AIクリエイターとして、皆さんにご紹介できることを嬉しく思います ナノバナナ — 遊び心のあるニックネーム ジェミニ2.5のフラッシュイメージ — Googleの最新の高忠実度画像生成・編集モデル。この深掘りでは、それが何であるか、どのように使うか（アプリとAPI）、効果的に使う方法、具体的な例、すぐに実行できるコード、そしてウォークスルーについて解説します。 7つの創造的で実用的な用途 今日から応募を始めることができます。
Gemini 2.5 フラッシュイメージ (ナノバナナ) とは何ですか?
Gemini 2.5 Flash Imageは、Geminiファミリーにおける新しい画像生成・画像編集モデルです。Gemini 2.5 Flashファミリーを拡張し、テキストだけでなく画像の生成・編集も可能にします。Geminiのマルチモーダル推論、世界知識、そしてプロンプト駆動型コントロールを組み合わせ、テキストや画像入力から画像を作成・編集します。開発チームと開発者ドキュメントでは、これを「Gemini 2.5 Flash Image」と明示的に呼び、社内でのニックネームを記載しています。 ナノバナナ.
発表時に公表されたGemini 2.5フラッシュイメージ層の価格は 30万出力トークンあたり1ドル1画像あたりのコストの例は次の通りです。 1290出力トークン ≈ $0.039 /画像このモデルはプレビュー版として提供されています（開発者/プレビューIDは gemini-2.5-flash-image-preview) であり、厳選されたパートナー (CometAPI) および Google 独自の開発者プラットフォームを通じてすでに利用可能です。
Gemini 2.5 Flash Image の優れた機能は何ですか?
編集全体にわたってキャラクターとスタイルの一貫性を保つ
主な改善点の1つは 文字の一貫性: モデルは、被写体（人物、ペット、製品）の視覚的な一貫性を、複数の編集や異なるコンテキストにわたって維持するように明示的に調整されています。これは、従来の画像モデルの長年の弱点でした。これにより、一貫性のあるブランドアセット、ストーリーテリングにおける繰り返し登場するキャラクター、または自動生成されるマルチショットの製品写真を必要とするワークフローが改善されます。
プロンプトベースのローカライズされた編集
画像に加えて、「シャツの汚れを落としてください」「青いジャケットに着替えてください」「背景をぼかして被写体の明るさを上げてください」といった自然言語による指示を与えると、モデルは多くの場合、手動によるマスク処理を必要とせずに、対象を絞った局所的な編集を実行します。これにより、反復的な会話型編集が可能になります。
複数画像の融合とスタイル転送
Gemini 2.5 Flash Imageは複数の画像を撮影することができ、 構成します それらを単一のシーンに組み込んだり、ある画像から別の画像にスタイルやテクスチャを転送したりできます。これにより、製品モックアップ（製品をシーンに配置）、家具のステージング、マーケティングやeコマース向けの画像の組み合わせなどが可能になります。
ネイティブの世界の知識
このモデルは Gemini ファミリーに基づいて構築されているため、小道具、環境、コンテキスト的に正しいオブジェクトの関係の理解など、世界の知識を活用します。これにより、リアルなシーンの構築と意味的に一貫した編集 (見た目に妥当な出力だけでなく) が可能になります。
低レイテンシーとコスト効率
Geminiの「Flash」ファミリーは、より大規模な推論層と比較して、低レイテンシでコスト効率の高い利用を目標としています。開発者向け発表では、多くの実用ユースケースにおいて、速度と価格と品質のトレードオフが優れている点が強調されています。
組み込みの由来: SynthID ウォーターマーク
モデルを使用して作成/編集されたすべての画像には、 目に見えないSynthIDデジタル透かし これにより、画像がAIによって生成または編集されたものであることを後から検証できるようになります。これは、Googleの製品レベルでの不正使用と来歴追跡に対する緩和策の一環です。
1) 長期にわたるコミックやブランド キャンペーンで一貫したキャラクターを作成するにはどうすればよいでしょうか?
なぜこれが機能するのか
ナノバナナは、編集や新しいコンテキストを超えて同じキャラクターの外観を維持するように明確にトレーニングされています。これは、エピソード、サムネイル、ヒーローイメージ全体で同じ顔、服装、またはマスコットを表示する必要がある場合に役立ちます。開発者はこれを「キャラクターの一貫性」と呼んでいます。
促す方法
- アイデンティティの特徴 (年齢範囲、顔の特徴、特徴的なマーク、服装の要素) を捉えた説明ブロックから始めます。
- 「すべての出力で同じ文字を使用します。識別マークを変更しないでください。」のような「一貫性トークン」指示を追加します。
- 複数画像出力の場合、類似性をロックするための入力として 1 つ以上の参照画像を提供します。
一貫した編集を促す方法
- まず、年齢、髪の色、際立った特徴（「左の頬に小さなほくろがある」など）、服装のスタイルなど、保存しておきたい中心的なアイデンティティ属性について説明します。
- 編集時には2部構成のプロンプトを使用します。まず、 しなければなりません 同一のままであれば、 変化する ご希望の人物像を再現してください。例：「保存：28歳の東アジア系女性、黒髪のショートボブ、左頬に小さなほくろあり。変更：1970年代のダイナーで、赤いレザージャケットを着て、笑顔で、温かみのあるタングステン照明を当てている。」
- 複数ステップの編集を行う場合は、プロンプトに「(KEEP_ID: A)」のような小さな参照トークンを含め、それを再利用してプロンプト間で同じ件名を示します。
プロンプトの例
「写実的な肖像画を作成する Amina28歳のグラフィックノベル作家。アミナは、左右非対称のショートヘア、左頬に三日月形のほくろ、温かみのある茶色の瞳、そして緑のレザージャケットを身にまとっています。以下の6つのシーンプロンプトを通して、アミナの特徴を維持してください。「朝のコーヒーショップにいるアミナ」「公園でスケッチをするアミナ」…すべてのシーンで同じキャラクターの似顔絵を使用してください。
コード スニペット (Python、複数の画像を生成)
この例では、Google のドキュメントに示されている Gemini API クライアントを使用します。説明的なプロンプトを渡し、シーンのバリアントをループします。
from google import genai
from PIL import Image
from io import BytesIO
client = genai.Client()
base_description = (
"Photorealistic portrait of Amina: 28yo graphic novelist, short asymmetrical haircut, "
"crescent mole on left cheek, warm brown eyes, green leather jacket. Keep likeness identical across scenes."
)
scenes = [
"Amina at a morning coffee shop, reading a sketchbook, warm golden hour light.",
"Amina sketching in the park, windy afternoon, soft bokeh background.",
# add more scenes...
]
for i, scene in enumerate(scenes, start=1):
prompt = f"{base_description} Scene: {scene}"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash-image-preview",
contents=,
)
parts = response.candidates.content.parts
for part in parts:
if part.inline_data:
img = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
img.save(f"amina_scene_{i}.png")
2) Nano Banana はどのようにして e コマースの製品写真撮影と A/B 画像作成を加速できるのでしょうか?
なぜこれが創造的で有用なのか
製品チームは、複数のショット、照明設定、バリエーション（色、背景）に膨大なリソースを費やしています。ナノバナナの 複数画像の融合 正確で迅速な編集により、カタログ写真、ライフスタイルシーン、ソーシャルアセットなど、一貫性のある製品バリエーションやライフスタイル合成を迅速に生成し、反復時間と制作コストを削減できます。
商品のバリエーションを促す方法
- 簡単な製品仕様（寸法、素材、カラーパレット）と写真のスタイル（例：「スタジオの白い背景、45 度の角度、ソフトな影」）を提供します。
- バリエーションの場合: 「この Bluetooth ヘッドセットの 4 つのバリエーションを作成します。黒、ピンク、オレンジ色のイヤー キャップが付いたグレー、青い輝きが付いたグレーです。すべて同じ照明、同じカメラ アングル、白い部屋で作成します。」
- 複数の画像を融合して、製品をさまざまなシーンにドロップします。「浅い被写界深度で、ゴールデンアワーのピクニックブランケットの上にこのバックパックを置きます。」
プロンプトの例（製品）
画像A（製品リファレンス）：高級レザーバックパック。白い背景にフォレストグリーン、タン、チャコールの45種類のカタログバリエーションを作成し、100度の角度で自然なソフトシャドウ、ISO感度XNUMXで撮影しました。
コード スニペット: クイック Python 生成 (カタログ バリアント)
from google import genai
from PIL import Image
from io import BytesIO
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
product_image = open("backpack_ref.png","rb").read()
prompt = ("Make 4 variations of this Bluetooth headset: black, pink, gray with orange ear caps, and gray with blue glint – all with the same lighting, same camera angle, and in a white room.")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash-image-preview",
contents=,
)
# Save images from response parts (example)
for i, part in enumerate(response.candidates.content.parts):
if part.inline_data:
img = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
img.save(f"backpack_variant_{i}.png")
このスニペットは、Google の文書化された使用パターンを反映しており、商品バリアントの作成を自動化するための良い出発点となります。
出力画像：
3) 写真と図を組み合わせた教育用イラストを作成するにはどうすればよいでしょうか?
なぜこれが機能するのか
ナノバナナは統合 世界の知識 (Gemini のマルチモーダル推論) により、手描きの図を解釈したり、画像に注釈を付けたり、写真とテキストの説明を組み合わせて説明ビジュアルを作成したりできます。これは、e ラーニング、技術文書、インタラクティブなチューターに便利です。
促す方法
- 画像（例：物理実験の写真）と「この画像に主要なコンポーネントを説明するラベルと矢印を付けて注釈を付け、システムを断面で示す 2 つ目の画像を作成してください」のようなプロンプトを提供します。
プロンプトの例
4つの知識画像の説明を生成します：人間の脳の神経ネットワーク、細胞修復のATP生成、DNA二重らせんの遺伝コード、クロロフィルの植物の光合成
出力画像：
4) 実際の写真をブランドに合ったマーケティングバリエーション（服装、照明、背景）に変換するにはどうすればよいですか?
なぜこれが機能するのか
このモデルは ターゲットを絞った変革 自然言語によるローカル編集：衣装の変更、照明の調整、背景の置き換え、オブジェクトの削除など、被写体のアイデンティティと全体的なリアリティを維持するよう努めます。これにより、季節ごとの衣装やローカライズされたシーンなど、迅速なマーケティングバリエーションの作成が可能になります。
促す方法
- 入力として元の写真を提供します。
- 求める ターゲット編集 明確な指示を添えて、例えば「ジャケットを赤いウールのピーコートに着替え、背景を夕暮れの街路に変え、暖かいリムライトを追加してください。」
プロンプトの例
「アップロードした写真を参考に、青いデニムジャケットを仕立ての良い赤いウールのピーコートに着替え、背景を軽いボケのある夕方の街並みに設定し、優しいリムライトを追加して被写体と背景を分離します。」
ヒント
- 反復的な制御が必要な場合は、複数回の編集を行います。つまり、最初の編集を依頼し、次に微調整します (「ハットを削除」、「色温度を暖かくする」など)。
5) アニメーション作成者とプリビズチームは、シーンとストーリーボードのプロトタイプをどのように作成できますか?
なぜ役に立つのか
監督やDPは、照明設定、衣装、カメラフレーミングのプロトタイプを迅速に作成できます。Nano Bananaは、キャラクターの一貫性を保ちながらストーリーボードを出力できるため、プランニングやプリビズに役立ちます。()
H3: プロンプトの例
There is a tree house in the forest at night with colorful lights hanging on the trees
出力画像：
6) Nano Banana は、コンセプト アート、ゲーム アセット、一貫したゲーム内キャラクターにどのように使用できますか?
ゲームスタジオとインディー開発者が気にするべき理由
アートアセットの作成とキャラクターの外観のイテレーションには、通常、アーティストがキャラクターを何度も作り直す必要があります。Nano Banana のキャラクター一貫性により、単一のキャラクターのアイデンティティに忠実な、多数のポーズ、衣装、ライティング設定を生成できます。これは、プリプロダクションとラピッドプロトタイピングにおける大幅な時間節約につながります。
ゲームアセットのプロンプト方法
- 身長、体型、主な特徴、ワードローブの定番アイテムなど、「標準的な」キャラクターシートをテキストで定義します。
- 複数の出力を要求します。「同じ顔の特徴を持つ 3 つの戦闘用アーマーのバリエーションを生成し、それぞれ正面、横顔、3/4 ポーズで表示します。」
- 環境アートの場合は、複数の画像の融合を使用します。つまり、キャラクターの画像 1 つと環境の画像を 1 つ提供し、それらを融合するように指示します。
プロンプトの例（ゲームアセット）
「『風のレンジャー、ケイル』の鎧のバリエーションを3種類作成します。顔の特徴（細い顎、右眉上の傷跡）はそのままに。鎧A：革＋青緑色の布地、鎧B：鱗＋真鍮、鎧C：ステルスマットブラック。出力は全身正面、横顔、3/4インチ。」
アーマーC：ステルスマットブラック
鎧B：鱗＋真鍮
鎧A：革 + ティールクロス
7) 会話型のマルチターン編集を使用して写真のレタッチワークフローを自動化するにはどうすればよいですか?
なぜこれが機能するのか
Nano Bananaは、会話型のマルチターン画像編集をサポートしています。編集を依頼し、結果を確認し、自然言語でさらに指示を出すことができます。これは、編集者がモデルを複数のパスに渡って微調整する、人間参加型のレタッチパイプラインの構築に最適です。
ワークフローの実装方法
- 最初の写真をアップロードし、ベースラインのレタッチ（照明、傷の除去）をリクエストします。
- 各ターンで、新しく編集した画像を次の指示（「ハイライトを減らし、シャドウを上げて、4:5 にトリミング」）とともにモデルに送り返します。
- 各ステップをログに記録して、元に戻したり、同じパスをバッチに適用したりできるようにします。
ミニワークフロー スニペット (Python)
# 1) Initial retouch
prompt1 = "Remove small blemishes, even skin tone, slightly warm color grade"
response1 = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash-image-preview", contents=)
# save response1 -> edited_v1.png
# 2) Follow-up tweak
prompt2 = "Crop to 4:5, increase local contrast on eyes, desaturate background slightly"
response2 = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash-image-preview", contents=)
# save response2 -> edited_v2.png
Nano Banana で最良の結果を得るにはどうすればよいですか?
どのような促しの原則に従うべきでしょうか?
ナノバナナは、 描写的、物語風のプロンプト キーワードの羅列ではなく、シーン、視点、照明、雰囲気を説明する資料を用意しましょう。公式ガイドラインでは、フォトリアリズムを表現する場合はカメラ、レンズ、照明、スタイルのヒント、イラストの場合はスタイルとパレットのヒントを提供することが推奨されています。また、制約（アスペクト比、背景、テキストの要件）も明確に示してください。
強力なプロンプトを構成するにはどうすればよいでしょうか?
以下に、短くて再利用可能なテンプレートを示します。
- フォトリアリスティックテンプレート:
A photorealistic of , , in , illuminated by , captured with , emphasizing . Aspect ratio: . - スタイル転送/構成テンプレート:
Combine Image A (style) with Image B (subject). Transfer the color palette of A, keep subject proportions of B. Final style:.
迅速なエンジニアリングのヒント（クイックリスト）
- 1つの明確な物語文 多くのばらばらのタグよりも優れています。
- 追加 カメラの詳細 写真のようなリアリズムを実現（例：「85mm、被写界深度が浅い」）
- 編集全体でキャラクターの一貫性を保つには、前の画像と保持したい属性を参照します (例: 「被写体のそばかすと青いスカーフはそのままにして、髪型を次のように変更します...」)。
- 編集するときは、ソース画像をアップロードします および 変更する領域または要素を正確に記述します。
- 反復的なマルチターン編集を使用して、細かい視覚的詳細を調整します (Nano Banana は会話による調整をサポートしています)。
最後のメモ
Nano Banana（Gemini 2.5 Flashイメージ）は、クリエイターにとって創造的な飛躍をもたらします。キャラクターと作品の連続性を維持しながら、大胆な新しい編集、複数の画像の融合、そして迅速なイテレーションを可能にします。Nano Bananaを活用することで、ストーリーテリングの加速、制作の摩擦軽減、そしてビジュアルのプロトタイプ作成を迅速に行うことができます。ただし、これらのメリットは、厳格なレビューと倫理的なガイドラインと併せてご活用ください。
スタートガイド
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる ジェミニ2.5のフラッシュイメージ（ナノバナナコメットAPIリスト gemini-2.5-flash-image-preview/gemini-2.5-flash-image CometAPIを通じてカタログに表示されている最新のモデルのバージョンは、記事の公開日時点のものです。まずは、モデルの機能について調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。