awesome-nanobanana-pro 資源筆記

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awesome-nanobanana-pro 資源筆記

來源：ZeroLu/awesome-nanobanana-pro（9.6k+ stars，CC BY 4.0）

這個 repo 是什麼

社群精選的 Nano Banana Pro（Gemini 2 圖像模型，又稱 Nano Banana 2） prompt 合集。作者從 X（Twitter）、微信、Replicate、prompt engineer 圈整理出約 60+ 組高保真 prompt，涵蓋從寫實人像到 3D 場景、產品攝影、UI mockup、室內設計等使用場景。

  • 檔案結構：單一 README.md（約 1,700 行），無程式碼，每組 prompt 含：情境描述、範例圖、完整 prompt 文字、原始出處連結。
  • 語系：prompt 本身以英文為主，少量中文出處。
  • 授權：CC BY 4.0，可改寫與再散佈（需署名）。

12 個主題分類一覽

#主題可複用方向
1Photorealism & Aesthetics人像、年代感風格（2000s/1990s/Y2K）、雜誌封面、商業頭像
2Creative Experiments3D isometric、微縮場景、liquid pour、cinematic keyframe
3Education & Knowledge概念視覺化、infographic、兒童插畫遊記、Sankey 財務圖
4E-commerce & Virtual Studio虛擬試穿、商品白底攝影、3D 品牌概念店
5Workplace & Productivity手繪白板 → McKinsey 風格圖、UI wireframe → 高保真 mockup、雜誌版型
6Photo Editing & RestorationSmart outpainting（擴圖）、人群移除、CCTV 模擬
7Interior Design平面圖 → 多視角 3D 呈現板
8Social Media & MarketingYouTube/TikTok 封面、促銷海報
9Daily Life & Translation招牌即時翻譯、漫畫/迷因本地化
10Social Networking & Avatars3D 盲盒頭像、寵物迷因、Y2K 剪貼簿
11Resources相關工具與站點連結
12Contributing社群貢獻指南

值得借鑑的 prompt 結構範式

從這份 repo 可萃取出 4 種可直接套用到其他圖像模型（Gemini、GPT-4o image、Flux） 的寫法：

1. 段落式 + 具名子欄位（最常見）

以 KEY : 冒號分段，大寫欄位名當錨點。適合需要同時控制 風格、環境、光線、鏡頭、主體 的複合場景。

GENERAL STYLE & MOOD: Photorealistic, 8k, shallow DOF, soft natural fill light + golden rim light.
THE ENVIRONMENT: Rooftop terrace at sunset, polished marble, warm golden light.
SUBJECT: ...
CAMERA: 35mm lens, center-weighted, slightly wide-angle.

為什麼有效：把多個維度顯式命名後，模型較少漏掉約束條件；也便於使用者替換單一欄位重用模板。

2. 結構化 JSON prompt

適合年代感人像、角色一致性、多屬性 subject。範例（2000s Mirror Selfie）：

{
  "subject": {
    "description": "...",
    "hair": {"color": "dark", "style": "voluminous waves"},
    "clothing": {"top": {"type": "cropped t-shirt", "details": "anime cat graphic"}},
    "face": {"preserve_original": true, "makeup": "natural glam, glossy red lips"}
  }
}

為什麼有效：preserve_original: true 之類的布林旗標對 Nano Banana Pro 這類多模態模型有效，可鎖住臉部/姿態來源；巢狀結構比自然語言更不容易被模型自由發揮。

3. 雙圖輸入 + 明確角色分配

電商試穿、產品合成必備句式：

Using Image 1 (the garment) and Image 2 (the model), create ...
Crucial Fit Details: ...
High-Fidelity Preservation: ...
Seamless Integration: match ambient lighting, color temperature, shadow direction.

重點：明確標註「哪張圖提供什麼資訊」＋ 三段式約束（外觀一致、保真度、融合方式），比模糊說「合成這兩張」可靠得多。

4. 轉換型 prompt（sketch → polished）

只要一句「將 X 轉為 Y」+ 具名風格系統即可：

Convert this hand-drawn whiteboard sketch into a professional corporate flowchart.
Style Guide: McKinsey-style, blue-and-gray palette, ample whitespace.
Structure: align to grid, orthogonal arrows only (90°).
Text: transcribe handwritten labels to bold sans-serif.

適用場景：whiteboard → McKinsey chart、wireframe → iOS 18 mockup、2D 平面圖 → 3D 室內呈現板。

可複用的技巧清單

  • 相機/鏡頭語言：shot on Canon EOS R5、50mm f/1.8、35mm、shallow DOF、fisheye — 用實體器材名取代抽象形容詞
  • 光線描述：golden rim light、soft natural fill light、calibrated color grading
  • 背景約束：pure white studio background (RGB 255, 255, 255)、subtle contact shadow — 電商/產品必備
  • 風格錨點：Cinema 4D render、blind-box toy aesthetic、iOS 18 / Material Design 3、McKinsey-style
  • 保真度關鍵詞：preserve original fabric texture、High-Fidelity Preservation、preserve_original: true
  • 負面限制：no text, no timestamps, no overlays、no curvy lines, 90-degree angles only

建議納入 ai-study-note 的方式

  • 本篇（這份筆記）：作為索引與結構分析，讀者想找實際 prompt 時點連結到原 repo 即可，不搬運全部 60+ 組 prompt。
  • 若未來要 fork 特定模板：建議挑 3–5 組通用性高的（如「產品白底攝影」、「wireframe → mockup」、「雙圖合成」）改寫為 zh-tw 可填空模板，放到 content/prompt-notes/gemini-prompts/ 底下新增 image-generation.md。
  • 不建議：整份翻譯搬運。原 repo 更新頻繁（每日 20k 訪問），本地 fork 會立即過期；保持連結 + 結構筆記是較低維護成本的做法。

Key Takeaways

  • 九千多星不是因為 prompt 特別精妙，而是因為 「主題分類 + 實拍對照 + 來源引用」的編排方式，讓 prompt 可以被快速檢索與驗證
  • 最值得抄的不是個別 prompt，而是 4 種結構範式（段落具名、JSON、雙圖角色分配、轉換型）與 相機/光線/負面限制的固定詞彙庫
  • JSON prompt 在多模態圖像模型上確實有效，特別是保留臉部/姿態的旗標式欄位
  • 對 ai-study-note 而言，這個資源的最佳用法是 索引 + 模式萃取，而非內容搬運

Next Actions

  • 建立本索引筆記
  • （選配）從 repo 挑選 3–5 組通用模板，寫成 zh-tw 填空版放入 gemini-prompts/image-generation.md
  • （選配）在 prompt-notes/index.md 加入本筆記的連結

關係圖譜