Nano Banana prompts: cómo describir lo que quieres y obtenerlo
Emily Carter
La mayoría de los consejos sobre prompts consiste en listas de palabras mágicas: añade «8K», añade «premiado», añade «iluminación cinematográfica». Con los modelos actuales eso apenas cambia nada, y a veces empeora el resultado.
Lo que sí funciona es dar cuatro datos concretos y omitir el resto.
Respuesta directa. Estructura el prompt así: sujeto, contexto, luz, encuadre. «Taza de cerámica blanca, sobre una mesa de roble junto a una ventana, luz de mañana entrando de lado, plano cenital cercano.» Cuatro elementos, unas 25 palabras. Eso rinde mejor que seis líneas de adjetivos.
Los cuatro datos que importan
1. El sujeto, con material
No «una taza» sino «una taza de cerámica blanca sin asa». El material es lo que más cambia el resultado, porque determina cómo se comporta la luz: la cerámica difunde, el metal refleja, el vidrio transmite.
Si el sujeto es un producto real, describe la forma y el material antes que la marca o el nombre. El modelo no sabe qué es tu producto; sabe qué es un cilindro de cerámica mate.
2. El contexto, concreto
No «en un ambiente acogedor» sino «sobre una mesa de roble junto a una ventana». Lo abstracto no le da nada al modelo con lo que trabajar, así que promedia todas las escenas acogedoras que ha visto y devuelve algo genérico.
3. La luz, con dirección
Es el dato que más se olvida y el que más distingue una imagen que parece fotografía de una que parece render.
- «luz de mañana entrando de lado» → sombras largas, tono cálido
- «luz difusa de día nublado» → sin sombras marcadas, plano
- «luz de estudio frontal» → limpio, comercial, sin drama
- «contraluz» → silueta, halo en los bordes
Elige una. Combinar dos tipos de luz produce resultados incoherentes.
4. El encuadre
«Plano cenital», «plano a la altura del producto», «tres cuartos», «plano general». Sin esto, el modelo elige por defecto un tres cuartos ligeramente elevado, que es correcto y aburrido.
Lo que no hace falta poner
«Alta calidad», «8K», «profesional», «impresionante». No aportan información. Los modelos actuales generan a la máxima calidad de la que son capaces sin que se lo pidas.
«Premiado», «tendencia en Artstation». Restos de una generación anterior de modelos. Hoy solo ocupan espacio y desvían la atención del modelo.
Negaciones largas. «Sin texto, sin personas, sin marcas de agua, sin bordes» funciona peor de lo que parece: mencionar algo, aunque sea para negarlo, lo introduce en el cálculo. Es mejor describir positivamente lo que sí quieres.
Por qué los prompts largos rinden peor
Cada término que añades compite por la atención del modelo con los anteriores. Con quince conceptos, el modelo intenta satisfacerlos todos parcialmente y no cumple ninguno bien.
Pasadas unas 40 o 50 palabras, añadir detalle empieza a restar. Si necesitas mucha precisión, la vía no es un prompt más largo: es generar una versión base y luego refinarla por partes.
Refinar en lugar de reescribir
Este es el cambio de método que más resultado da.
En lugar de reescribir el prompt entero cuando algo no sale, genera la base y corrige lo concreto:
- Prompt corto con los cuatro datos → imagen base
- Editas lo que falla: haces clic en el elemento y describes el cambio, o marcas una zona y pides que se reconstruya
- Repites hasta que esté
Es más rápido y más controlable, porque cada corrección afecta solo a lo que señalas. Reescribir el prompt cambia toda la imagen, incluidas las partes que ya estaban bien. El generador de imágenes permite las dos vías; la segunda casi siempre gana.
Donde estos modelos siguen fallando
Vale la pena saberlo para no perder tiempo:
Texto dentro de la imagen. Ha mejorado mucho y sigue sin ser fiable para más de tres o cuatro palabras. Si el texto tiene que ser exacto, ponlo encima después en lugar de pedirlo en el prompt.
Manos y dedos. Mejor que antes, aún inconsistente. Encuadres que no incluyan manos en primer plano ahorran intentos.
Relaciones espaciales complejas. «Tres objetos, el rojo detrás del azul y el verde a la izquierda de los dos» sale mal con frecuencia. Con dos sujetos y una relación simple funciona.
Reproducir una marca o un producto concreto. El modelo no conoce tu producto. Si tiene que aparecer exactamente, súbelo como imagen de partida en lugar de describirlo.
Cuatro prompts que funcionan
Producto sobre fondo limpio:
Botella de vidrio ámbar con tapón de corcho, sobre fondo blanco liso, luz de estudio difusa desde arriba, plano frontal a la altura del producto.
Escena de uso:
Cuaderno de tapa de tela gris abierto sobre una mesa de madera clara, taza de café al lado, luz de mañana entrando por la izquierda, plano cenital ligeramente inclinado.
Fondo para banner:
Superficie de hormigón claro con textura suave, degradado hacia el azul en la esquina superior derecha, sin objetos, iluminación uniforme, plano frontal.
Imagen editorial:
Manos sosteniendo una planta pequeña en maceta de barro, fondo desenfocado de interior con luz natural, luz suave lateral, plano medio corto.
Conclusión
Sujeto con material, contexto concreto, luz con dirección, encuadre. Unas 25 a 40 palabras. Nada de adjetivos de calidad ni negaciones largas. Y cuando algo no sale, refina la parte que falla en lugar de reescribir el prompt entero.
Emily Carter
Ayudo a equipos de marketing de empresas SaaS en fase temprana y a marcas que venden directo al consumidor a producir más material de campaña sin perder coherencia de marca. Me centro en flujos de trabajo prácticos: desde probar creatividades en redes de pago hasta iterar sobre lo que funciona.
Preguntas frecuentes
Con cuatro datos en este orden: sujeto, contexto, luz y encuadre. «Taza de cerámica blanca, sobre mesa de roble junto a una ventana, luz de mañana lateral, plano cenital cercano» funciona mejor que tres líneas de adjetivos. La especificidad importa más que la longitud.
