Quick Start: AI Logo Generation
Best model for most logos: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Basic Prompt Formula
CODEBLOCK0
Example
CODEBLOCK1
For the full 7-step prompt framework and model comparison, load ai-generation.md.
Decision Tree
| Situation | Load |
|---|
| AI generation (Nano Banana, GPT Image, prompts, iOS icons) | INLINECODE1 |
| Logo types (wordmark, symbol, combo, emblem) |
types.md |
| Design process with a human designer |
process.md |
| File formats and export requirements |
formats.md |
| DIY without AI (templates, Canva) |
diy.md |
| Hiring designers or agencies |
hiring.md |
Model Quick Reference
| Model | Best For |
|---|
| Nano Banana Pro | Overall best, text + icons, App Store icons |
| GPT Image 1.5 |
Conversational iteration, natural language |
|
Ideogram | Perfect text rendering |
|
Midjourney v7 | Artistic icons only (no text) |
iOS App Icons (Liquid Glass)
iOS 26 uses Liquid Glass design. Use this prompt structure:
CODEBLOCK2
See ai-generation.md for the complete iOS 26 prompt template.
Validation Loop (MANDATORY)
NEVER deliver without visual review. Every AI output must be inspected before sharing.
- 1. Generate → 2. Look at the actual image → 3. Check for issues → 4. Fix or regenerate → 5. Repeat (max 5-7 attempts)
Common fixes:
- - Unwanted padding → Crop
- Elements cut off → Regenerate with "centered composition"
- Text garbled → Use Nano Banana/Ideogram or add manually
- Too complex → Simplify prompt
If 5-7 attempts fail, change model or strategy entirely.
Universal Truths
AI output is a starting point. Every AI logo needs vectorization, cleanup, and manual text refinement. Never use raw output as final.
Test at small sizes early. If it doesn't work at 32px, simplify. Most real-world usage is small.
Text handling varies. Only Nano Banana and Ideogram reliably render text. For Midjourney, generate icon-only.
Simple logos last. Nike, Apple, McDonald's. Complexity dates quickly and fails at small sizes.
Before Finalizing
- - [ ] Works in black and white
- [ ] Readable at 32px (favicon test)
- [ ] Vectorized (SVG), not just PNG
- [ ] All variants created (horizontal, stacked, icon-only)
- [ ] Text manually refined, not AI-generated
- [ ] Tested on dark and light backgrounds
When to Load More
| Situation | Reference |
|---|
| Full prompt frameworks, model comparison, iOS icons | INLINECODE8 |
| Wordmark vs symbol vs emblem decisions |
types.md |
| Working with designers, brief templates |
process.md |
| SVG, PNG, favicon, size requirements |
formats.md |
| Track what works, learn from iterations |
feedback.md |
快速入门:AI标志生成
大多数标志的最佳模型:Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro图像)
基础提示公式
创建一个[风格]的标志,以[元素]为特色,背景为[背景]。
[描述]。该标志在32像素下应呈现良好效果,且形状可识别。
示例
创建一个极简主义标志,以几何山峰为特色,背景为白色。
线条简洁,海军蓝(#1E3A5A),现代专业风格。
该标志在32像素下应呈现良好效果,且形状可识别。
如需完整的7步提示框架和模型对比,请加载ai-generation.md。
决策树
| 情况 | 加载 |
|---|
| AI生成(Nano Banana、GPT图像、提示词、iOS图标) | ai-generation.md |
| 标志类型(文字标、图形标、组合标、徽章标) |
types.md |
| 与人类设计师合作的设计流程 | process.md |
| 文件格式和导出要求 | formats.md |
| 无AI自助设计(模板、Canva) | diy.md |
| 雇佣设计师或设计机构 | hiring.md |
模型快速参考
| 模型 | 最佳用途 |
|---|
| Nano Banana Pro | 综合最佳,文字+图标,App Store图标 |
| GPT Image 1.5 |
对话式迭代,自然语言 |
|
Ideogram | 完美文字渲染 |
|
Midjourney v7 | 仅限艺术图标(无文字) |
iOS应用图标(液态玻璃)
iOS 26采用液态玻璃设计。使用此提示结构:
创建一个精致的iOS应用图标,以[元素]为特色。
圆角方形,[颜色]渐变,居中极简白色符号。
柔和阴影,玻璃质感效果,在60像素下表现良好。
该图标代表[应用用途]。
完整iOS 26提示模板请参见ai-generation.md。
验证循环(必做)
未经视觉审查,绝不交付。 每次AI输出在分享前必须经过检查。
- 1. 生成 → 2. 查看实际图像 → 3. 检查问题 → 4. 修复或重新生成 → 5. 重复(最多5-7次尝试)
常见修复:
- - 多余内边距 → 裁剪
- 元素被截断 → 使用居中构图重新生成
- 文字乱码 → 使用Nano Banana/Ideogram或手动添加
- 过于复杂 → 简化提示词
如果5-7次尝试失败,则完全更换模型或策略。
通用真理
AI输出只是起点。 每个AI标志都需要矢量化、清理和手动文字优化。切勿将原始输出作为最终成品。
尽早在小尺寸下测试。 如果在32像素下效果不佳,请简化。大多数实际使用场景都是小尺寸。
文字处理能力各不相同。 只有Nano Banana和Ideogram能可靠渲染文字。对于Midjourney,仅生成图标部分。
简洁的标志经久不衰。 耐克、苹果、麦当劳。复杂的标志会迅速过时,且在小尺寸下效果不佳。
最终定稿前检查清单
- - [ ] 黑白模式下可用
- [ ] 32像素下可读(favicon测试)
- [ ] 已矢量化(SVG),而非仅PNG
- [ ] 已创建所有变体(横版、堆叠版、仅图标版)
- [ ] 文字已手动优化,非AI生成
- [ ] 已在深色和浅色背景上测试
何时加载更多内容
| 情况 | 参考 |
|---|
| 完整提示框架、模型对比、iOS图标 | ai-generation.md |
| 文字标、图形标、徽章标的选择决策 |
types.md |
| 与设计师合作、简报模板 | process.md |
| SVG、PNG、favicon、尺寸要求 | formats.md |
| 记录有效方法,从迭代中学习 | feedback.md |