GitHub热门开源：Nano Banana Pro精选资源与小红书AI创作工具解析

2025年12月4日下午2:46 • 开源项目 • 阅读 459

Awesome Nano Banana Pro 是一个精选资源列表，旨在汇集与 Nano Banana Pro 模型相关的高质量内容。当某个模型或技术方向流行起来后，GitHub 上通常会出现对应的 Awesome 合集，此项目便是其中之一。

该项目目前拥有超过 2800 个 Star，精心整理了大量的高质量提示词、图像生成案例以及相关教程。

其内容覆盖了多个应用领域，包括照片级写实风格、创意实验、电商虚拟摄影、室内设计以及社交媒体营销素材等。

每个案例通常都提供了原始图片、生成结果以及详细的提示词参数，方便用户直接复制使用或进行个性化微调。

对于 AI 绘画爱好者、提示词工程师以及希望深入挖掘 Nano Banana Pro 模型潜力的开发者而言，这是一个极具价值的资源库。

以下是从中挑选的几个有趣案例：

白板艺术画
提示词：Create a photo of vagabonds musashi praying drawn on a glass whiteboard in a slightly faded green marker

添加趣味元素
提示词：Add illustrated googly eyes and stick hands on the (object/animal/ your bff) in an exaggerated comedic pose

天气卡片

年龄变化
提示词：”Generate the holiday photo of this person through the ages up to 80 years old”

递归图片
提示词：recursive image of an orange cat sitting in an office chair holding up an iPad. On the iPad is the same cat in the same scene holding up the same iPad. Repeated on each iPad.

地理坐标图片
提示词：35.6586° N, 139.7454° E at 19:00

工程师眼中的建筑
提示词：How engineers see the San Francisco Bridge

图解应用漫画
提示词：Create a detailed {{pet store}} scene with English vocabulary labels for all objects. The format for labeling is: Line 1: English word, Line 2: IPA pronunciation, Line 3: Chinese translation

开源地址：https://github.com/ZeroLu/awesome-nanobanana-pro

小红书创作工具

RedInk 是一个专为小红书平台创作者设计的 AI 图文生成工具，目前已在 GitHub 上获得超过 1900 个 Star。

该工具非常适合自媒体博主、营销人员以及希望快速制作精美图文内容的用户。其核心功能是能够根据一句话描述和一张参考图片，自动生成符合小红书风格的多页图文内容。

例如，用户可以输入：“秋季显白美甲，图片是我的小红书主页，符合我的风格生成。”

系统会在 10-20 秒内生成内容大纲，用户可以自由调整页面顺序，并对每一页的具体内容进行自定义编辑。

首先生成的是封面图：

随后生成后续所有页面：

用户只需提供一个主题或一句话，RedInk 便能自动生成包含封面、大纲和正文页面的完整图文。它支持并发生成，最高可生成 25 页内容，允许上传参考图片以保持个人风格，并支持对生成的大纲和每一页内容进行编辑，确保图片风格统一且文字准确。

在技术实现上，RedInk 后端采用 Python 3.11+ 和 Flask 框架，利用 Google Gemini 3 模型生成文案，并调用 Nano Banana Pro 模型生成图片。前端基于 Vue 3、TypeScript 和 Vite 构建，使用 Pinia 进行状态管理。项目还支持 Docker 部署，方便用户在本地或服务器上快速搭建自己的 AI 创作助手。

开源地址：https://github.com/HisMax/RedInk

自拍传送门

SelfieAt 是一个基于 Nano Banana Pro 模型开发的创意应用，功能是将用户的自拍照片自然地融合到世界各地的场景中。

用户只需上传一张自拍照片，并输入任意地点，应用即可利用 AI 模型生成用户置身于新场景中的图像。

该应用支持通过摄像头实时拍摄或直接上传图片，能够同时生成多个地点的变体图片，并对生成的图像进行精美的动效展示和水印处理。

项目采用了前沿的前端技术栈，包括 React 19、TypeScript、Vite 7 和 Tailwind CSS 4（采用线性风格设计）。后端使用 Express 作为 API 代理，以安全地处理密钥。核心的 AI 图像生成能力通过 @fal-ai/client 调用 Nano Banana Pro 模型实现。整个项目结构清晰，涵盖了从前端 UI 组件到后端服务代理的完整流程。