用 AI 改圖最令人沮喪的，不是第一張不夠好，而是第三張開始「走樣」：換了背景，人物的臉型悄悄變了；調了光線，產品標籤上的字被重寫了。Google 於 2026 年 10 月 6 日推出的 Nano Banana 2.1，主打的正是多輪編輯中的主體一致性。不過，它要做得好，前提是你清楚告訴它哪張圖負責甚麼。
本文介紹一個我稱為「參考名冊」的提示寫法，配合「每輪只改一處」的編輯原則，讓你用同一個人物和同一件產品，穩定地產出一整套宣傳圖。
Nano Banana 2.1 是甚麼？
Nano Banana 2.1 是 Google 的日常圖像生成及對話式編輯模型，於 2026 年 10 月 6 日推出，取代 Nano Banana 2。每次請求最多可附 14 張參考圖，能同時保持最多 4 個人物及 10 件物件的一致性，並特別改善了多輪編輯時人臉和產品走樣的問題。
根據 Google 官方模型頁面，其他更新包括：1K、2K、4K 畫質提升，文字及資訊圖排版更準確，超寬及超長比例不再出現拼接瑕疵，支援 Google 網頁及圖片搜尋作依據，以及 minimal、medium、high 三級思考程度（預設為 medium）。
你不需要寫程式。Google 同日已把它推送到 Gemini 應用程式、Google 搜尋的 AI 模式（點擊搜尋框下方的香蕉圖示）、Google AI Studio 及 Flow。開發者則可透過 Gemini API 調用 gemini-nano-banana-2.1。
為甚麼 AI 改圖時人臉和產品會走樣？
走樣的原因是每一次編輯其實都是重新生成整張圖，而不是只修補局部像素。如果參考圖沒有標明用途、提示又重新描述了主體，或者對話已經來回很多輪，模型便會混合你的指令和它自己的猜測，細節因此一點一點偏移。
實際使用時，最常見的原因有三個：
--- 參考圖沒有標籤。你上載一張產品照和一張模特兒照，然後說「讓她拿着瓶子」，模型要自己猜哪張是「她」、哪張是「瓶子」，有時會把兩者的顏色或特徵混在一起。
--- 重複描述主體。附了人物照片，又寫「短髮、圓臉的女士」，等於給了兩個標準答案。文字往往會勝出，臉型便向你的描述靠攏。
--- 編輯鏈太長。每一輪都會累積少許偏差，改到第八次「再暖一點」時，標籤字體或下巴線條已經變了，雖然每一步看起來都沒有錯。
如何為 Nano Banana 2.1 建立參考名冊？
參考名冊是放在提示最上方的一張簡短清單，為每張上載的圖片編號，並只給它一個任務：人物、產品、風格或場景。之後你只用編號稱呼它們，提示正文只描述新場景，不再描述主體本身。這樣模型便不必猜測哪張圖控制甚麼。
名冊要控制在 Google 公布的上限之內：最多 4 個人物、10 件物件、合共 14 張。根據我的經驗，越少越好，兩個人物加兩件產品，效果往往比塞滿上限更乾淨。參考圖亦要清晰：正面、光線均勻的人像，或標籤、標誌和外形完整可見的產品照，模型最容易抓住特徵。
試試這個提示（按以下次序附上三張圖）：
參考名冊
圖 1 = 人物 A。保持臉孔、髮型、膚質和身形比例完全相同。
圖 2 = 產品。保持瓶身形狀、瓶蓋顏色、標籤文字和標誌位置完全相同，不要重畫或翻譯標籤。
圖 3 = 只作風格參考。採用它的色調和柔和午後光線，不要複製其中任何人物或物件。
場景
人物 A 坐在香港一間咖啡店的窗邊，把產品拿在胸前，標籤正對鏡頭，表情輕鬆，視線略為偏離鏡頭。
輸出
4:5 直幅，2K，自然攝影風格，淺景深，畫面上不加任何文字。
如果名冊中有任何項目無法保持完全相同，請在生成前先告訴我是哪一項。
留意這個提示沒有做的事：它從未描述人物的樣貌或瓶子的設計。名冊只說「保持完全相同」，場景部分只談姿勢、地點、光線和構圖。製作整套宣傳圖時，名冊部分一字不改，只更換「場景」段落，這個習慣比任何形容詞都更能保持一致。
如何只修改圖片的一部分而不影響其他地方？
方法是語義遮罩：用文字指明要改的單一元素，描述替換內容，並明確要求其他部分保持不變。每一輪只改一處；需要改多處時，與其在同一對話中不斷疊加，不如從最好的版本重新開始，再附上原本的名冊圖片。
Google 在發布時表示，2.1 在遮罩式編輯方面有明顯進步。你不需要手動圈選範圍，只要用文字描述即可。
試試這個提示（附上要修改的圖片）：
根據提供的圖片，只把背景牆由白色瓷磚改為深綠色油漆牆，牆上掛一幅裝裱畫。人物、產品、桌子、光線方向和拍攝角度全部保持不變，不要改動瓶身標籤。
三條原則讓修改保持乾淨：
--- 每輪只改一處。「改牆身、把外套改紅色、再加一盆植物」等於邀請模型重畫整張圖，應拆成三輪。
--- 列明不可改動的部分。寫出你最在乎的兩三樣東西，特別是文字和人臉。
--- 大約四輪後重新開始。下載最好的版本，開一個新對話，連同原本的名冊圖片一併附上，累積的偏差便會清零。
Nano Banana 2.1 還有哪些不足？
Nano Banana 2.1 在保持主體一致方面進步明顯，但細小文字仍可能出錯，多人合照中的小臉容易走樣，圖片搜尋依據不能使用網上真人照片，而且每張圖都帶有隱形的 SynthID 浮水印。它適合快速產出初稿，發布前必須逐張檢查。
--- 文字仍要校對。中文字尤其容易出現多字、漏字或錯字，標籤、價錢和標題都要逐字核對。
--- 小臉較弱。人物佔畫面比例越大，一致性越好；六個人的合照最先走樣。
--- 不能借用網上真人照片。據 Google 文件所述，圖片搜尋依據不會使用網上的真人相片，請用你擁有版權的照片作參考。
--- 預設帶浮水印。如客戶的品牌指引對 AI 生成圖片有規定，應事先說明。
--- 並非排名第一。在 Arena 發布當日的榜單上，它在文字生成圖片排第五、圖片編輯排第六，仍落後於 OpenAI 的 GPT Image 2.5 和 GPT Image 2。重要的主視覺圖，值得兩邊都試。
立即試試：二十分鐘一致性測試
用同一份名冊，把一個人物和一件產品放進三個不同場景，然後把三張圖並排比較。如果人臉和標籤三次都保持一致，這份名冊便可以擴展到整個宣傳系列；如果走樣，先簡化參考圖，再考慮是否模型的問題。
--- 第 0 至 5 分鐘：選一張你有權使用的清晰人像和一張產品照，打開 Gemini 應用程式或 AI 模式並附上。
--- 第 5 至 10 分鐘：貼上上面的名冊提示，按你的圖片修改後生成第一個場景。
--- 第 10 至 15 分鐘：開新對話，附上同樣兩張圖，名冊一字不改，只把場景換成辦公室，再換成街頭。
--- 第 15 至 20 分鐘：並排比較眼睛、髮線、標籤文字和標誌位置，記下哪一項走樣。
哪一項走樣，就告訴你該修正甚麼：換一張更好的參考圖、加強「保持完全相同」的指示，或減少名冊項目。關鍵從來不是華麗的形容詞，而是給模型清晰的分工，並且不去重複描述它已經看得見的東西。懂AI，更懂你 UD相伴，AI不冷。
由 UD AI 團隊審閱。模型資料以 Google Nano Banana 2.1 官方模型頁面（2026 年 10 月 6 日更新）為準，供應範圍、限制及排名日後或有變動。延伸閱讀：Midjourney V8.2 編輯模型實用指南。
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