Nano Banana Pro 使用教程：如何生成 4K 高分辨率图像【完整指南】

Nano Banana Pro 是 Google 基于 Gemini 3 Pro 架构推出的图像生成模型，它解决了 AI 绘图领域长期存在的分辨率瓶颈问题。在此之前，DALL-E 3 最高支持 1792×1024 像素，Midjourney V6 止步于 1024×1024——这意味着生成的图片只能用于网页展示，无法满足印刷海报、商业广告、高清壁纸等专业场景的需求。

Nano Banana Pro 将这一上限提升到了 4096×4096 像素（约 1600 万像素），同时在文字渲染准确率上达到 94%，远超同类模型。根据 Google 官方文档，该模型支持 1K、2K、4K 三种分辨率输出，并提供 10 种宽高比选择，覆盖从社交媒体到商业印刷的全部场景。

本教程将从零开始，手把手教你如何使用 Nano Banana Pro 生成 4K 高分辨率图像。内容涵盖环境配置、参数设置、提示词优化、成本控制等核心环节，并附带完整的 Python 代码示例和常见问题解决方案。无论你是刚接触 AI 绘图的新手，还是希望提升输出质量的开发者，都能从中获得可直接落地的实践指导。

Nano Banana Pro 4K 能力概述

Nano Banana Pro（官方名称 Gemini 3 Pro Image）采用了与 Gemini 3 对话模型相同的多模态架构，但针对图像生成进行了专门优化。与传统的扩散模型不同，它在生成图像前会进行"推理"——分析提示词中的逻辑关系、空间布局、物理规律，然后再输出最终结果。这种推理引导的图像合成（Reasoning-Guided Image Synthesis）是它能够准确渲染文字、保持角色一致性的核心原因。

从技术指标来看，Nano Banana Pro 在多个维度上超越了同类模型。分辨率方面，它支持 1K（1024×1024）、2K（2048×2048）、4K（4096×4096）三档输出，4K 模式的像素总量是 1K 的 16 倍。文字生成方面，它的准确率达到 94-96%，能够清晰渲染标题、标语、甚至段落级文本，这在 AI 绘图领域是里程碑式的突破。角色一致性方面，它支持混合最多 14 张参考图像，并能在多次生成中保持最多 5 个人物的面部特征一致。

4K 分辨率对实际应用的意义在于扩展了 AI 图像的使用边界。1K 图片在放大到 A4 纸张时就会出现明显的像素化，而 4K 图片可以支持 A1 甚至更大幅面的印刷输出。在电商产品图、营销海报、视频封面等场景，4K 意味着无需后期放大处理就能直接用于最终交付。根据 fal.ai 平台的测试数据，4K 输出在边缘锐度、细节层次、噪点控制上都显著优于低分辨率版本。

环境准备与 API 配置

在开始生成 4K 图像之前，需要完成开发环境的配置和 API 密钥的获取。整个过程大约需要 10-15 分钟。

第一步：安装 Python 环境

Nano Banana Pro 的官方 SDK 要求 Python 3.11 或更高版本。你可以通过以下命令检查当前版本：

hljs bash复制
python --version

如果版本低于 3.11，建议使用 pyenv 或 conda 安装新版本，避免影响系统原有的 Python 环境。

第二步：安装依赖库

Google 在 2025 年推出了新版 SDK google-genai，取代了旧版的 google-generativeai。新版 SDK 的 API 设计更简洁，并原生支持 4K 分辨率参数。安装命令如下：

hljs bash复制
pip install google-genai pillow

其中 pillow 用于处理生成的图片文件。如果你需要将图片保存为特定格式或进行后处理，这个库是必需的。

第三步：获取 API 密钥

访问 Google AI Studio，使用 Google 账号登录后，在左侧菜单选择「Get API Key」，然后点击「Create API Key」生成新密钥。密钥格式类似 AIzaSy...，共 39 个字符。

需要注意的是，Nano Banana Pro 的 4K 生成功能需要按量付费的 Blaze 定价计划。免费层级（Free tier）可以使用 1K 分辨率，但 4K 选项会被静默忽略。你可以在 Google Cloud Console 中升级到 Blaze 计划，升级后按实际用量计费，不生成图片就不产生费用。

第四步：配置环境变量

为了安全起见，建议将 API 密钥存储在环境变量中，而不是硬编码在代码里：

hljs bash复制
export GOOGLE_API_KEY="your-api-key-here"

在 Python 代码中，可以通过 os.environ.get("GOOGLE_API_KEY") 读取这个变量。这样即使代码被分享或上传到版本控制系统，也不会泄露密钥。

4K 图像生成完整代码教程

完成环境配置后，就可以开始生成 4K 图像了。以下是一个完整的代码示例，包含参数配置、API 调用、结果处理三个环节。

hljs python复制
import os
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image

# 初始化客户端
api_key = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")
client = genai.Client(api_key=api_key)

# 定义提示词
prompt = """
A majestic snow leopard standing on a rocky mountain peak at golden hour,
photorealistic style, dramatic lighting with warm sunset colors,
intricate fur details, piercing blue-green eyes,
professional wildlife photography, 4K ultra high definition
"""

# 配置 4K 生成参数
config = types.GenerateContentConfig(
    response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
    image_config=types.ImageConfig(
        aspect_ratio="16:9",    # 宽高比
        image_size="4K"         # 分辨率，必须使用大写 K
    )
)

# 调用 API 生成图像
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=config
)

# 处理返回结果
for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(f"模型描述: {part.text}")
    elif image := part.as_image():
        image.save("snow_leopard_4k.png")
        print(f"图片已保存，尺寸: {image.size}")

运行这段代码后，你会在当前目录得到一个名为 snow_leopard_4k.png 的文件。使用 16:9 宽高比时，实际分辨率通常为 4096×2304 或 5632×3072 像素，文件大小在 15-25MB 之间。生成时间约为 15-20 秒，比 1K 模式的 10 秒稍长，这是因为 4K 需要更多的计算资源。

代码中有几个关键点需要特别注意。首先，response_modalities 必须包含 'IMAGE' 才能返回图片数据，如果只设置 ['TEXT'] 则只会返回文字描述而没有图片。其次，image_size 参数的值必须是大写的 "4K"，小写的 "4k" 会被静默忽略，导致输出 1K 分辨率的图片。最后，model 参数必须使用 gemini-3-pro-image-preview，这是目前唯一支持 4K 输出的模型，gemini-2.5-flash-image（Nano Banana 基础版）最高只支持 1K。

imageSize 参数深度解析

imageSize 是控制输出分辨率的核心参数，但它的行为有一些容易踩坑的细节。理解这些细节可以避免"设置了 4K 但输出还是 1K"的常见问题。

参数值与实际输出

根据 Google API 文档，imageSize 接受三个值：

实际输出分辨率还会受宽高比影响。例如，设置 imageSize="4K" 和 aspect_ratio="16:9" 时，输出可能是 4096×2304（保持总像素量接近 4K 基准）或 5632×3072（保持短边为 4K 级别）。两种情况都属于"4K 级别"输出。

大小写敏感性

这是最常见的踩坑点：imageSize 的值对大小写敏感，必须使用大写的 "K"。以下是不同写法的实际效果：

• "4K" - 正确，输出 4K 分辨率
• "4k" - 错误，静默降级为 1K
• "4096" - 错误，参数无效
• "ultra" - 错误，参数无效

如果你的代码设置了 4K 但输出图片尺寸只有 1024 像素左右，首先检查参数拼写是否正确。

模型兼容性

不是所有 Gemini 图像模型都支持 imageSize 参数：

• gemini-3-pro-image-preview - 支持 1K/2K/4K
• gemini-2.5-flash-image - 仅支持 1K，其他值被忽略
• imagen-3.0-generate-001 - 不使用此参数，有独立的分辨率设置

如果你使用的是 Flash 模型但想生成高分辨率图片，需要切换到 Pro 模型。Flash 模型的优势是速度快、成本低，适合快速迭代提示词；Pro 模型支持更高分辨率和更复杂的推理，适合最终输出。

与 aspect_ratio 的配合

imageSize 和 aspect_ratio 是两个独立的参数，可以自由组合。常用的组合包括：

hljs python复制
# 正方形 4K - 适合社交媒体头像、商品主图
image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="1:1", image_size="4K")

# 横版 4K - 适合视频封面、横幅广告
image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9", image_size="4K")

# 竖版 4K - 适合手机壁纸、竖版海报
image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="9:16", image_size="4K")

# 超宽 4K - 适合电影海报、全景图
image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="21:9", image_size="4K")

提示词工程：高质量 4K 图像的秘诀

4K 分辨率只是基础，要获得真正出色的图像效果，提示词的质量同样关键。Nano Banana Pro 的推理架构对提示词的理解方式与传统扩散模型有本质区别——它更像是在"理解一份设计简报"而非"匹配关键词标签"。

从关键词堆砌到场景描述

传统的 AI 绘图提示词往往是一堆标签的堆砌，例如"cat, cute, 4k, realistic, professional"。这种写法在 Stable Diffusion 等模型上有效，但在 Nano Banana Pro 上反而会降低效果。根据 Google 官方提示词指南，更好的做法是用自然语言描述完整的场景：

"A fluffy orange tabby cat lounging on a vintage velvet armchair, warm afternoon sunlight streaming through sheer curtains, soft bokeh effect in the background, professional pet photography style"

这种描述方式让模型能够理解物体之间的空间关系（猫在椅子上）、光线条件（下午阳光）、视觉风格（专业宠物摄影），从而生成更协调的画面。

提示词的黄金结构

经过大量测试，以下结构能够稳定产出高质量结果：

1. 主体：具体描述对象，包括外观特征
2. 环境：场景设定，包括位置和周围元素
3. 光线：时间、光源方向、光线性质
4. 风格：整体美学，如摄影风格、艺术流派
5. 技术参数：分辨率、景深、镜头类型等

以产品摄影为例的完整提示词：

主体: A minimalist ceramic coffee mug with a matte white finish
环境: placed on a light oak wood table with soft shadows
光线: studio lighting from the upper left, creating subtle highlights on the rim
风格: commercial product photography, clean and professional
技术: shallow depth of field (f/2.8), 4K resolution, no reflections on the surface

文字渲染的技巧

Nano Banana Pro 的文字渲染能力是其核心优势之一。要获得清晰准确的文字，需要注意以下几点：

• 将需要渲染的文字用引号括起来，例如 a poster with the text "SUMMER SALE 2025"
• 明确指定文字的位置，例如 centered at the top 或 in the bottom right corner
• 限制单张图片中的文字元素数量，3-5 个为宜
• 使用标准字体描述，例如 bold sans-serif font 或 elegant script typography

提示词长度的平衡

根据 开发者指南的测试，30 词以内的提示词通常能获得更好的构图准确性。过长的提示词可能导致模型"迷失"在细节中，反而影响整体效果。建议的做法是：先用简洁提示词生成基础版本，然后通过对话式编辑（conversational editing）逐步调整细节，而不是一次性塞入所有要求。

4K vs 2K vs 1K 效果对比测试

分辨率的选择需要在质量、成本、速度之间权衡。为了直观展示三种分辨率的差异，我们使用同一提示词进行了对比测试。测试提示词为："A detailed macro shot of a butterfly wing with iridescent scales, nature photography"。

视觉质量对比

在蝴蝶翅膀这个测试案例中，1K 图像只能看到大致的色彩分布，鳞片纹理呈现为模糊的色块；2K 图像可以看到单个鳞片的轮廓，但边缘不够锐利；4K 图像则能清晰呈现每个鳞片的微观结构，包括表面的细小纹路和光线折射产生的彩虹色效果。

性能指标对比

从数据可以看出，2K 和 1K 在价格上完全相同，但 2K 的像素数是 1K 的 4 倍。这意味着在不追求极致 4K 的场景下，2K 是性价比最高的选择——用相同的成本获得 4 倍的像素量。只有在需要打印输出或超高清展示的场景，4K 的额外成本才值得投入。

场景选择建议

根据最终用途选择合适的分辨率：

• 社交媒体配图（微博、微信朋友圈）：1K 足够，平台会压缩图片
• 文章插图、PPT 配图：2K 性价比最优
• 电商产品主图：2K 或 4K，取决于是否需要放大查看细节
• 印刷海报、展板：必须 4K，确保打印质量
• 4K/8K 显示器壁纸：必须 4K，匹配屏幕分辨率

成本分析与优化策略

4K 图像生成的成本是很多开发者关心的问题。根据 Google 官方定价，单张 4K 图片的价格为 $0.24，如果每月生成 1000 张，成本将达到 $240。对于个人开发者和小型项目来说，这是一笔不小的开支。

官方定价结构

策略一：分辨率分级工作流

将工作流分为三个阶段，不同阶段使用不同分辨率：

1. 创意探索阶段：使用 1K 快速生成多个版本，测试不同提示词的效果
2. 效果确认阶段：选定方向后用 2K 预览最终效果
3. 正式输出阶段：确认满意后用 4K 生成最终成品

这种策略可以将总体成本降低 50-70%。假设一张最终图片需要经过 10 次迭代，传统做法全程使用 4K 需要 $2.4，而分级策略（8 次 1K + 1 次 2K + 1 次 4K）只需要 $1.45。

策略二：批量处理 Batch API

如果你的需求对时效性要求不高（可以接受 24 小时内完成），Batch API 是降低成本的利器。它的价格是实时 API 的 50%，4K 图片只需 $0.12/张。适合电商产品图批量生成、营销素材库建设等场景。

策略三：使用 API 中转服务

对于成本敏感的场景，laozhang.ai 提供 Nano Banana Pro 的中转服务，4K 生成价格为 $0.05/次（官方价格的 21%）。以生成 1000 张 4K 图片为例，官方成本 $240，中转服务仅需 $50，节省 $190。该服务采用按次计费模式，不按 token 消耗，成本更可预测。需要说明的是，中转服务依赖第三方稳定性，适合成本优先且能接受这一条件的场景；对数据安全有严格要求的企业建议使用官方 API。

成本对比表

以月生成 500 张 4K 图片为例：

国内开发者 4K 使用方案

国内开发者直连 Google API 可能面临网络不稳定、支付困难、延迟较高等问题。以下是几种经过验证的解决方案。

方案一：API 中转服务

laozhang.ai 提供 Nano Banana Pro 的国内优化服务，特点包括：

• 国内直连：无需科学上网，响应延迟约 20ms（官方 200ms+）
• 支付宝付款：支持国内支付方式，无需外币信用卡
• Gemini 原生格式：完整支持 4K 参数，与官方 API 功能一致
• 按次计费：$0.05/次，不区分分辨率，成本可预测

完整调用示例：

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import requests
import base64

API_KEY = "sk-YOUR_LAOZHANG_KEY"  # 从 laozhang.ai 获取
API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "contents": [{
        "parts": [{"text": "一只可爱的柴犬在樱花树下，日式插画风格，4K高清"}]
    }],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {
            "aspectRatio": "16:9",
            "imageSize": "4K"
        }
    }
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)
result = response.json()

image_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("shiba_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

print("4K 图片已保存")

你可以在 images.laozhang.ai 在线体验 4K 生成效果，无需编写代码即可直观感受输出质量。

方案二：自建代理

技术能力较强的开发者可以使用 Cloudflare Worker 或 Vercel 搭建反向代理。这种方式免费但需要自行维护，稳定性取决于部署质量。基本原理是将请求转发到 Google API 端点，规避直连网络问题。

方案三：Vertex AI

对于企业用户，Google Cloud 的 Vertex AI 提供更稳定的服务和 SLA 保障。需要创建 Google Cloud 项目、启用 Vertex AI API、配置服务账号，门槛较高但适合对稳定性有严格要求的生产环境。

方案选择建议

常见问题与错误排查

在使用 Nano Banana Pro 生成 4K 图像的过程中，开发者经常会遇到一些技术问题。以下是最常见的错误及其解决方案。

问题一：设置了 4K 但输出仍是 1K

这是最常见的问题，通常由以下原因导致：

1. 大小写错误：使用了小写的 "4k" 而非大写的 "4K"
2. 模型不支持：使用了 gemini-2.5-flash-image 而非 gemini-3-pro-image-preview
3. 账户限制：Free tier 账户无法使用 4K，需要升级到 Blaze 计划

排查步骤：首先检查 image_size 参数的拼写，然后确认模型名称，最后在 Google Cloud Console 检查账户类型。

问题二：503 "Model is overloaded" 错误

4K 生成比低分辨率更容易触发这个错误，因为需要更多计算资源。根据 Google 开发者论坛的反馈，这是高峰期的已知问题。

解决方案是实现指数退避重试：

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import time

def generate_with_retry(client, prompt, config, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.models.generate_content(
                model="gemini-3-pro-image-preview",
                contents=prompt,
                config=config
            )
            return response
        except Exception as e:
            if "503" in str(e) or "overloaded" in str(e).lower():
                wait_time = (2 ** attempt) + (attempt * 0.5)
                print(f"模型过载，{wait_time:.1f}秒后重试 ({attempt + 1}/{max_retries})")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise e
    raise Exception("达到最大重试次数")

问题三：请求超时

4K 生成通常需要 15-20 秒，复杂场景可能达到 30 秒以上。默认的超时设置可能不够。

解决方案：将超时时间设置为 180 秒（3 分钟），为复杂请求留足余量：

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# 使用 requests 库时
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=180)

# 使用官方 SDK 时，超时通常在客户端初始化时配置

问题四：图片下载后分辨率变低

有些开发者发现 API 返回的图片是 4K，但下载保存后分辨率变低了。这通常是因为：

1. 网页预览压缩：浏览器预览会压缩大图，应直接查看原文件
2. 保存格式问题：使用 JPEG 格式且压缩率过高
3. 代码处理问题：图片经过了中间处理被降采样

建议直接将 API 返回的 base64 数据写入文件，不经过中间处理：

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with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

问题五：内容被安全过滤拒绝

Nano Banana Pro 有严格的内容安全过滤，某些提示词可能被拒绝。常见的触发场景包括：涉及真实人物、医疗/法律建议、可能产生误导的内容等。

解决方案：调整提示词，避免使用敏感描述；使用虚构场景替代真实场景；对于必要的内容，考虑使用其他合规的生成方案。

错误代码速查表

进阶技巧与最佳实践

掌握基础的 4K 生成后，以下进阶技巧可以帮助你进一步提升输出质量和效率。

技巧一：两步工作流优化成本

先用 1K 快速生成多个变体，选择最满意的一个，然后用相同提示词生成 4K 版本。由于模型有一定随机性，4K 版本不会与 1K 完全相同，但整体风格和构图会保持一致。这种方法可以在不牺牲最终质量的前提下将迭代成本降低 80%。

技巧二：利用思考模式提升复杂场景质量

Nano Banana Pro 支持"思考模式"（thinking），让模型在生成前进行更深入的推理。对于复杂的信息图表、技术图解等场景特别有用：

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config = types.GenerateContentConfig(
    response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
    image_config=types.ImageConfig(
        aspect_ratio="16:9",
        image_size="4K"
    ),
    thinking_config=types.ThinkingConfig(
        include_thoughts=True
    )
)

启用思考模式后，模型会先输出推理过程，然后生成更精确的图像。代价是生成时间会增加 30-50%。

技巧三：参考图像保持角色一致性

如果你需要在多张图片中保持同一角色的外观一致，可以使用参考图像功能。Nano Banana Pro 支持最多 14 张参考图，并能保持最多 5 个人物的面部一致性：

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contents = [
    types.Part.from_image(types.Image.from_file("reference_character.png")),
    types.Part.from_text("The same character in a different scene, walking in a park at sunset")
]

这个功能对于漫画创作、品牌吉祥物系列图、产品代言人形象等场景非常有价值。

技巧四：输出格式选择

Nano Banana Pro 支持 PNG、JPEG、WebP 三种输出格式：

• PNG：无损压缩，适合文字渲染、UI 设计、需要透明背景的场景
• JPEG：有损压缩，文件更小，适合照片类图像
• WebP：现代格式，兼顾质量和大小，适合网页使用

对于 4K 图像，PNG 文件可能达到 20MB 以上，而 JPEG 可以压缩到 5MB 左右。根据使用场景选择合适的格式。

技巧五：批量生成的并发控制

如果需要批量生成大量 4K 图片，建议控制并发数量，避免触发 429 限流错误：

hljs python复制
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def batch_generate(prompts, max_concurrent=3):
    semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)

    async def generate_one(prompt):
        async with semaphore:
            # 调用生成函数
            return await generate_4k(prompt)

    tasks = [generate_one(p) for p in prompts]
    return await asyncio.gather(*tasks)

对于 Free tier 账户，建议并发数不超过 2；Blaze 账户可以适当提高到 5-10。

总结

Nano Banana Pro 的 4K 生成能力为 AI 图像生成开辟了新的应用空间——从社交媒体配图扩展到印刷海报、商业广告、高清展示等专业场景。本教程覆盖了从入门到进阶的完整知识体系：

核心要点回顾：

1. 环境配置：Python 3.11+、google-genai SDK、Blaze 计划账户
2. 关键参数：image_size="4K"（必须大写）、model="gemini-3-pro-image-preview"
3. 提示词技巧：自然语言描述优于关键词堆砌，控制在 30 词以内效果更稳定
4. 成本优化：分辨率分级工作流可节省 50-70% 成本，Batch API 半价
5. 国内方案：laozhang.ai 中转服务 $0.05/次，支持支付宝
6. 错误处理：503 错误使用指数退避重试，超时设置 180 秒

从实际应用角度，2K 是大多数场景下性价比最高的选择——与 1K 同价但像素量翻 4 倍。只有在需要打印输出或超高清展示时，4K 的额外投入才真正物有所值。

对于希望快速上手的读者，建议从本文的完整代码示例开始，先用 1K 验证提示词效果，确认满意后再切换到目标分辨率。如果成本是主要考量因素，分辨率分级工作流和 API 中转服务可以显著降低总体开支。

更多 Nano Banana Pro 使用技巧，可以参考我们的相关教程：

• Nano Banana Pro 提示词优化指南
• Nano Banana Pro API 完整文档解析
• Nano Banana Pro 与 FLUX.2 对比评测