NanoMaker AI 的常見問題解答
什麼是 NanoMaker AI？
NanoMaker AI 是一個統一平台，將多個領先的 AI 模型（包括用於圖像的 Nano Banana 和用於影片的 Gemini Veo）聚合到單一訂閱計劃下。使用者無需切換不同服務即可生成和編輯圖像、影片、音樂及音頻，從而簡化創意工作流程。
使用 NanoMaker AI 是否免費？
NanoMaker AI 提供免費階層，首次登入可获得 6 個信用點。額外使用需要付費訂閱方案（如基礎版、標準版或專業版），這些方案為各種生成類型（如圖像、影片、歌曲和音頻）分配年度信用點。
NanoMaker AI 與其他 AI 工具有何不同？
其主要區別在於將多種頂級 AI 模型整合到一個訂閱中，無需多個帳戶。平台強調無縫的單頁端到端內容創建工作流，並配合透明的定價和信用點結轉選項。
我在 NanoMaker AI 上生成的圖像、音頻和影片安全嗎？
平台聲稱使用者生成的內容是安全的，但未詳述具體技術安全措施。使用者應查閱隱私政策以獲取全面的數據處理資訊。付費方案包含輸出的商業使用許可。
什麼是 Nano Banana AI？
Nano Banana AI 是 NanoMaker AI 內的核心圖像生成模型，由 Google Gemini Flash 驅動。它專注於基於提示詞的圖像創建、編輯和增強，提供從風格轉換到專業級調整的各種功能，如提示詞庫所示。
我可以將 Nano Banana 的創作用於商業用途嗎？
可以。Nano Banana AI 的創作可用於商業用途。所有付費訂閱方案均包含商業使用許可，允許對生成的圖像、影片和音頻進行變現。免費階層的商業許可受限於其較少的信用點分配。
Nano Banana 與 Nano Banana Pro 有何区别？
Nano Banana 代表標準圖像模型，而 Nano Banana Pro 可能指具有增強功能的高級版本。具體區別（如更高的解析度或功能集）在網站導航中連結的專門頁面上有詳細說明。
哪裡可以試用 Nano Banana AI？
使用者可透過在 NanoMaker AI 上創建免費帳戶來試用 Nano Banana AI，初始包含 6 個信用點。提示詞庫也允許即时實驗——點擊任意提示詞，它便直接載入到線上編輯器中立即生成。
不同 AI 模型的信用點系統如何運作？
NanoMaker AI 採用集合信用點系統，不同生成類型（圖像、影片、歌曲、音頻）消耗信用點的速率不同。例如，一張圖像消耗的信用點可能少於一段影片。年度信用點分配與訂閱方案掛鉤，未使用的信用點可結轉，簡化了成本管理。
圖像上傳支援哪些文件類型？
平台接受 JPEG、PNG 和 WebP 圖像格式的上傳，最大文件大小為 5MB。這些標準格式確保與使用者裝置的廣泛相容性，並允許 AI 處理輸入以進行編輯、風格遷移或變換等任務。
生成圖像後能否進一步編輯？
可以。生成的圖像可透過輸入新的文字提示詞進行迭代優化。無縫工作流支援在同一介面內連續調整——例如修改風格、背景或細節——同時保持角色一致性，無需重新開始。
免費階層使用者是否有商業使用限制？
免費階層包含商業使用許可，但 6 個信用點的限制實際上限制了可用於商業用途內容的數量。付費方案提供高得多的信用點配額，支援大規模的商業項目和定期內容生產。
NanoMaker AI 如何確保跨 generations 的角色一致性？
平台使用先進演算法在變換過程中（如年齡變化、風格更改或人物生成）保留核心面部身份和特徵。這種一致性是 LinkedIn 頭像生成器和 3D 人物提示詞等工具中強調的特色功能。
如何使用 NanoMaker AI
- 使用者首先導航至 NanoMaker AI 平台 https://nanomaker.im/ 並登入以存取創意套件儀表板。
- 儀表板呈現類別如 AI 圖像、AI 影片、AI 音樂和 AI 語音，供使用者根據專案類型選擇。
- 在編輯器介面中，使用者制定詳細的文字提示，指定所需輸出，利用自然語言進行有效的 AI 圖像生成。
- 對於轉換任務，使用者透過拖放區域上傳源图像，支援 JPEG、PNG 或 WebP 格式，最大 5MB。
- 模型選擇器選單允許使用者選擇特定 AI 模型，如 Nano Banana 2，以利用其獨特的生成能力。
- 點擊生成按鈕啟動處理；系統根據所選模型從使用者餘額中扣除適用積分。
- 預覽面板顯示生成的輸出，允許使用者評估提示遵循性、視覺品質和創意一致性。
- 如果初始結果不理想，使用者可以細化提示文字或調整參數後重新生成以改進結果。
- 整合的提示庫為常見用例提供預建示例，促進更快速的提示工程和結果。
- 滿意後，使用者可以下載最終媒體檔案為偏好格式或使用分享功能進行直接分發。
- 賬戶設置部分允許監控積分消耗和訂閱狀態，確保高效資源管理。
- 通過重複使用，使用者發展提示構建和模型選擇的熟練度，隨時間優化創意工作流程。
