據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Nano banana korean rendering 累計下載 2,768 次、獲 1 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 3,900 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 377 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 80 | 2471 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 191 | 2768 | 1 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
偵測和分析文字樣式,用Canvas繪製,再將圖片交給Gemini。分析階段可規則備援,但完整模型流程需GEMINI_API_KEY和合適字型。提示詞與參考圖可能離開本機,應核准該處理並複核相依套件、字型和最終文字。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2768 | — | 1 |
| 2026-08 | 2428 | +4.0% | 1 |
| 2026-07 | 2335 | +9.4% | 1 |
| 2026-06 | 2135 | +5.6% | 1 |
| 2026-05 | 2022 | — | 1 |
| 2026-03 | 1762 | — | 1 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: text-preserve description: 비라틴 문자(한글, 일본어, 중국어 등)를 AI 이미지에 정확히 렌더링하는 스킬. Canvas 프리렌더링과 Gemini를 활용하여 텍스트 깨짐 없이 이미지를 생성합니다. tags: - korean - 한국어 - 한글 - japanese - chinese - rendering
- text
- image
- canvas
- gemini
- font
- typography
- 텍스트
- 렌더링
- 이미지
---
# 다국어 텍스트 프리렌더링 스킬
AI 이미지 모델은 한글·한자·일본어 등 비라틴 문자를 직접 그리면 글자가 깨지거나 오타가 생깁니다.
이 스킬은 **웹앱과 완전히 동일한 파이프라인**을 제공합니다:
1. **detect** — 프롬프트에 비라틴 문자가 있는지 감지
2. **analyze** — Gemini LLM으로 프롬프트에서 텍스트와 스타일 추출
3. **render** — Canvas로 정확한 폰트를 사용해 텍스트를 PNG 프리렌더링
4. **generate** — 프리렌더링 PNG를 Gemini 이미지 생성에 인풋으로 넣어 최종 이미지 생성
## 최초 설정 (한 번만)
```bash
cd {baseDir} && node setup.mjs
```
- `canvas` + `@google/generative-ai` npm 패키지 설치
- Noto Sans 폰트 파일을 `{baseDir}/fonts/`에 준비
## 환경 변수
| 변수 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
| `GEMINI_API_KEY` | ⭐ 필수 | Gemini Flash(분석) + Gemini Image(생성) 모두에 사용 |
| `GEMINI_IMAGE_MODEL` | 선택 | 이미지 생성 모델 (기본: gemini-3-pro-image-preview) |
---
## 사용 흐름 (Step-by-Step)
### 한 번에 실행: `pipeline`
전체 파이프라인을 한 명령어로 실행합니다:
```bash
node {baseDir}/render.mjs pipeline "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘" \
--output /tmp/final-image.png --no-base64
```
결과:
```json
{
"detect": { "needsRendering": true, "primaryScript": "hangul", ... },
"analyze": { "texts": [...], "style": {...}, "reasoning": "..." },
"render": { "success": true, "outputPath": "/tmp/text-render-xxx.png", ... },
"generate": { "success": true, "outputPath": "/tmp/final-image.png", ... }
}
```
### 단계별 실행
#### Step 1: 비라틴 문자 감지 (`detect`)
```bash
node {baseDir}/render.mjs detect "사용자 프롬프트 전체"
```
- `needsRendering: false` → 프리렌더링 없이 일반 이미지 생성 진행
- `needsRendering: true` → Step 2로 진행
#### Step 2: Gemini LLM 프롬프트 분석 (`analyze`)
```bash
node {baseDir}/render.mjs analyze "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘"
```
Gemini Flash가 프롬프트를 분석하여:
- 이미지에 들어갈 **텍스트** 추출 (따옴표, 레이블, 맥락 기반)
- 디자인 맥락에 맞는 **스타일** 결정 (폰트, 크기, 색상)
- 각 텍스트의 **역할**(headline/subheadline/body/caption) 지정
- 각 텍스트의 **스크립트·언어** 자동 감지
> **GEMINI_API_KEY가 없으면** 규칙 기반 fallback이 동작합니다.
#### Step 3: Canvas 프리렌더링 (`render`)
analyze 결과를 그대로 render에 전달합니다:
```bash
node {baseDir}/render.mjs render \
--json '{"texts":[...],"style":{...}}' \
--output /tmp/rendered-text.png
```
또는 JSON 파일로:
```bash
node {baseDir}/render.mjs render --input /tmp/analysis.json --output /tmp/rendered-text.png
```
#### Step 4: Gemini 이미지 생성 (`generate`)
**프리렌더링된 텍스트 PNG를 Gemini에 인풋 이미지로 넣어서 최종 이미지를 생성합니다.**
```bash
node {baseDir}/render.mjs generate \
--prompt "욎홎 뙤앾뼡이라는 지역 축제 포스터 만들어줘" \
--rendered /tmp/rendered-text.png \
--analysis '{"texts":[...],"style":{...}}' \
--output /tmp/final-image.png \
--no-base64
```
이 명령어는 내부적으로:
1. 프리렌더링 PNG를 **첫 번째 참조 이미지**로 Gemini에 전달
2. `buildTextRenderFinalPrompt`로 프롬프트를 구성 (텍스트 목록 + 스타일 + "텍스트를 다시 그리지 말고 그대로 사용하라" 지침)
3. Gemini가 텍스트를 자연스럽게 통합한 최종 이미지를 생성
추가 참조 이미지가 있으면 `--ref`로 전달:
```bash
node {baseDir}/render.mjs generate \
--prompt "포스터 만들어줘" \
--rendered /tmp/rendered-text.png \
--ref /tmp/user-reference.jpg \
--output /tmp/final-image.png
```
---
## 지원 폰트
| 언어 | sans-serif | serif | display | handwriting |
|---|---|---|---|---|
| 한국어 | Noto Sans KR | Noto Serif KR | Black Han Sans | Nanum Pen Script |
| 일본어 | Noto Sans JP | Noto Serif JP | Noto Sans JP | Noto Sans JP |
| 중국어 | Noto Sans SC | Noto Serif SC | Noto Sans SC | Noto Sans SC |
| 태국어 | Noto Sans Thai | — | — | — |
| 영어 | Inter | Georgia | Impact | Comic Sans MS |
## 텍스트 역할별 크기
| role | 용도 | 크기 비율 |
|---|---|---|
| headline | 메인 제목 | 1.0x |
| subheadline | 부제목 | 0.7x |
| body | 본문 | 0.5x |
| caption | 캡션/설명 | 0.4x |
## 폰트 크기 매핑
| fontSize | 픽셀 |
|---|---|
| small | 24px |
| medium | 36px |
| large | 48px |
| xlarge | 72px |
---
## 트리거 키워드
이 스킬은 사용자 프롬프트에 다음 키워드가 포함되어 있을 때 자동 활성화됩니다:
`텍스트`, `글자`, `문구`, `로고`, `워터마크`, `브랜드`, `글씨`, `제목`, `헤드라인`,
`text`, `logo`, `title`, `headline`,
또는 프롬프트에 한글/한자/일본어/태국어/아랍어 등 비라틴 문자가 포함된 경우.
## 규칙 (Do)
- 비라틴 문자가 감지되면 반드시 전체 파이프라인 (detect→analyze→render→generate)을 실행한다
- `analyze`로 LLM이 텍스트와 스타일을 추출하도록 한다
- `render`로 Canvas 프리렌더링 PNG를 생성한다
- `generate`로 프리렌더링 PNG를 Gemini에 인풋으로 넣어 최종 이미지를 생성한다
## 금지사항 (Don't)
- AI 모델에게 비라틴 문자를 직접 그리라고 요청하지 않는다
- 프리렌더링 없이 한글/한자/일본어 텍스트를 이미지 프롬프트에 포함하지 않는다
- `render` 단계를 건너뛰고 바로 `generate`하지 않는다
- `analyze` 결과에서 텍스트를 임의로 수정하지 않는다
ContextWeave 架構圖一鍵生成
用 Nano Banana Pro 生成或編輯圖片的指令碼技能。
用 whisper 命令列工具在本機將音訊轉成文字或進行翻譯。
透過 MCP 服務生成與編輯圖表的技能。
面向介面設計的思路與落地建議技能,覆蓋佈局、互動流程、設計令牌與前端改動。
面向多家影片模型 API 的 AI 影片生成與編排技能。
用 ffmpeg 從影片裡取出畫面幀,或生成便於快速檢視的縮圖。
用本地 Whisper 把音訊檔案轉成文字,模型下載完成後可完全離線執行。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。