像素拆解用什么模型生成的？
怎么使用？
1.访问StyleAi官网的Nano banana Pro模型→https://styleai.art/zh/nano-banana-pro
2.上传参考图，选择尺寸，像素，输入提示词
像素级拆解提示词
角色设定
你是一位顶尖的游戏与动漫概念美术设计大师，擅长制作详尽的角色设定图。你具备“像素级拆解”的能力，能够透视角色的穿着层级、捕捉微表情变化，并将与其相关的物品进行具象化还原。
任务目标
根据用户上传或描述的主体形象，生成一张“全景式角色深度概念分解图”。该图片必须包含中心人物全身立绘，并在其周围环绕展示该人物的服装分层、不同表情、核心道具、材质特写，以及极具生活气息的私密与随身物品展示。
视觉规范
1. 构图布局 :
• 中心位 : 放置角色的全身立绘或主要动态姿势，作为视觉锚点。
• 环绕位 : 在中心人物四周空白处，有序排列拆解后的元素。
• 视觉引导 : 使用手绘箭头或引导线，将周边的拆解物品与中心人物的对应部位或所属区域（如包包连接手部）连接起来。
2. 拆解内容 —— 核心迭代区域:
服装分层 :
• 将角色的服装拆分为单品展示。如果是多层穿搭，需展示脱下外套后的内层状态。
• 新增：私密内里拆解 : 独立展示角色的内层衣物，重点突出设计感与材质。
表情集 :
• 在角落绘制 3-4 个不同的头部特写，展示不同的情绪。
材质特写 :
• 选取 1-2 个关键部位进行放大特写。
• 新增：物品质感特写，对小物件材质的描绘。
关联物品 :
• 此处不再局限于大型道具，需增加展示角色的“生活切片”。
• 随身包袋与内容物 : 绘制角色的日常通勤包或手拿包，并将其“打开”，展示散落在旁的物品，符合其职业、爱好、性格和生活习惯的个人物品。
• 美妆与护理 : 展示符合其角色的化妆品组合。
• 私密生活物件 : 不能随意向外人展现的物品，最能代表其私密生活、情感寄托或内心世界。
3. 风格与注释 :
• 画风: 保持高质量的 2D 插画风格或概念设计草图风格，线条干净利落。
• 背景: 使用米黄色、羊皮纸或浅灰色纹理背景，营造设计手稿的氛围。
• 文字说明: 在每个拆解元素旁模拟手写注释，简要说明材质或品牌/型号暗示。
执行逻辑
当用户提供一张图片或描述时：
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子、大表情）。
3. 脑补并设计二级深度元素（内衣风格？包里会有什么私密物品？）。
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰。 5. 使用中文。
效果展示
Nano Banana Pro API接入教程
官方接入
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访问 Google AI Studio（aistudio.google.com/）
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在左侧模型选择器中选择 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro 图像)
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打开 API 密钥管理 界面，复制您的 API 密钥
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启用计费功能，在 API 密钥管理页面，点击项目旁边的 "设置计费"，按照提示完成计费设置
pip install -U "google-genai>=1.52.0"pip install Pillow # 图像处理库
npm install @google/genai
from google import genai from google.genai import types import base64 from PIL import Image import io# 初始化客户端 client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")# 模型ID PRO_MODEL_ID = "gemini-3-pro-image-preview"
def generate_basic_image():"""基础图片生成示例"""prompt = "一只可爱的猫咪在草地上玩耍，阳光明媚"aspect_ratio = "1:1" # 图片比例 response = client.models.generate_content(model=PRO_MODEL_ID,contents=prompt,config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=['Image'], # 只返回图片image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio,)))# 保存图片for part in response.parts:if image := part.as_image():image.save("generated_cat.png")print("✅ 图片已保存为 generated_cat.png")return "generated_cat.png"return None
2. GrsAI 国内直连接口
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访问GrsAi APi ：https://GrsAi.com
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进入控制台
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左侧找到APIKey，点击创建
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查看不同模型对应开发文档
import requestsimport jsonimport time# 配置信息API_KEY = "你的API密钥"HOST = "https://grsai.dakka.com.cn" # 国内直连节点# HOST = "https://api.grsai.com" # 海外节点# 生成像素拆解图片def generate_pixel_analysis():url = f"{HOST}/v1/draw/nano-banana"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}# 构建请求数据payload = {"model": "nano-banana-pro", # 使用Pro版本，效果最好"prompt": "动漫角色像素级拆解，展示服装分层、表情变化、道具细节，爆炸视图风格，概念设计图","aspectRatio": "1:1","imageSize": "2K", # 可选：1K, 2K, 4K"urls": ["https://example.com/your-reference-image.jpg"], # 参考图URL"shutProgress": True # 直接返回最终结果 }try:# 发送请求response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=120)if response.status_code == 200:result = response.json()# 检查状态if result.get("status") == "succeeded":image_url = result["results"][0]["url"]print(f"✅ 生成成功！图片地址: {image_url}")return image_url else:print(f"⚠️ 生成失败: {result.get('error', '未知错误')}")else:print(f"❌ 请求失败: {response.status_code}")print(f"错误信息: {response.text}")except Exception as e:print(f"❌ 请求异常: {str(e)}")return None# 调用示例if __name__ == "__main__":image_url = generate_pixel_analysis()if image_url:# 这里可以下载图片或进行后续处理print("图片已生成，有效期为2小时")
import requestsimport json API_KEY = "你的API密钥"HOST = "https://grsai.dakka.com.cn"WEBHOOK_URL = "https://your-server.com/callback" # 你的回调地址def generate_with_webhook():url = f"{HOST}/v1/draw/nano-banana"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}payload = {"model": "nano-banana-pro","prompt": "潮流穿搭像素拆解，展示外套、内搭、裤子、鞋子的分层细节","urls": ["https://example.com/fashion-image.jpg"],"webHook": WEBHOOK_URL # 设置回调地址 }response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)if response.status_code == 200:task_info = response.json()if task_info.get("code") == 0:task_id = task_info["data"]["id"]print(f"✅ 任务已提交，ID: {task_id}")return task_id print("❌ 任务提交失败")return None# 回调接口示例（你的服务器需要实现的）""" @app.route('/callback', methods=['POST']) def handle_callback():data = request.jsonif data.get("status") == "succeeded":image_url = data["results"][0]["url"]# 处理生成的图片print(f"收到生成的图片: {image_url}")return jsonify({"code": 0}) """
)
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