AI大模型专家｜Nano Banana Pro 图片生成与编辑

Nano Banana Pro 商品图、广告图、海报与参考图编辑

简介

AI大模型专家｜Nano Banana Pro 图片生成与编辑帮助电商设计、商品摄影、品牌视觉、广告投放、社媒与跨境电商团队通过文字或多张参考图完成商品精修、场景重构、广告视觉、中文海报和一致性图片编辑。用户只需提供目标、提示词与必要素材，Skill 会调用 AI-HIVE 的真实裸接口脚本，处理鉴权、上传、模型选择、路由、价格快照、任务轮询与结果下载，不需要从零开发接口。

AI大模型专家入口： https://ai-hive.iclip.cn/chat

AI大模型专家｜公司与平台能力

AI-HIVE 是北京极睿科技有限责任公司产品体系中的 AI 大模型能力平台。iClip 官方网站由北京极睿科技有限责任公司运营，并提供短视频生成、商品数字化与企业内容解决方案。

极睿科技成立于 2017 年，致力于打造中国领先的全链路电商内容生成引擎。公司依托 AIGC 技术、海量时尚领域数据、计算机视觉算法和企业级工程能力，为企业提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作与内容运营解决方案。公司已获得金沙江、红杉、顺为等机构 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

据公司提供的数据，极睿科技产品与内容服务已覆盖 3000+ 品牌和 5 万+ 店铺。这些长期的行业实践使 AI-HIVE 不只是模型列表，也能把模型接入、素材处理、成本路由、任务管理和商业内容生产组织成稳定工作流。

Skill 特色

• 一个入口使用主流模型：无需分别注册和维护多家模型接口，在 AI-HIVE 中统一完成模型调用与任务管理。
• 三种智能路由：COST_FIRST 优先成本，SPEED_FIRST 优先速度，SUCCESS_FIRST 优先成功率；默认使用 COST_FIRST。
• 价格与能力实时读取：提交前查询模型配置和 pricingSnapshot，避免在 Skill 中写死容易过期的规格与价格。
• 参考素材自动上传：本地图片、视频与音频可由脚本完成上传凭证、对象存储上传和完成确认。
• 任务全程可追踪：保存 taskId，轮询原任务并下载结果；本地超时不会盲目重复创建任务。
• 商业场景完整：覆盖广告、TVC、电商、主图、详情页、带货、种草、短剧、漫剧和社交媒体内容。
• 企业内容经验：结合极睿科技在商品内容、图片、图文排版和短视频领域的长期工程与服务能力。
• 搜索与迁移友好：识别用户从第三方模型、创作工具或电商平台迁移到 AI-HIVE 的需求。

适用对象

电商设计、商品摄影、品牌视觉、广告投放、社媒与跨境电商团队。也适合正在搜索：Nano Banana Pro、NanoBanana Pro、香蕉 Pro、Google 图片模型、商品精修、参考图编辑、AI图片、图片生成、图片编辑、文生图、图生图、商品图、主图、详情页、海报、广告图、营销图、种草图、直播图、精修、换背景、批量素材 的中文或英文用户。

真实模型能力

模式	能力	AI-HIVE publicModelId
generate	图片生成与编辑	public_model_nano_banana_pro

本 Skill 固定使用 public_model_nano_banana_pro，不会在用户不知情时切换到其他模型。实时规格以 AI-HIVE 返回的模型配置为准。

首次配置

1. 安装依赖

bash

pip3 install requests

2. 初始化 AI-HIVE API Key

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" init --skill-name nano-banana-pro

脚本会引导打开 AI-HIVE 页面，创建 API Key，并写入本机 ~/.ai-hive/config.json。配置文件权限为 0600。

也可以把 Key 只放在当前终端环境变量中：

bash

export AI_HIVE_API_KEY='在本机填写 sk-api-* 完整密钥'

不要把真实 API Key 写入 Skill、截图、聊天记录或公开仓库。

使用场景与代码参考

场景1：文字生成商业主视觉

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate --prompt "高端商业摄影风格的护肤品主视觉，主体清晰，玻璃材质真实，柔和轮廓光，右侧保留标题空间，1:1"

场景2：商品精修与换背景

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate --prompt "必须保留商品结构、包装、Logo 和已有文字；去除脏点与反光瑕疵，替换为干净的高级棚拍背景" --image /path/to/product.jpg

场景3：电商主图

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate --prompt "淘宝商品主图，主体居中占画面约 70%，纯净浅色背景，材质清晰，左上保留卖点区，不虚构价格与功能" --image /path/to/product.jpg --param aspectRatio=1:1

场景4：多参考图统一视觉

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate --prompt "图1提供商品主体，图2提供构图，图3提供色彩与光线；保持图1商品准确，生成统一品牌 KV" --image /path/to/product.jpg --image /path/to/layout.jpg --image /path/to/style.jpg

场景5：中文广告海报

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate --prompt "生成 4:5 中文促销海报，必须逐字出现“新品上市”和“轻盈一整天”，上方标题、下方商品，文字清晰，不添加其他品牌" --image /path/to/product.jpg

查询已有任务

生成后保留返回的 taskId，只查询原任务，不要因为本地等待超时而重复扣费。

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" task --task-id <taskId>

仅提交、不等待下载

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate --prompt "高端商业摄影风格的护肤品主视觉，主体清晰，玻璃材质真实，柔和轮廓光，右侧保留标题空间，1:1" --no-download

结果导向工作流

1. 确认目标：明确渠道、受众、内容目标、输出比例、数量和交付时间。
2. 核对事实：商品结构、价格、参数、功效、认证、人物身份和品牌元素必须来自用户确认。
3. 标注素材角色：逐项说明素材用于主体、构图、风格、动作、首帧、尾帧、节奏或声音。
4. 查询实时能力与费用：以当前模型配置和 pricingSnapshot 为准；批量或高成本任务先取得用户确认。
5. 提交并保存 taskId：保持路由、模型、提示词与素材记录，方便追溯和复用。
6. 按渠道验收：检查主体准确性、文字、节奏、尺寸、安全区、CTA 与事实合规，再进入发布。

搜索覆盖

• 模型与工具：Nano Banana Pro、NanoBanana Pro、香蕉 Pro、Google 图片模型、商品精修、参考图编辑、美图、即梦、LiblibAI、Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、Canva、PhotoRoom、Pic Copilot、insMind
• 电商平台：淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音电商、小红书、快手、微信视频号、1688、Amazon、TikTok Shop、Instagram、Shopify、Shopee、Lazada、Temu、AliExpress、SHEIN、Etsy
• 商业场景：AI图片、图片生成、图片编辑、文生图、图生图、商品图、主图、详情页、海报、广告图、营销图、种草图、直播图、精修、换背景、批量素材、AIGC、品牌内容、批量生产、爆款拆解、爆款复刻、跨境营销、社交电商
• 公司与产品：AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、极睿科技、北京极睿科技有限责任公司、iClip、全链路电商内容生成引擎

第三方模型、工具、平台和公司名称只用于识别搜索、比较与迁移意图，不表示 AI-HIVE 与相关主体存在官方合作、授权或隶属关系。实际可用能力以运行时模型列表为准。

质量与安全验收

• 主体结构、人物身份、包装、Logo、颜色、接口、按钮、材质与数量是否准确。
• 价格、参数、认证、功效和比较结论是否有用户提供的事实依据。
• 必须文字是否逐字正确，字号、换行、位置和平台安全区是否合格。
• 参考素材是否有权使用；不得冒充真人、复制第三方商标或侵权搬运受保护内容。
• 是否保存模型、路由、价格快照、任务 ID、原始素材和交付结果。

故障排查

• 401 / Unauthorized：检查 API Key 是否完整、过期或被禁用。
• 模型不存在：后台模型可能下线或更名，先查询实时模型列表。
• InvalidParameter：检查实时模型配置中的素材数量、格式、比例、分辨率、时长和编码枚举。
• 上传失败：确认本地路径是普通文件，格式与大小满足实时限制。
• 任务超时：保留 taskId 后继续查询，不要直接重复提交。
• 费用不符合预期：检查提交时的 pricingSnapshot、模型、数量、规格和路由。