Nano Banana Pro OpenRouter作者 GitHub Awesome Copilot Contributors

Nano Banana Pro OpenRouter Skill.

生成图像、编辑现有图像，或组合最多三个参考素材，并将每个输出保存为指定文件名。

图像编辑
图像合成

来源审查 · Nano Banana Pro OpenRouterSKILL.md

任务图像编辑产出 • 以明确文件名保存的生成或编辑图像 • 使用最多三张所提供源图像制作的合成图 • 当响应包含多个输出时生成的编号图像文件 开始之前 需要 uv、附带的 Python 脚本，以及具有相应模型访问权限和额度的 OPENROUTER_API_KEY。

编辑摘要 · 已审查来源 2026-10-07 · 并非生成的示例

01 功能说明

通过 OpenRouter 生成、编辑和合成图像

一个通过 uv 运行的 Python 接口，用于使用 OpenRouter 生成、编辑图像及进行有限的多图合成。

基于来源的工作流并非执行基准测试

工作方式

Nano Banana Pro OpenRouter 围绕一个通过 uv 运行的 Python 脚本封装了图像工作流。所审查的来源以 OpenRouter Gemini 图像模型为目标，支持三种不同用途：根据文本生成、编辑所提供的图像，或组合多个参考素材。通过重复使用输入图像参数，一次请求最多可包含三张源图像。

实用控制项特意保持精简：输出文件名、1K、2K 或 4K 分辨率选项，以及可选的系统模板资源。返回多张图像时，会使用带编号后缀的文件名保存。这是由 API 驱动的图像工作流，因此需要单独确认当前模型可用性、账户额度，以及上传参考图像的相关权利。

预期交付物

以明确文件名保存的生成或编辑图像
使用最多三张所提供源图像制作的合成图
当响应包含多个输出时生成的编号图像文件

查看示例任务说明

从任务说明到审查

01
准备输入素材
确定任务是生成、编辑还是合成。提供不超过三张本地参考图像，并说明每张图像的用途。
02
设定输出约定
选择文件名和分辨率。说明哪些元素必须保持不变，以免宽泛的编辑提示词意外替换主体。
03
运行并审查文件
使用附带的脚本和已配置的 OpenRouter 账户。逐一检查保存的输出，并明确报告身份验证或额度方面的失败。

02 适用场景

适用场景

需要 uv、附带的 Python 脚本，以及具有相应模型访问权限和额度的 OPENROUTER_API_KEY。

适合的任务

基于参考图的编辑适用于需要更改特定现有图像的背景、场景或处理方式时。
小规模图像合成适合将少量所提供的主体组合到一个场景中的任务，并明确说明每个来源的作用。

需要核查的限制

三张图像的输入上限所审查的脚本接口最多接受三张输入图像。更大的参考图板需要采用其他工作流，或明确精简素材。
服务提供商依赖必须具备 OpenRouter 密钥、可用额度以及所记录模型的访问权限；该技能不附带这些服务。

请准备这些输入

编辑说明描述预期的更改，并将其与应保持稳定的特征区分开来。
参考文件提供本地图像路径，并确认已获准将其上传至所选服务提供商。
分辨率和目标位置选择 1K、2K 或 4K，并指定不会覆盖源图像的输出路径。

03 关键决策

关键决策

各生成模式相互独立
同一个脚本接口可以处理纯文本、单图和多图请求，同时不会假定这些任务需要完全相同的输入。
可预测的文件处理
明确的文件名和编号输出有助于保留不同版本，并在聊天之外进行比较。

04 示例任务

尝试一份聚焦的任务说明

以下示例任务说明尚未经过测试。使用前请检查该技能的配置要求。

检查配置

将脚本和资源与该技能放在一起。文档中的 uv 调用会运行生成任务；它不是代理安装命令。

上游源文件

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/3a685010a7afdc0dbd4c83b7fbda6c316aa516e5/skills/nano-banana-pro-openrouter/SKILL.md

需要 uv、附带的 Python 脚本，以及具有相应模型访问权限和额度的 OPENROUTER_API_KEY。

先完成一项交付物

运行该技能前，请根据需要调整此任务说明中的范围、源素材和约束条件。

示例任务说明

使用 nano-banana-pro-openrouter，根据所提供的两张产品图像创建一张 2K 合成图。保留每件产品的形状和印刷标签，将它们放在中性的影棚台面上，并保存至 assets/product-pair.png，且不得覆盖原图。首先确认服务提供商的可用性和上传权限。如果 API 失败，请报告错误，不要反复消耗额度。

检查结果

依据这些可观察的标准检查实际输出。

输出文件与所有输入图像相互独立。
请求的主体和受保护的细节在编辑后得以保留。
每个返回的版本都具有不同的已保存文件名。

OpenDesign 为编码代理提供本地设计工作区。此页面并不表示该技能已捆绑提供，也不表示其中包含其外部工具、凭据和软件依赖项。

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05 来源与许可证

来源与许可证

本页面描述的是下方所链接的固定来源修订版。上游行为和要求可能会发生变化。

来源所有者: GitHub Awesome Copilot Contributors
仓库: github/awesome-copilot
技能文件: skills/nano-banana-pro-openrouter/SKILL.md
许可证: MIT
已审查的快照: 2026-10-07 · 3a685010a7af

编辑来源摘要

一个通过 uv 运行的 Python 接口，用于使用 OpenRouter 生成、编辑图像及进行有限的多图合成。

由 OpenDesign 根据所链接来源撰写的原创摘要。仓库星标数是带有时间属性的受欢迎程度指标，并不代表技能使用量或质量评分。

06 开始前的问题

开始前的问题

我可以提供多张参考图像吗？

可以，所审查的接口允许重复使用输入图像参数，最多可提供三张图像。

如果返回多张图像，会如何处理？

根据文档所述行为，系统会在输出文件名后附加编号后缀，并报告每个已保存文件的路径。

4K 选项能保证精确的细节吗？

它只是请求的输出设置，并非质量保证。请检查实际文件和模型响应，尤其要关注细小文字和身份特征的保留情况。

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