Nano Banana AI 绘图中文模糊问题：使用 Seedream 4.5 重渲染方案
平时使用 Nano Banana 生成架构图、海报或流程图时，可能会遇到图片整体效果良好但中文显示模糊的问题。文字可能出现笔画粘连、断裂、错位，甚至生成'伪中文'字符，导致无法直接用于汇报或正式文档。
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：
- 数据分布：Nano Banana 的训练数据中英文/拉丁字符占比更大。
- 字体复杂度：中文字体笔画密度高、结构复杂，尤其在小字号、细线条或图形叠加背景的情况下，对模型的像素级渲染要求更高。
- 常见现象：布局正确但中文出现笔画粘连、偏旁部首错位、字体像手写但不清晰，甚至生成伪中文。
因此，与其反复调整提示词，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
该方案的关键点是'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/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。
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。
- 在模型配置中添加/启用 Seedream 4.5 视觉模型。
