使用 AI 图片生成器把文字想法直接变成完整画面。选择模型，描述主体、构图、光线、风格与输出尺寸，再把同一份提示词和设置带入 Create 工作台继续生成。
AI 图片生成器是一种把自然语言指令转换成全新图片的创作工具。你不必先在图库里寻找接近的素材，也不必手工绘制每个元素，只要描述主体、动作、镜头位置、构图、材质、光线、色彩、氛围和画幅，文生图模型就会理解这些关系并生成可以继续调整的视觉方案。EzNanoBanana 把多个图片模型放在同一个 AI 图片生成器中，让你在保持任务不变的情况下比较写实能力、文字排版、生成速度、提示词遵循和参考图支持。它适合视觉探索、社媒图片、商品概念、角色设定、营销草图和正式创作前的方向验证，但不应用来伪造现实人物或事件。
开始生成图片好用的图片生成工具应当覆盖不同文生图任务，而不是让所有提示词得到相同风格。先确定图片最终要解决的问题，再选择适合的模型、构图约束和细节程度。
开始时不需要写出所谓完美提示词。把在线 AI 图片生成器中的文生图过程当作一场视觉对话：先建立主体与构图，检查结果，再每次修改一个真正影响画面的变量。
写清主体、场景、构图和使用目的。只有在身份、形状或艺术方向必须保持一致时，再加入参考图片。
根据任务选择模型，再设置该模型支持的画幅、清晰度和生成数量。
检查主体准确度、构图、文字、边缘和光线。根据最大的偏差修改提示词或模型，而不是随机堆叠描述。
AI 图片生成器里的提示词真正有用时，更像一份创意简报。先明确图片任务和视觉层级，再为任务选择模型，并保留足够的创作状态，让下一步调整建立在清楚判断上。
模型选择
在同一个生成工作台中比较更擅长构图、写实、文字呈现、速度或参考图生成的模型。切换模型时保留同一份核心提示词，可以真正判断模型差异，而不是同时改变所有变量。提交前会显示所需积分，尺寸、清晰度和数量等设置会随当前模型变化。
提示词控制
有效的文生图提示词应先说明视觉层级：最重要的主体是什么、它位于画面哪里、与环境有什么关系。镜头、光线、材质、颜色和氛围只在有助于目标时再补充。这样能减少互相冲突的指令，也让 AI 图片生成器的下一轮修改更容易定位。
连续迭代
先在页面首屏的在线 AI 图片生成器里完成第一次设置，再把当前模型、提示词、参考图和输出参数带入 Create。你可以继续生成变体、把结果作为下一轮参考，或进入图片编辑，而不必重新搭建创作上下文。这个交接让灵感探索和正式生产保持连续。
了解提示词、模型、参考图、积分、内容权利和 AI 生成图片的使用边界。
在线 AI 图片生成器会理解文生图提示词中主体、场景、构图、风格、光线与画幅之间的关系，再生成全新图片。不同模型对同一指令的理解并不完全相同，因此模型选择和聚焦迭代同样重要。
可以。文生图只需要文字提示词即可开始。对于支持参考图的模型，图片是可选项；当你需要固定主体、形状、构图或视觉方向时，参考图会更有帮助。
不要只看统一排行榜，而应围绕任务选择。用同一提示词比较少量模型，再检查构图、写实度、文字呈现、参考图一致性、速度、可用设置和积分成本。
有效提示词会先建立主体与构图，再补充真正影响目标结果的镜头、光线、材质、颜色、氛围和限制条件。清楚的元素关系通常比很长的形容词列表更有价值。
会。Sender 会在继续前显示当前模型和预计积分。最终需求可能随模型、清晰度、质量或输出数量变化。
可以。你可以进入 Create 生成其他变体，把结果作为图生图参考，或进入图片编辑工具。保留同一份创作状态会让下一步更可控。
不一定。发布前应检查人物结构、小物体、文字、标志、反射、阴影和事实细节。画面即使看起来精致，也可能包含错误，因此高风险或公开用途需要人工审核。
页面不承诺不限量使用。生成会消耗积分，具体数量取决于所选模型与设置；提交前请查看 Sender 和当前价格信息。
