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文章总结： 作者分享了利用AI辅助编程开发图像处理网站的经历，两天内实现了角色生成、平面图转3D等9个功能。文章重点复盘了室内立面效果图生成的迭代过程，通过逐步传递上下文信息解决了方向错位与风格不一致的难题。实践表明，AI开发需明确需求并持续调试，人机协作下的低试错成本是应对不确定性的关键优势。 综合评分： 85 文章分类： 实战经验

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原创

zhaoshunlan zhaoshunlan

TongGuanLabs

2025年11月6日 09:00 四川

最近NanoBanana挺火的,正好团队在推AI辅助编程,我就想着练练手。花了两天时间,让AI帮我做了个网站,里面塞了9个图像处理的功能。

虽然之前用AI做了一些简单的网页应用,对基本的开发流程还算熟悉,但这次接入图像生成API是第一次尝试。说实话,和做普通网页感觉完全不一样——图像生成这块有太多不确定性,很多时候你以为应该这样,结果完全不是那么回事。

下面的案例在GitHub上的Awesome-Nano-Banana-images仓库找了一些灵感。不过实际做的时候,发现很多东西不能照搬,得根据实际效果不断调整。

我做了啥

这两天让AI帮我做了个简单的网站,实现了9个图像处理功能:

场景1：角色图片生成

这是我用来练手的第一个场景，比较简单，具体功能就是输入描述文字就能生成人物图。比如”穿西装的商务人士”,就出来对应的产品照片。主体为虚拟全息⾓⾊ [CHARACTER]，悬浮于现代桌⾯上直径 120 毫米的圆形全息投影仪上⽅。

场景2：多风格人物照片转换

上传一张照片,可以转成不同风格的写真照片，如古典油画、雨季写真、水族梦幻等风格。

场景3：平面图转3D彩平图

上传房屋平面图,能转成带颜色的、看起来更立体的彩色平面图。

这个场景我踩了不少坑。一开始照着参考仓库里的提示词来写,结果发现生成效果特别不稳定——明明完全复刻了人家的提示词,但生成出来的图风格和质量经常达不到预期。后来换了个思路,直接准备几张风格统一的彩平图当模版,让NanoBanana参考这些模版的风格来生成,这样效果就稳定多了。

场景4：家具信息可视化

上传家具图片，AI智能识别家具位置并生成交互式标注。

场景5：室内立面效果图生成

上传空间平面图,选个风格(北欧、现代简约、新中式啥的),然后生成东南西北四个方向的室内立面效果图。

这个场景挺有意思,后面我会用它举例说说AI协作的过程。

场景6：家具白底图生成

上传室内效果图,自动去背景,自动提取家具，把每个家具但拎出来变成白底产品图。

场景7：家具场景效果图生成

把家具图片放到真实场景里,看实际摆放效果。

场景8：三维爆炸图生成

上传三维模型或产品图,生成那种拆解开的爆炸图。

场景9：效果图标签提取

上传效果图,自动识别图里的关键元素，提取标签信息。

每个场景开发都有各自的特点和需要调整的地方，这里以场景5″室内立面效果图生成”为例，说说具体怎么和AI配合解决问题的。

这个场景在逻辑上其实不复杂——让用户上传室内平面图、选装修风格,然后生成东南西北四个方向的立面效果图。页面交互这些我很快就让AI搭好了,调整主要在图像生成环节。

我跟AI说：

“做一个新场景,让用户选装修风格、上传平面图,调用NanoBanana生成东南西北四个方向的立面效果图。”

AI很快就做好了。结果一运行,傻眼了——NanoBanana一次只能返回一张图,所以它把东南西北四个方向全挤在一张图上,乱成一团,根本分不清哪个是哪个。

发现这个问题后,我让它改成调用四次,每次生成一个方向。

我跟AI说：”别一次生成四张图,改成调用四次,每次生成一个方向。提示里要说清楚是东面、南面、西面还是北面。”

这次确实分开了,但新问题来了——生成的方向经常是错的。东面看起来像西面,南面又像北面。

试了好多次我发现,NanoBanana对”东南西北”这种方向描述根本不敏感。你说”从东面看”,它不知道”东面”是啥意思。

就像你跟一个完全没方向感的人说”往东走”,他根本不知道该朝哪走。

第三次：加标签,但四张图不一致

我想了个办法：先在上传的平面图上自动打上”东”、”南”、”西”、”北”的文字标签,然后把这张标注后的图传给NanoBanana,描述里也强调这些标签。

我跟AI说：”用户上传平面图后,先处理一下,在图上标上东南西北。然后用这张标注后的图去调用NanoBanana,描述里强调’根据图上标的方向生成东面立面效果图’。”

这次方向基本对上了！

但又发现新问题：四次生成是完全独立的——第一次生成东面时,NanoBanana不知道后面还要生成其他面；生成南面时,它也不知道东面已经生成了啥。

结果四个立面看起来像四个不同房间。东面显示这里有柜子,南面显示同一个角落却是空的；东西两面的装饰风格也对不上。

这个问题困扰了我挺久。后来突然想到一个办法：每次生成新的立面时,把之前已经生成的立面也一起传给NanoBanana,让它参考之前的结果。

具体就是：

• 第一次：上传平面图,生成东面立面
• 第二次：上传平面图+东面立面,生成南面立面
• 第三次：上传平面图+东面立面+南面立面,生成西面立面
• 第四次：上传平面图+东面+南面+西面立面,生成北面立面

这样每次生成都能”看到”之前的结果,就能保持整个房间风格统一、空间连贯了。

我跟AI详细说了这个逻辑：

“用户上传平面图后,先标注方向。然后调用四次：第一次只传处理后的平面图；第二次传平面图和东面立面；第三次传平面图、东面、南面立面；第四次传平面图和前三次生成的所有立面。每次描述都要说’参考已有的立面,保持装修风格和空间元素一致’。”

这次终于对了！

1. 用户上传平面图,选装修风格
2. 后台先给平面图标注方向
3. 分四次调用NanoBanana：

• 每次都用标注了方向的平面图
• 每次都把之前生成的立面一起传入
• 描述里强调当前方向和整体连续性

1. 生成的四个立面方向对,风格也能呼应,看起来就像一个完整房间的四面墙

折腾场景5的过程,让我发现用AI做东西真的和想象中不一样。

不是说”AI,帮我做个XXX”,然后它就完美搞定了。更多时候是你有个想法,AI帮你实现,然后你发现不对,再调整,再试,反复好几次。

但这个过程不枯燥,反而挺有意思的。每次遇到问题,想个办法试试看,成功了就有种”哎真的可以!”的感觉。

就像”把之前的图一起传入”这个想法,我也不知道行不行,就跟AI说试试呗,结果还真解决了。

这种”试试看”的感觉,其实挺好的。不用担心失败,反正试错成本很低,大不了再来一次。

两天时间做出9个场景,说实话我自己也有点意外。

之前看团队分享的时候就想试试,但也担心自己技术不够做不出来。实际上手后发现,很多技术细节我确实不懂,但这好像也不影响做出东西来。

关键是你得知道自己想要什么。知道想要什么之后,告诉AI,它帮你实现。不对就说哪里不对,再调整。就这样慢慢往前推。

图像生成这块倒是和我之前想的不太一样。

同样的提示词,这次效果好,下次可能就不行了。参考仓库里的例子照着做,效果也不一定能复现。

提示词写得好不好,对结果影响也挺大的。我现在都是让AI助手帮我写提示词,它好像比我更懂怎么描述。算是”用AI帮助用AI”了。

不过这种不确定性也还好,就多试几次呗。这次不行下次再来,反正调整起来也快。

这两天做下来,感觉还挺有意思的。

AI很神奇，有时候脑子里想到什么点子,只要弄清楚了怎么引导AI，虽然过程中可能会遇到一些问题,但和AI聊着聊着，最终却也还是能实现。

这9个场景每个都不一样,有的顺利,有的卡了挺久。但最后看到它们一个个跑起来,还是挺有成就感的。

原来我也能把脑子里的想法变成能看到的东西。

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AI声明：

大纲：zhaoshunlan

内容：zhaoshunlan，claude-sonnet-4.5

审核：zhaoshunlan，lisiting01

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本文转载自：TongGuanLabs zhaoshunlan

 zhaoshunlan《一次AI图像的应用实践：NanoBanana使用心得》