AIREITER午夜三聯畫 AI 圖像編輯器範本
使用 Nano Banana Pro 建立午夜三聯畫 AI 圖像編輯器。使用你的照片與現成的 2:3 預設，接著自訂場景與風格。
什麼是午夜三聯畫 AI 圖像編輯器範本？
聚焦的創意效果
無需從零開始建立提示詞與生成設定，即可打造午夜三聯畫效果。
單模型工作流程
一次 Nano Banana Pro 生成即可產出結果，無需合併或第二次 AI 處理步驟。
以照片為驅動的設定
將內含的參考圖替換為您自己的清晰照片，同時保留 2:3 構圖與效果指示。
概覽
你可以創作什麼
在保留主體可辨識的同時，將參考照片轉換為午夜三聯畫構圖，並遵循預先設定的視覺方向。
最適合
個人檔案圖片、創作者貼文、角色概念、個人化作品，以及社群行銷活動
構圖
此預設使用 2:3，選自已驗證的來源輸出尺寸 848 x 1264。
變化
參考圖會引導主體與構圖，但細節與動態可能因每次生成而有所不同。
模型、提示詞與設定
模型
Nano Banana Pro (nano_banana_pro)
輸入
內含一張參考圖。請以清晰照片替換，同時保持提示詞聚焦於相同效果。
輸出設定
1K 輸出，2:3 長寬比。
預設提示詞
根據上傳的人像照片重建一張新圖像。構圖為垂直三聯畫，由三個水平畫框自上而下排列而成。整體呈現捕捉在相同室內環境中拍攝的一系列連續自拍時刻，營造出強烈的私密感、性感與親密、調情式自我肖像氛圍。環境 場景設定在一間真實、可居住的臥室裡。背景可見整齊鋪好的床、柔軟寢具，以及一盞溫暖的床邊燈。房間僅由一個溫暖光源照亮，類似夜晚開啟的床頭燈。光線柔和而昏暗，色溫溫暖，營造出親密、安靜且私密的夜晚氛圍。背景略為模糊，但仍保留真實、生活感，而非棚拍感。拍攝風格 整體視覺風格類似筆電或前置鏡頭自拍影片。構圖略帶不完美且隨性，強調日常、即興的感受，而非專業攝影。相機靠近主體，角度略低或與眼平，搭配細微的廣角效果，增強真實感、親密感與貼近感。三聯畫畫框細節 畫框 1（上）：主體上半身靠近鏡頭，向前傾並躺在床上，一隻手支撐著臉頰。嘴唇微微嘟起，表情傳達出一種溫柔的嬌羞與慵懶。焦點主要放在臉部與肩頸區域，而床與床邊燈在背景中柔和模糊。畫框 2（中）：鏡頭更靠近，呈現嘴唇與下半張臉的緊密特寫。嘴唇看起來濕潤且有光澤，微微張開，自然可見舌尖。姿態克制而不誇張。前景中，手臂或手腕的一部分橫跨畫面下緣，配戴一只簡單的金屬金色手鐲，增添日常細節與視覺深度。畫框 3（下）：主體將頭側向一邊，靠近床或枕頭，視線微微抬起看向鏡頭。表情更為放鬆，帶有一絲疲憊與親密感。頭髮自然垂落，捕捉到一種夜晚結束時的靜謐感。造型 主體穿著一件簡約、細肩帶的貼身柔軟面料吊帶背心。顏色為淺色或中性色，低調地凸顯唇彩、膚質與自然高光。整體風格與品質 圖像風格寫實，不是插畫或 CGI。質感接近真實自拍影片截圖——高解析度但不過度銳化，保留自然膚質與光影過渡。整體氛圍親密、調情、安靜且私密，宛如一系列只分享給特定對象的夜間性感自拍。
運作方式
從一張清晰參考照片直接產出完成的 AI 圖像的工作流程。
選擇參考照片
使用清晰、光線充足的影像，主體需清楚可見，並為所需構圖預留足夠空間。
保留預設設定
從 1K 輸出與 2:3 長寬比開始。這些數值與所選的 AIReiter 模型合約相符。
生成並調整
將第一個結果與範例比較，然後針對此效果最重要的主體、鏡頭、光線或動作細節進行微調。
最佳實踐
能提升午夜三聯畫生成效果的輸入與提示詞選擇。
保護主體重點
使用清晰、光線充足的來源影像，主體需完整可見，且周圍保留足夠空間以符合所需構圖。
保留構圖
第一次執行請維持 2:3。更改比例可能會影響裁切、主體比例與相機構圖。
一次只改一個變數
保持午夜三聯畫效果指令穩定，每次生成只更改一個主要變數，讓視覺差異更容易比較。
最佳使用情境
在創作者與商業工作流程中運用午夜三聯畫效果的實用方式。
最佳受眾與格式
個人檔案圖片、創作者貼文、角色概念、個人化作品，以及社群行銷活動
視覺概念測試
在挑選最終圖片用於發佈、製作或活動之前，先比較午夜三聯畫處理的不同變化版本。
API 變體
重複使用 nano_banana_pro、相同的提示詞結構與預設設定，即可程式化產生可控的變化版本。
常見問題
關於午夜三聯畫預設的常見問題。
/ 01午夜三聯畫範本會產生什麼？
在保留主體可辨識的同時，將參考照片轉換為午夜三聯畫構圖，並遵循預先設定的視覺方向。
/ 02AIReiter 使用哪個模型？
此範本在 Nano Banana Pro 上運作，使用的模型金鑰為 nano_banana_pro。
/ 03我可以更改提示詞和輸入內容嗎？
可以。請保留核心的午夜三聯畫方向，並編輯主體、場景、相機、光線、色彩或動作細節。你也可以替換內含的參考圖片。
/ 04每個結果都會和範例完全一致嗎？
不可以。範例定義了預期效果與構圖，但細節會因輸入、提示詞編輯以及每次生成執行而有所不同。
