引言

Atlas Cloud 正在不断扩展我们的生成式 AI 能力边界。很快，备受瞩目的 Nano Banana 2（又名 Gemini 3.1 Flash Image） 将正式上线我们的平台。

如果说前代模型确立了 AI 图像生成的基础，那么即将到来的 Nano Banana 2 将会是一场效率与质量的全面进化。它结合了 Flash 系列的极速与超高性价比，同时提供了媲美甚至超越 Nano Banana Pro 版本的视觉震撼力。

核心优势 (Key Benefit): 为开发者、营销人员和内容创作者提供低成本、高并发、电影级的图像生成解决方案。
当前状态 (Status): 即将发布 (Upcoming release)。

核心特性

我们为什么对 Nano Banana 2 如此期待？这里有三个不容忽视的升级：

**原生 4K 分辨率与极致细节 :**模型具备强大的原生 4K 图像生成能力。在光影反射、复杂人体结构以及精确的文字渲染方面，展现出了惊人的稳定性与表现力。

(Takeaway: 告别繁琐的后期重绘与超分处理，创作者可以直接输出商用级别的海报与素材。)
**闪电般的生成速度:**在拥有极高画质的同时，Nano Banana 2 实现了远超 Pro 版的极速渲染。

(Takeaway: 极大地缩短了企业的项目交付周期，特别适合需要快速迭代的电商广告与社交媒体运营。)

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**更出色的多角色与复杂场景控制:**无论是宏大的科幻世界观，还是多人物互动的细腻情感场景，模型都能保持高度一致的细节刻画，不会出现结构崩坏。

(Takeaway: 为影视预演、游戏原画提供了更可靠的创意落地工具。)

应用场景

影视与创意视觉

Context: 影视前期的奇幻概念设计，强调超现实元素的逼真落地与物理逻辑的合理性。
Prompt : 一张逼真且细节丰富的照片，一只巨大的白色鹈鹕在阳光明媚的加州海滩步道上骑着一辆红色的复古自行车。背景有棕榈树、沙滩和海洋。4K分辨率，自然光影。
Output: 完美实现了超现实设想的真实感。模型不仅精准处理了动物羽毛的细腻质感，还极其自然地生成了“鹈鹕脚蹼踩在脚踏板上”这种违背常理却符合画面逻辑的结构互动，展现了模型极强的语义理解和图像连贯性。

营销与电商广告

Context: 快速生成带有精准文字排版和逼真材质的产品海报。
Prompt : 高端商业产品摄影，一个发光的蓝色国际象棋骑士棋子放在反光玻璃桌上，令人惊叹的焦散和光线折射，焦点清晰，4K分辨率。
Output: 准确呈现了极其复杂的玻璃材质反射与折射，光影表现达到真实摄影级别。

纪实摄影与高精度人物构建

Context: 影视级人物设定或人文纪实类项目，强调人物皮肤质感、微观细节（如毛发、瞳孔反射）以及真实的情感传递，摆脱传统 AI 生成的“塑料感”。
Prompt: 极致特写，一位饱经风霜的游牧老妇人肖像，深深的皱纹和粗糙的皮肤，凌乱的银发在风中飘动。她锐利的淡褐色眼眸中反射出远处的雪山和白色的蒙古包。85mm镜头拍摄，自然阴天光线，国家地理摄影风格，8k分辨率，超高细节。
Output: 实现了令人惊叹的写实度。模型不仅完美还原了皮肤纹理、老年斑和每一根凌乱的发丝，甚至连眼球底部的红血丝和瞳孔中反射的复杂风景都做到了极高精度的物理级渲染。

插画设计与原生文本渲染

Context: 教育科普读物、复古海报或图文并茂的设计素材，核心痛点是 AI 必须准确拼写单词并将排版无缝融入特定画风。
Prompt : 一幅复古植物学插图，在泛黄且带有污渍的羊皮纸上用黑色墨水绘制的龟背竹。包含拼写准确的文本标签、整洁的排版以及指向特定植物部位的引线。顶部主标题写着：“ANATOMY OF THE MONSTERA PLANT (Monstera deliciosa)”。指向叶子的标签写着：“LEAF”。指向主茎的标签写着：“STEM”。指向底部根系的标签写着：“AERIAL ROOT”。
Output: 突破了传统 AI 生成乱码的瓶颈。模型不仅精准还原了复古钢笔墨水插画的做旧质感，还实现了 100% 准确的英文单词拼写，文字的字体与排版也与复古羊皮纸的整体画面完美融合。

Atlas Cloud: 驾驭 Nano Banana 2 的最佳平台

Atlas Cloud 核心优势预览

成本效益与极致速度

极具竞争力的定价策略：通过优化的性价比提供最具成本效益的生成体验。
同时体验不同主流模型：无需多平台充值，只需一次注册，注册即送1美元赠金！

工作流集成与 API 生态 专为无缝融入技术开发管线及支持下游任务而设计。

灵活的协同工作流：支持与其他生成式模型在同一环境中并行协作。
高可用性交付物：生成结果便于直接进行即时后处理或二次编辑。
全功能 API 接入：提供标准开发者接口以实现业务流程自动化与应用深度集成。

怎么在 Atlas Cloud 上使用？

方法一：直接在平台上使用

Nano Banana 2

方法二：接入API使用

步骤 1: 获取你的API

在控制台中创建并粘贴你的API

指引1.jpg 指引2.jpg

步骤 2：查阅 API 文档

请在我们的 API 文档中查看接口端点、请求参数及认证方式。

步骤 3：发起您的首次请求（Python 示例）

以Nano Banana Pro(text-to-video)为例：

plaintext
1import requests
2import time
3
4# Step 1: Start image generation
5generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
6headers = {
7    "Content-Type": "application/json",
8    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
9}
10data = {
11    "model": "google/nano-banana-pro/text-to-image",
12    "aspect_ratio": "3:4",
13    "enable_base64_output": False,
14    "enable_sync_mode": False,
15    "prompt": "Create a modern and minimalist magazine cover for April 2025, themed around **quiet city living**. The background features soft neutral tones, with a subtle gradient evoking calm and tranquility. Centered is a young person sitting in a peaceful, minimalist apartment, with clean lines and a cozy, simple aesthetic. They wear a relaxed, casual outfit—comfortable sweater and pants—sitting in a calm, introspective pose. The setting includes a few plants and soft, natural lighting streaming through the window.\n\nInclude magazine headlines in stylish, simple fonts, with neutral color accents:\n• Top left: ‘The Art of Slow Living’ in soft gray with subtext in muted beige: ‘How to embrace mindfulness in the city’\n• Top right: ‘The Quiet Revolution’ in black with subtext: ‘Living well without the noise’\n• Center right: ‘Simple Comforts: Creating Your Calm Space’ with a soft beige ‘10’\n• Bottom left: ‘The Benefits of a Digital Detox’ in dark gray and off-white\n• Bottom left corner with a simple icon: ‘Sustainable Living in the City’\n• Bottom right over the box: ‘Urban Minimalism’ in elegant serif font, with a soft green subheading: ‘Designing for peace and simplicity in city spaces’\n\nThe design should be clean, calming, and subtle, focusing on the serene aspects of urban life. Lighting should be soft and natural, with an emphasis on light, airy spaces and a peaceful mood.\n",
16    "resolution": "2k"
17}
18
19generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
20generate_result = generate_response.json()
21prediction_id = generate_result["data"]["id"]
22
23# Step 2: Poll for result
24poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
25
26def check_status():
27    while True:
28        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
29        result = response.json()
30
31        if result["data"]["status"] == "completed":
32            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
33            return result["data"]["outputs"][0]
34        elif result["data"]["status"] == "failed":
35            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
36        else:
37            # Still processing, wait 2 seconds
38            time.sleep(2)
39
40image_url = check_status()

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