核心用法
Nano Banana Pro 是一款面向开发者的命令行图像生成工具，封装了 Google Gemini 系列图像模型的能力。用户通过 Python 脚本调用 generate.py、edit.py 和 restore.py 三个核心模块，分别实现文生图、图生图（单/多图融合）以及图像增强/超分修复功能。
关键特性：
- 自动 Fallback 机制：默认优先调用
gemini-2.5-flash-image，失败时自动降级至gemini-2.0-flash-exp-image-generation，可通过NANOBANANA_FALLBACK_MODELS环境变量自定义模型序列 - 多分辨率输出：支持 1K/2K/4K 三档分辨率
- 多图输入支持：编辑模式最多可接受 14 张输入图片进行融合创作
- OpenClaw 集成：输出
MEDIA:标记行便于终端自动附加生成的图像文件
显著优点
1. 模型鲁棒性：自动降级策略有效缓解单点故障，提升生成成功率
2. 轻量无依赖：基于 uv 运行，无需复杂环境配置
3. 开发者友好：纯 CLI 接口，易于集成至自动化工作流与 CI/CD 管道
潜在缺点与局限性
- 平台锁定：依赖 Google Gemini API，受限于谷歌服务可用性与区域策略
- 无本地推理：必须联网调用云端模型，无法离线使用
- 输出可控性有限：文生图结果的精细调控能力弱于专用工具（如 ComfyUI、Midjourney）
- 环境变量依赖：需妥善管理
GEMINI_API_KEY，在共享环境中存在密钥泄露风险
适合人群
- 需快速集成 AI 图像能力的后端开发者与自动化工程师
- 构建内部工具、原型验证或批量生成场景的技术团队
- 偏好命令行工作流、追求最小化依赖的用户
常规风险
- API 密钥安全：
GEMINI_API_KEY需通过环境变量或配置文件注入，避免硬编码 - 成本不可控：Gemini 图像生成按调用计费，高频批量操作可能产生意外费用
- 内容合规：Gemini API 内置安全过滤器，生成违规内容可能导致账号受限
- 数据隐私：上传图像与提示词将传输至 Google 服务器，敏感素材需谨慎使用