1️⃣ 先别瞎想，直接抄现实里的好答案

很多人卡在第一步：
脑子里想画面。

但问题是——
你脑子里的画面，本来就不够具体。

我现在基本不空想，直接去 Pinterest 找参考图。

你想要什么，就搜什么：

• 氛围感
• 构图方式
• 光线方向
• 色调风格
• 镜头距离

Pinterest 上已经有人替你把这些都想好了。

看到顺眼的，不用分析太多，直接存。
这一步不是创作，是选答案。

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2️⃣ 把“人能看懂的图”，翻译成 AI 能执行的东西

参考图有了，但 AI 是看不懂“感觉”的。

我会把图片直接丢进 Gemini 3.0 Pro，
只问一句：

“帮我生成一个能复现这张图的详细 JSON。”

注意，不是让它“描述图片”，
而是让它输出结构化的生成信息。

这一步的作用是：

• 把光线写清楚
• 把镜头参数写清楚
• 把色彩、质感、环境拆解出来

你不需要理解每个字段，
只要复制。

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3️⃣ JSON 只管“底子”，内容自己来

很多人会犯一个错误：
在 JSON 里改内容。

我现在基本不动。

JSON 负责的只有一件事：
👉 整体真实感和风格稳定性

比如：

• 是自然光还是棚拍
• 阴天还是晴天
• 质感偏商业还是偏生活
• 镜头是远景还是中近景

至于“画什么”，我会在后面单独加一句人话，比如：

基于这个 JSON，生成一位女性，在海滩上，手里拿着我的产品。

这样做的好处是：

• 风格不会跑
• 光影不会乱
• 人物不会突然变成另一个世界的东西

AI 只是在同一个“摄影条件”下换主体。

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4️⃣ 丢进 Nano Banana Pro，直接出结果

最后一步反而最简单。

用支持 Nano Banana Pro 的平台，
把 JSON + 你那句需求 一起粘进去生成。

体感非常明显的一点是：

成片稳定度，比纯文字提示高太多。

不是说张张完美，
但至少不会再出现那种：

• 假到发亮的皮肤
• 不符合物理的光
• 一眼看穿的 AI 构图

如果你追求的是“像真实拍的”，
这套流程真的比反复堆提示词省心。

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最后说一句

这套方法，本质不是“更会写提示词”，
而是减少自由发挥空间。

现实世界里的好图，本来就有标准答案，
AI 只是帮你复刻。

你不需要灵感爆发，
只需要选对参考、用对翻译方式。

剩下的，交给模型。