疊互相衝突的風格指示。要求「動漫加超寫實加水彩」會逼模型妥協，身分隨之飄移。每張圖只用一至兩個風格錨點，整個系列中途也不要改風格。

第二個錯誤，是用大量文字細描臉孔，而非依賴參考圖。冗長的臉部描述會與參考圖打架，產出一個混合出來的陌生人。

第三個錯誤，是每個新場景都從零重生成。每次全新生成都是一次重新碰運氣，應改用編輯。

第四個錯誤，是參考圖品質太低。模糊或陰影過重的主圖讓模型缺乏可錨定的依據，輸入品質低，輸出品質自然低。

用接下來的二十分鐘親手驗證。先生成一張乾淨的肖像並儲存，再用上面那條可複製提示，把同一個人放進三個不同場景，每次只編輯場景。

你會看到同一張臉在三張圖中穩定維持。這個結果，正是「把玩 AI 圖像的人」與「能用它交出完整宣傳系列的人」之間的分別。

這正是 UD 的信念核心：科技應該減少阻力，而非增添麻煩。懂AI，更懂你 UD相伴，AI不冷。

既然你已能維持角色一致，下一步就是把它編進一套可重複的內容工作流程。我們會手把手帶你完成每一步，從工具挑選、提示範本，到一條團隊不必靠猜也能運作的生產線。

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