平时用 Nano Banana 生成架构图、海报、流程图时，你可能也遇到过这种"又爱又恨"的情况： 图片整体效果很好、构图很强、理解也到位，但一到中文就翻车------要么字糊成一团，要么笔画缺失、错位，甚至出现"像中文但不是中文"的诡异字符。用来内部讨论还行，一旦要发群、做汇报、写方案，就很难直接用。
就像这样🙃🙃：
于是呢就想着国内的视觉模型也很强，并且对中文非常友好，何不结合起来试试？果然成功了！😎
这篇文章分享一个非常实用、成功率很高的工作流： 用 Nano Banana 负责生成图（构图/布局/理解） ，再用 字节跳动 Seedream 4.5 负责把中文文字重新渲染清晰。两者配合，就是典型的"中西合璧"。
1. 为什么 Nano Banana 生成的中文经常不清晰？
核心原因通常不是你提示词写得不够细，而是模型训练导致的能力偏差：
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Nano Banana 的训练数据中 英文/拉丁字符占比更大
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中文字体的笔画密度高、结构复杂，尤其在小字号、细线条、图形叠加背景的情况下，对模型的像素级渲染要求更高
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结果就是：布局很对，中文却容易出现
- 笔画粘连、断裂
- 偏旁部首错位
- 字体"像手写但不清晰"
- 甚至生成"伪中文"
所以，与其反复改提示词"让中文更清晰"，不如承认模型强项： nano banana 负责"图"，Seedream 负责"字"。
2. 解决思路：Nano Banana + Seedream 4.5 的两段式工作流
这个方案的关键点是"分工"：
- 第一步（Nano Banana） ：生成你想要的架构图/海报版式/内容结构 优先追求：布局清晰、模块合理、图形美观、风格正确
- 第二步（Seedream 4.5） ：保持图形不变，仅对文字做"重绘/重排/重新渲染" 优先追求：中文字体清晰、笔画正确、对齐不乱、风格一致
最终效果通常是： 画面依旧是 Nano Banana 的高级感，但中文达到了可交付水平。
3. 实战：先用 Nano Banana 生成架构图（中文会糊）
先用 Nano Banana Pro，输入如下提示词生成"简洁架构图"：
markdown
算法体系建设的总体架构描述如下：
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一、 核心目标与总体思路
核心目标： 构建一个覆盖数据、特征、模型、部署、运维全生命周期的标准化算法生产体系，实现车联网数据驱动下的模型"工业化"生产与"规模化"价值输出。
总体思路： 以MLOps理念为框架，以车辆网联数据为基石，以具体业务场景（如状态感知、意图识别）为牵引，通过流程规范化、工具平台化、协作标准化，打通从数据到价值的端到端链路，确保算法项目可管理、可重复、可追溯、可迭代。本规划将重点阐述以算力平台为承载的算法工程体系核心模块、内部流程及其与业务域的映射关系。
'''
请根据以上描述使用 nano banana pro 画一副简洁架构图。
生成的简洁架构图要求如下：
- 不需要Mermaid图，需要生成一张简洁的架构图片，让领导一看就明白。
- 图片当中的语言文字使用中文。
- 不要出现 nano banana pro 的logo。这一步通常能得到：
- 架构分层合理
- 模块之间关系明确
- 图形语言统一 但你会发现：图上的中文文字扭曲、不清晰，甚至有错字/缺笔画。
别急，这正是我们要进入下一步的时机。
4. 部署 Personal LLM API，并配置 Seedream 4.5
接下来我们用 Personal LLM API 项目来接入 Seedream 4.5。Personal LLM API经对 Seedream 做了适配，包括自动读取输入图片的宽高比、分辨率等信息，减少手动配置成本。
- 部署 Personal LLM API，详细介绍：个人 LLM 接口服务开源项目：一个简洁的 AI 入口
- 在模型配置中添加/启用 Seedream4.5 视觉模型
5. 用 Cherry Studio 配置已部署的 LLM 接口
然后用 Cherry Studio 作为本地客户端，配置你刚部署好的接口：
- 新增自定义模型服务
- 填写 base_url / api_key（按你项目实际配置）
- 在模型列表中添加
Seedream 4.5模型。
这样你就拥有了一个非常顺手的"图片文字重渲染工作台"：
把图拖进去 + 一句话提示词 → 等几十秒 → 出清晰版本。
6. 关键一步：用 Seedream 4.5 对"中文文字重新渲染"
现在把 Nano Banana 生成的那张中文糊掉的架构图上传给 Seedream 4.5，Cherry Studio选择模型，并使用以下提示词：
请把图片上的文字重新渲染，样式颜色要一致，文字也要一致，其他的不需要改动。生成的图片要4k分辨率，宽高比是智能适应原图的宽高比。
这句提示词的"有效点"在于：
- 只改文字：避免模型重绘导致版式跑掉
- 样式颜色一致：保持原图观感统一
- 文字也要一致：强调不要改字、不总结、不替换
- 4K + 自适应比例 ：直接拿去汇报/插文档，清晰度足够。已尝试过 2k 分辨率，不能够达到文字重新渲染的精度。
由于 Personal LLM API 做了适配，这一步通常不需要你再手动写"原图尺寸是多少"，它会自动处理宽高比和分辨率策略。
等待几十秒后，你会得到一张"几乎一模一样，但中文清晰了"的新图。如果稍微有点瑕疵可重复生成1到2次即可。
7. 效果对比：字清晰、无错位、图形保持不变
对比 Nano Banana 的原图 vs Seedream 重渲染后的图，常见提升非常明显：
- 中文笔画完整，不再粘连
- 字体边缘锐利，不再糊成块
- 对齐更稳定，错位显著减少
- 背景、连线、色块、布局基本保持
也就是说： Nano Banana 给你"高级的架构图"，Seedream4.5 给你"能交付的中文"。 以下是对比图：
8. 这个技巧能用在哪些场景？
- 架构图 / 流程图 / 时序图（非 Mermaid）
- PPT 封面、海报型页面（中文标题清晰）
- 产品功能结构图、业务闭环图
- 活动宣传图、课程海报、Banner
- 任何"图很漂亮，但字不行"的 AI 生成图
一句话： 先生成，再重渲染文字，是目前中文图片交付的一条高性价比路径。
很多人卡在"生成一张能用的图"这一步，其实并不是模型不行，而是没有采用组合式工作流。
当你掌握了：
- nano banana： 负责构图、审美、结构理解
- Seedream 4.5： 负责中文像素级渲染
你就能把 AI 出图从"玩具"变成"生产工具"，真正做到可交付、可复用、可规模化。
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详见：
建议收藏 | 玩转 Nano Banana AI，这 11 组提示词让你秒变大神！
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