平时使用 Nano Banana 生成架构图、海报或流程图时，常会遇到图像整体效果良好但中文显示模糊的问题。图片整体构图和理解到位，但一到中文就出现笔画缺失、错位甚至伪字符的情况，难以直接用于汇报或方案展示。
结合国内视觉模型对中文友好的特性，采用组合工作流是有效的解决方案。本文介绍一种实用的两段式工作流：用 Nano Banana 负责生成图的构图与布局，再用字节跳动 Seedream 4.5 负责将中文文字重新渲染清晰。
1. 为什么 Nano Banana 生成的中文经常不清晰？
核心原因通常不是提示词写得不够细，而是模型训练导致的能力偏差：
- Nano Banana 的训练数据中英文/拉丁字符占比更大
- 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
- 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，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、海报版式或内容结构。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、重排或重新渲染。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：
算法体系建设的总体架构描述如下：'''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、图形语言统一的结果。但你会发现图上的中文文字扭曲、不清晰，甚至有错字或缺笔画。
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
- 在模型配置中添加/启用 Seedream 4.5 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，Seedream 4.5 给你能交付的中文。
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。
