用Nano Banana复刻爆款AI视频：从名画人物到现实场景的创意实践
近期，不少用户仍在探讨如何使用Nano Banana模型，以及Google AI Studio在上传图片时出现卡顿的解决方案。其实，更高效的路径是借助Lovart平台——目前体验Nano Banana最流畅的工具。
当新一代模型已经推动行业创新时，我们无需在基础操作上反复试错。本文将展示如何利用Lovart与Nano Banana结合，复刻X平台上一个浏览量超200万的热门AI视频，并拆解其创作流程。
灵感来源：让名画人物“活”在现实场景中
该爆款视频的核心创意在于将经典名画中的人物“复活”至现代真实环境，例如把梵高带入春日公园。这种艺术与现实融合的表现形式极具视觉冲击力和传播潜力。
Nano Banana模型在此类创作中展现出显著优势：能高度保持人物面部特征的一致性，同时精准控制动作与姿态。通过生成多张连贯的表情与动作图像，再结合AI视频工具的首尾帧功能，即可合成自然流畅的短视频内容。
全流程实操：三步构建完整AI视频
团队已在Lovart平台上完成整个复刻过程，以下为具体步骤还原。
第一步：风格迁移——从自画像到写实肖像
选取梵高自画像作为原始输入（如下图），利用Nano Banana进行风格转换，生成写实风格人像。
Nano Banana的优势在于跨风格一致性表现优异，即使从印象派笔触过渡到高精度写实细节，仍能准确保留人物五官结构与神态特征。
推荐使用英文提示词以获得更佳效果。示例提示词如下：
A realistic, lifelike portrait of a man: He has vivid, fiery red hair and a neatly trimmed short red beard, with natural, true-to-life skin texture and clearly visible details. He is dressed in a light blue suit jacket and a white shirt, looking tidy and elegant. His facial expression conveys pleasant surprise—his eyes are wide open, the corners of his mouth parted in a sincere and lively smile, and his gaze is slightly raised, directed to the right. The background is a dense, highly realistic blue mist...
在Lovart画布中上传原图并运行提示词，模型即可输出高质量写实图像。
第二步：生成动态场景——首尾帧技术实现画面转场
将初始图像与目标图像配对，使用Lovart内置的视频生成功能（选择Kling 2.1模型），配合描述性提示词实现平滑过渡。
关键提示词包括背景演变、人物动作变化及整体氛围设定。例如：
- 开始：梵高站在蓝色漩涡油画背景中。
- 背景转变：蓝色漩涡褪去，逐步变成浓厚、艳丽、青春的蓝色雾气。
- 人物转变：皮肤与衣袍纹理渐渐转为真实，梵高完全变为真人形象，红发蓬松，橙红色短须自然。身体略微转向左侧。
- 表情变化：先是短暂的惊讶，随后转为由衷喜悦。
约1分钟后即可生成首个视频片段，实现从画作风格到现实质感的无缝转化。
第三步：扩展叙事——构建连续场景与动作序列
为进一步增强故事感，可继续生成后续场景。例如让梵高出现在荷兰风格公园小径上行走、走向长椅并坐下。
每一步均遵循相同流程：先生成静态图像，再通过首尾帧生成动态视频。提示词需详细描述镜头起始状态、动作路径、环境细节及光影氛围。
示例提示词（行走场景）：
A realistic, lifelike portrait of Van Gogh: He has vivid, fiery red hair and a neatly trimmed short red beard... He is walking along a path in a Dutch-style park, his posture natural and fluid, body slightly leaning forward, eyes focused on an empty bench not far ahead...
最终生成的视频呈现出人物自然行走、转身、落座等连贯动作，营造出“走出画布”的沉浸式体验。
Lovart的优势：一体化创作链路提升效率
Lovart集成了Nano Banana与Kling模型，支持画布内并行生成、编辑图像，并直接衔接视频生成。相比拼接多个工具（如豆包+Kling），Lovart实现了从单图生成到视频输出的全流程闭环。
此外，平台调用的是未压缩API接口，图像清晰度更高，且提供一键高清修复功能，确保输出质量稳定细腻。
总结：探索AI视频创作的新可能
本次实践耗时约6小时，主要时间用于优化提示词。尽管Nano Banana无法做到100%精确响应，但通过反复调试，最终可实现理想效果。
核心价值在于启发创作者跳出静态图像思维，向动态内容延伸。借助Lovart这类集成化平台，AI视频创作正变得越来越高效与可复制。
未来，类似方法还可应用于更多文化IP活化场景，如将中国四大美人置于北京街头，或让历史人物“现身”现代城市。AI时代，鼓励更多人成为真正的内容创造者（Maker）。
