Nano Banana Pro

Grundfunktionen

• Text → Bild: vollständige promptgesteuerte Generierung mit hoher Prompt-Treue.
• Bild → Bild (Bearbeitungen): feine, gezielte Edits mit beibehaltener Subjekt-/Charakterkonsistenz über mehrere Bearbeitungen.
• Maximale Ausgabeauflösung: bis zu 4K (Beispiele und unterstützte exakte Pixelgrößen hängen vom Seitenverhältnis ab; die API stellt 1K/2K/4K Voreinstellungen bereit)
• Iterative Planung & Selbstkorrektur: eine interne „Mehrstufen“-Pipeline, die häufige visuelle Fehler (Perspektive, Text, feine Geometrie) erkennt und korrigiert.
• Fortschrittliches Text-Rendering im Bild: klare, gut lesbare mehrsprachige Texte (von kurzen Bildunterschriften bis zu langen Absätzen), geeignet für Poster, Mockups und Infografiken.
• 5 Charaktere und Detailtreue für bis zu 14 Objekte/Referenzbilder in einem einzelnen Workflow.
• Wasserzeichen / Herkunftsnachweis: alle generierten Bilder enthalten ein SynthID-Wasserzeichen; das Modell bettet C2PA-Metadaten für Herkunft in manchen Produktintegrationen ein.

Versionen & Benennung von Gemini 3 Pro Image

• gemini-3-pro-image-preview
• gemini-3-pro-image

Technische Details

Architektur

• Abstammung / Backbone: Nano Banana Pro basiert auf Googles weiterentwickeltem Gemini-Bild-Stack — konkret auf der neuen Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 Architektur (ein leistungsfähigeres multimodales Bild+Text-Framework). Das ist eine Weiterentwicklung von Gemini 2.5 Flash Image (dem ursprünglichen „nano-banana“) zu einem nativ multimodalen Bildmodell mit erweiterten visuell-sprachlichen Schlussfolgerungsfähigkeiten.
• Modellverhalten: native Multimodalität (Bild + Text + Weltwissen), explizite Pipelines für Multi-Image-Fusion sowie ein interner, gestufter Planer, der Ausgaben über mehrere Durchläufe verfeinert statt eine einzelne statische Probe zu erzeugen. Frühe Berichte deuten auf stärkere geometrische/optische Schlussfolgerungen (Glas, Brechung) gegenüber früheren Versionen hin.
• Denken / interne Verfeinerung: Das Modell verwendet intern einen sichtbaren „Denk“-Prozess, um die Komposition zu verfeinern (die API dokumentiert dieses Verhalten und weist darauf hin, dass diese internen Schritte nicht als finale Bild-Tokens berechnet werden).
• Grounding & Tools: Unterstützt Search Grounding (kann Webfakten in die Erstellung von Diagrammen/Infografiken einbeziehen). Es unterstützt außerdem Systemanweisungen für deterministischere Steuerung.

Wichtige API-Parameter:

• thinking_level (low / high), um Latenz gegen Tiefe der Begründung zu tauschen;
• media_resolution (low/medium/high), um OCR-/Detail-Lesetokens für Bilder zu steuern;
• generationConfig.imageConfig zur Steuerung von Seitenverhältnis/Auflösung bei Bildausgaben.

Bildlimits:

• Unterstützte Eingabemodalitäten: Text und Bilder (das Modell akzeptiert keine Audio- oder Videoeingaben zur Bildgenerierung).
• Maximale Anzahl Bilder pro Prompt: 14 (für die Gemini 3 Pro Image preview).
• Maximale Bildgröße (Upload): 7 MB pro Eingabebild.
• Unterstützte Seitenverhältnisse: 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9, etc.

Ausgabebilder / Tokens: hohe Limits, mit 4K/4096px unterstützt.

Benchmark-Leistung

Kurzfassung: Öffentliche/frühe Benchmarks sind bislang überwiegend qualitativ / communitygetrieben, berichten jedoch durchweg über deutliche Verbesserungen bei Auflösung, Artefaktreduktion und physikalischer Treue gegenüber dem ursprünglichen nano-banana (Gemini 2.5 Flash Image). Benannte „Challenges“ zeigen klare visuelle Fortschritte, aber es liegen noch keine (öffentlichen) standardisierten numerischen Benchmark-Tabellen von Google vor, die v1 → v2 über gängige Bildgenerierungsmetriken vergleichen.

• Qualitative Community-Tests: sauberere Kanten, schärfere Mikrodetails, realistischere Farben und höhere Prompt-Treue (weniger halluzinierte Requisiten, konsistentere Charaktere). Beliebte informelle Tests umfassen den sogenannten „Wine Glass Test“ und die „Glass Burger Challenge“, bei denen GEMPIX2 (Nano Banana Pro) Transparenz und Brechung deutlich besser handhabt als frühere Builds.
• Texthandhabung: Nano Banana Pro zeigt sichtbar verbesserte Typografie und Textplatzierung innerhalb von Bildern (eine beständige Schwäche vieler Bildmodelle). Community-Vergleiche weisen auf weniger verstümmelte gerenderte Glyphen hin.
• Durchsatz / UX: schnellere Iterationsgeschwindigkeit und eine UX, die auf dem Backend eine mehrstufige Verfeinerung durchführt, sodass Nutzer verlässlichere Erstpass-Ergebnisse sehen (reduziert manuelle Neugenerierungen).

Einschränkungen & Risiken

• Inhaltsfilter & Erkennung: Plattformen, die das Modell integrieren (z. B. Whisk/Drittanbieter-Apps), können strenge Promi- oder Ähnlichkeitserkennung aktivieren und bestimmte Ausgaben blockieren, was sich auf kreative Workflows auswirkt, die auf realistische Promi-Ähnlichkeiten bauen.
• Halluzination / Grenzfälle der Begründung: obwohl verbessert, kann das Modell weiterhin physikalisch unrealistische Artefakte erzeugen, insbesondere bei dichtem symbolischem Text innerhalb von Bildern oder hoch technischen Diagrammen — NB2 scheint diese Fehler gegenüber früheren Versionen zu reduzieren.
• Sicherheit & Missbrauch: generative Bildmodelle können zur Erstellung problematischer oder schädlicher Inhalte verwendet werden. Google wendet Einschränkungen, Inhaltsfilter und das SynthID-Wasserzeichen an, um die Herkunft zu unterstützen; dennoch ist es zu Missbrauch gekommen (hochkarätige Kontroverse im Zusammenhang mit einem Nano Banana generierten Bild in einem politisch sensiblen Kontext).

Wie Nano Banana Pro im Vergleich zu anderen Modellen abschneidet

• Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — starke mobile Integration, Multi-Image-Fusion, iterative Selbstkorrektur, 2K nativ/4K Upscaling, eng in Google-Apps (Search, Photos, Workspace/Gemini) integriert. Am besten für Workflows, die zuverlässige Edits, Kontinuität und Integration mit Google-Diensten benötigen.
• Midjourney — glänzt bei stilisierten künstlerischen Ausgaben und communitygetriebener Prompt-Optimierung; zielt typischerweise nicht auf fotoakurate Multi-Image-Fusion oder tiefgehende multimodale Edit-Pipelines ab.
• Stable Diffusion / offene Gewichte — vollständig offen, hochgradig anpassbar und lokal betreibbar; ein Ökosystem aus Checkpoints und Fine-Tuning ist ein entscheidender Vorteil für Forschung und Offline-Nutzung. Weniger „One-Click“-Mobile-Integration und weniger konsistente Multi-Image-Edit-Kohärenz out-of-the-box als Nano Banana Pro.
• Seedream 4.0 (ByteDance) — kürzlich ausdrücklich als Nano Banana Wettbewerber positioniert, mit Fokus auf ultraschnelles Rendering, 2K-Ausgabe und Unterstützung vieler Referenzbilder (bis zu sechs). Positioniert als Pro/Creator-Alternative.

(Diese Vergleiche sind auf hoher Ebene; wählen Sie das passende Tool für Ihren Workflow: Offenheit/Anpassbarkeit → Stable Diffusion; stilisierte Kunst → Midjourney; integrierte, konsistente mobile Bearbeitung mit aggressiver Iteration → Nano Banana Pro/ Gemini 3 Pro Image Familie.)

Praxisnahe Anwendungsfälle

• Mobile Fotobearbeitung & kreative Filter (Google Photos Integrationen — Restyling, Hintergrundfusion, Porträt-Neukomposition).
• Marketing- & Anzeigen-Assets — schnelle Konzeptgenerierung, konsistente Markencharaktere über mehrere Frames/Winkel.
• Konzeptkunst & Storyboarding — Multi-Image-Fusion hilft, Charakterkontinuität über Panels hinweg beizubehalten.
• E-Commerce / Produkt-Mockups — konsistente Produktaufnahmen in unterschiedlichen Kontexten/Lichtbedingungen generieren.
• Schnelles Prototyping für AR/VR-Assets — hochwertige 2K/4K Ausgaben, die für immersive Einsätze hochskaliert werden können.
• So accessl gemini-3-pro-image(Nano Banana Pro) API

Erforderliche Schritte

• Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst
• Holen Sie sich den Zugangs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und reichen Sie ihn ein.
• Rufen Sie die URL dieser Seite ab: https://api.cometapi.com/

Verwendungsmethode

1. Wählen Sie den „gemini-3-pro-image“-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Methode und Request-Body entnehmen Sie der API-Dokumentation unserer Website. Unsere Website bietet außerdem Apifox-Tests zu Ihrer Bequemlichkeit.
2. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.
3. Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein — darauf wird das Modell antworten.
4. . Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

CometAPI bietet eine vollständig kompatible REST-API — für nahtlose Migration. Wichtige Details :

• Basis-URL: https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
• Modellnamen: gemini-3-pro-image
• Authentifizierung: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY Header
• Content-Type: application/json .