Jako twórca sztucznej inteligencji z przyjemnością przedstawiam Wam Nano Banan — żartobliwy pseudonim Obraz Flash Gemini 2.5 — Najnowszy, wysokiej jakości model generowania i edycji obrazów Google. W tym dogłębnym omówieniu wyjaśnię, czym jest, jak go używać (aplikacja i API), jak skutecznie go wywołać, podam konkretne przykłady, dołączę gotowy do uruchomienia kod i przeprowadzę przez proces. siedem kreatywnych i praktycznych zastosowań możesz zacząć aplikować już dziś.
Czym jest Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)?
Gemini 2.5 Flash Image to nowy model generowania i edycji obrazów w rodzinie Gemini. Rozszerza on rodzinę Gemini 2.5 Flash o tworzenie i edycję obrazów (nie tylko tekstu), łącząc multimodalne rozumowanie Gemini, wiedzę o świecie i sterowanie oparte na poleceniach, aby tworzyć lub modyfikować obrazy na podstawie tekstu i/lub obrazów. Zespół i dokumentacja deweloperska wyraźnie nazywają go „Gemini 2.5 Flash Image” i zwracają uwagę na wewnętrzny pseudonim. nano-banan.
W chwili ogłoszenia opublikowano cenę pakietu Gemini 2.5 Flash Image 30 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, z przykładowym kosztem za obraz podanym jako 1290 tokenów wyjściowych ≈ $0.039 za obrazModel jest oferowany w wersji zapoznawczej (identyfikatory programisty/wersji zapoznawczej, takie jak gemini-2.5-flash-image-preview) i jest już dostępny za pośrednictwem wybranych partnerów (CometAPI) oraz platform deweloperskich Google.
Jakie są najważniejsze cechy Gemini 2.5 Flash Image?
Spójność charakteru i stylu we wszystkich edycjach
Jednym z głównych ulepszeń jest spójność charakteru:model jest precyzyjnie dostrojony, aby zachować spójność wizualną obiektu (osoby, zwierzęcia lub produktu) w wielu edycjach i różnych kontekstach – od dawna stanowiło to słabość wcześniejszych modeli obrazu. Usprawnia to przepływy pracy wymagające spójnych zasobów marki, powtarzających się postaci w narracji lub automatycznie generowanych zdjęć produktów składających się z wielu ujęć.
Edycja oparta na poleceniach i zlokalizowana
Możesz dostarczyć obraz wraz z instrukcją w języku naturalnym, taką jak „usuń plamę z koszuli”, „zmień strój na niebieską kurtkę” lub „rozmyj tło i zwiększ jasność obiektu”, a model wykona ukierunkowane, lokalne edycje bez konieczności ręcznego nakładania masek w wielu przypadkach. Dzięki temu model jest praktyczny w przypadku iteracyjnej, konwersacyjnej edycji.
Fuzja wielu obrazów i transfer stylów
Gemini 2.5 Flash Image może wykonać kilka zdjęć i komponować Można je umieścić w jednej scenie lub przenieść styl/teksturę z jednego obrazu na drugi. Umożliwia to tworzenie makiet produktów (umieszczanie produktu w scenie), aranżację mebli lub tworzenie łączonych obrazów na potrzeby marketingu i e-commerce.
Wiedza o rodzimym świecie
Ponieważ model ten opiera się na rodzinie Gemini, wykorzystuje wiedzę o świecie — np. zrozumienie rekwizytów, otoczenia lub kontekstowo poprawnych relacji między obiektami — co pomaga w realistycznym konstruowaniu scen i semantycznie spójnych edycjach (a nie tylko estetycznie prawdopodobnych wynikach).
Niskie opóźnienia i opłacalność
Rodzina „Flash” Gemini koncentruje się na niskich opóźnieniach i ekonomicznym użytkowaniu w porównaniu z większymi platformami wnioskowania. W ogłoszeniu deweloperskim podkreślono szybkość i korzystny stosunek ceny do jakości w wielu praktycznych zastosowaniach.
Wbudowane pochodzenie: znak wodny SynthID
Wszystkie obrazy utworzone/edytowane z udziałem modelki zawierają niewidoczny cyfrowy znak wodny SynthID Dzięki temu zdjęcia można później zweryfikować jako wygenerowane lub edytowane przez sztuczną inteligencję. Jest to element działań Google na poziomie produktu, które zapobiegają niewłaściwemu wykorzystaniu i śledzeniu pochodzenia.
1) Jak mogę stworzyć spójną postać na potrzeby długotrwałej kampanii komiksowej lub marki?
Dlaczego to działa
Nano Banana został specjalnie wytrenowany tak, aby zachowywał ten sam wygląd postaci w różnych edycjach i nowych kontekstach – co jest przydatne, gdy potrzebujesz tej samej twarzy, stroju lub maskotki w różnych odcinkach, miniaturach lub obrazach bohaterów. Twórcy nazywają to „spójnością postaci”.
Jak podpowiadać
- Zacznij od bloku opisowego, który uwzględnia cechy tożsamości (przedział wiekowy, cechy twarzy, znaki szczególne, elementy ubioru).
- Dodaj instrukcję „tokenu spójności”, np. „Używaj tego samego znaku we wszystkich wyjściach — nie zmieniaj znaków identyfikacyjnych”.
- W przypadku wyników zawierających wiele obrazów należy podać jeden lub więcej obrazów referencyjnych jako dane wejściowe, aby zablokować podobieństwo.
Jak monitować o spójne edycje
- Zacznij od opisania podstawowych cech tożsamości, które chcesz zachować: wieku, koloru włosów, cech szczególnych (np. „ma mały pieprzyk na lewym policzku”) i stylu ubierania się.
- Podczas edycji stosuj dwuczęściowy monit: najpierw opisz, co musi pozostają identyczne, a następnie opisz zmiana Chcesz. Przykład: „Zachowaj: 28-letnia kobieta pochodzenia wschodnioazjatyckiego, krótkie, czarne włosy typu bob, mały pieprzyk na lewym policzku. Zmiana: umieść ją w barze z lat 1970., ubraną w czerwoną skórzaną kurtkę, uśmiechniętą, z ciepłym, wolframowym oświetleniem”.
- Podczas edycji wieloetapowych dołącz krótki token odniesienia, np. „(KEEP_ID: A)” w monicie i używaj go ponownie do sygnalizowania tego samego tematu w kolejnych monitach.
Przykładowy monit
„Stwórz fotorealistyczny portret Amina, 28-letnia autorka powieści graficznych z krótką, asymetryczną fryzurą, półksiężycowym pieprzykiem na lewym policzku, ciepłymi brązowymi oczami i zieloną skórzaną kurtką. Zachowaj cechy charakterystyczne Aminy w następujących 6 scenach: „Amina w porannej kawiarni”, „Amina szkicująca w parku”, … . Użyj tego samego podobieństwa postaci w każdej scenie”.
Fragment kodu (Python, generowanie wielu obrazów)
W tym przykładzie wykorzystano klienta API Gemini pokazanego w dokumentacji Google — przekaż opisowy monit i zapętl warianty scen.
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) W jaki sposób Nano Banana może przyspieszyć tworzenie fotografii produktów e-commerce oraz obrazów A/B?
Dlaczego to jest kreatywne i przydatne
Zespoły produktowe przeznaczają ogromne zasoby na wiele ujęć, ustawienia oświetlenia i wariacje (kolory, tła). Nano Banana fuzja wielu obrazów a precyzyjna i szybka edycja umożliwiają szybkie generowanie spójnych wariantów produktów i kompozycji lifestylowych — w przypadku zdjęć katalogowych, scen lifestylowych i materiałów społecznościowych — co skraca czas iteracji i koszty produkcji.
Jak wyświetlać monity o warianty produktu
- Podaj krótką specyfikację produktu (wymiary, materiały, paletę kolorów) i styl fotografii (np. „białe tło studyjne, kąt 45°, delikatny cień”).
- W przypadku wariantów: „Stwórz 4 wersje tego zestawu słuchawkowego Bluetooth: czarną, różową, szarą z pomarańczowymi nausznikami i szarą z niebieskim połyskiem – wszystkie z tym samym oświetleniem, tym samym kątem kamery i w białym pomieszczeniu”.
- Skorzystaj z łączenia wielu obrazów, aby umieścić produkt w różnych scenach: „Połóż ten plecak na kocu piknikowym o złotej godzinie z małą głębią ostrości”.
Przykładowy monit (produkt)
„Zdjęcie A (odniesienie do produktu): plecak ze skóry premium. Stwórz trzy warianty katalogowe z białym tłem – leśnozielonym, beżowym, grafitowym – sfotografowane pod kątem 45°, naturalny, miękki cień, czułość ISO 100.”
Fragment kodu: szybkie generowanie w Pythonie (wariant katalogu)
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")
Ten fragment kodu odzwierciedla udokumentowany wzorzec użycia Google i stanowi dobry punkt wyjścia do automatyzacji tworzenia wariantów produktu.
Obraz wyjściowy:
3) Jak mogę tworzyć ilustracje edukacyjne łączące zdjęcia i diagramy?
Dlaczego to działa
Nano Banana integruje wiedza o świecie (multimodalne rozumowanie Gemini), dzięki czemu może interpretować rysowane ręcznie diagramy, opisywać obrazy lub tworzyć wizualizacje objaśniające na podstawie połączenia zdjęć i instrukcji tekstowych — co przydaje się w e-learningu, dokumentach technicznych i interaktywnych korepetycjach.
Jak podpowiadać
- Udostępnij obrazy (np. zdjęcie eksperymentu fizycznego) i polecenie w rodzaju: „Opisz ten obraz etykietami i strzałkami objaśniającymi najważniejsze komponenty, a także utwórz drugi obraz, który pokazuje układ w przekroju”.
Przykładowy monit
Wygeneruj cztery części wyjaśnienia obrazu wiedzy: SIECI NEURONOWE MÓZGU CZŁOWIEKA, REPARACJA KOMÓRKOWA, PRODUKCJA ATP, KOD GENETYCZNY PODWÓJNEJ HELIS DNA, ROŚLINNY FOTOSTYLIST CHLOROLPAST
Obraz wyjściowy:
4) Jak mogę przekształcić prawdziwe zdjęcia w wariacje marketingowe zgodne z marką (strój, oświetlenie, tło)?
Dlaczego to działa
Model obsługuje ukierunkowana transformacja i lokalne zmiany wyrażone za pomocą języka naturalnego: zmiana stroju, dostosowanie oświetlenia, wymiana tła lub usunięcie obiektów – stara się zachować tożsamość tematu i ogólny realizm. Umożliwia to szybkie tworzenie wariantów marketingowych (sezonowe stroje, lokalne sceny).
Jak podpowiadać
- Jako dane wejściowe należy podać oryginalne zdjęcie.
- Zapytać o ukierunkowane edycje z wyraźnymi instrukcjami, np. „Zamień kurtkę na czerwony wełniany płaszcz, zmień tło na ulicę miasta o zmierzchu, dodaj ciepłe światło krawędziowe”.
Przykładowy monit
„Wychodząc od przesłanego zdjęcia, zamień niebieską kurtkę jeansową na dopasowany czerwony wełniany płaszcz, ustaw tło na wczesnowieczorną ulicę miasta z lekkim efektem bokeh i dodaj delikatne oświetlenie krawędziowe, aby oddzielić obiekt od tła”.
Wskazówki
- Jeśli potrzebujesz kontroli iteracyjnej, wykonuj edycje wieloetapowe: poproś o pierwszą edycję, a następnie ją udoskonal („zdejmij czapkę”, „teraz podgrzej temperaturę kolorów”).
5) W jaki sposób zespoły twórców animacji i prewizualizacji mogą tworzyć prototypy scen i storyboardów?
Dlaczego jest to przydatne
Reżyserzy i operatorzy mogą szybko tworzyć prototypy oświetlenia, garderoby i kadrowania kamery. Nano Banana może tworzyć storyboardy ze spójnymi postaciami, co ułatwia planowanie i wstępną wizualizację. ()
H3: Przykładowy monit
There is a tree house in the forest at night with colorful lights hanging on the trees
Obraz wyjściowy:
6) W jaki sposób można wykorzystać Nano Banana do tworzenia grafik koncepcyjnych, zasobów gry i spójnych postaci w grze?
Dlaczego studia gier i niezależni twórcy gier powinni się tym zainteresować
Tworzenie zasobów graficznych i iterowanie wyglądu postaci zazwyczaj wymaga od artystów wielokrotnego przerabiania postaci. Spójność postaci w Nano Banana umożliwia generowanie wielu póz, strojów i ustawień oświetlenia, które wiernie oddają tożsamość jednej postaci – co pozwala zaoszczędzić mnóstwo czasu w fazie preprodukcji i szybkiego prototypowania.
Jak wyświetlić monit o zasoby gry
- Zdefiniuj „kanoniczną” kartę postaci w tekście: wzrost, budowa ciała, cechy charakterystyczne, podstawowe elementy garderoby.
- Poproś o wiele wyników: „Wygeneruj trzy warianty zbroi bojowej z takimi samymi rysami twarzy, każdy pokazany z przodu, z profilu i w ¾ pozie”.
- W przypadku grafiki otoczenia zastosuj łączenie wielu obrazów: podaj jeden obraz postaci i jeden obraz otoczenia, a następnie poproś o ich połączenie.
Przykładowy monit (zasoby gry)
„Stwórz trzy warianty zbroi dla »Kaela, Strażnika Wiatru«: zachowaj rysy twarzy (wąska szczęka, blizna nad prawą brwią). Zbroja A: skóra + turkusowy materiał; Zbroja B: łuska + mosiądz; Zbroja C: matowa czerń stealth. Wyjście: pełny przód, profil, ¾.”
Pancerz C: Stealth Matte Black
Pancerz B: Skala + Mosiądz
Zbroja A: Skóra + Tkanina w kolorze turkusowym
7) W jaki sposób mogę zautomatyzować proces retuszu zdjęć, wykorzystując konwersacyjną edycję wieloetapową?
Dlaczego to działa
Nano Banana obsługuje konwersacyjną, wieloetapową edycję obrazu: możesz poprosić o edycję, sprawdzić rezultat i przesłać dalsze instrukcje w języku naturalnym. To idealne rozwiązanie do tworzenia procesu retuszu z udziałem człowieka, w którym edytor przesuwa model w wielu przejściach.
Jak wdrożyć przepływ pracy
- Prześlij oryginalne zdjęcie i poproś o retusz bazowy (oświetlenie, usunięcie niedoskonałości).
- W każdej turze wysyłaj nowo edytowany obraz z powrotem do modela, wydając mu kolejne instrukcje („zmniejsz światła, podkreśl cienie, przytnij do formatu 4:5”).
- Rejestruj każdy krok, aby móc cofnąć operację lub zastosować tę samą operację w partii.
Miniaturowy fragment kodu przepływu pracy (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
Jak sprawić, by Nano Banana uzyskiwał najlepsze rezultaty?
Jakich zasad podpowiadania powinienem przestrzegać?
Nano Banana najlepiej reaguje na opisowe, narracyjne podpowiedzi które wyjaśniają scenę, perspektywę, oświetlenie i nastrój – a nie tylko listę słów kluczowych. Oficjalne wytyczne zalecają podanie informacji o aparacie, obiektywie, oświetleniu i stylu w przypadku fotorealizmu lub wskazówek dotyczących stylu i palety barw w przypadku ilustracji. Należy również wyraźnie określić ograniczenia (proporcje obrazu, tło, wymagania dotyczące tekstu).
Jak skonstruować skuteczny monit?
Oto krótkie, wielokrotnego użytku szablony:
- Fotorealistyczny szablon:
A photorealistic of , , in , illuminated by , captured with , emphasizing . Aspect ratio: . - Szablon transferu stylu/kompozycji:
Combine Image A (style) with Image B (subject). Transfer the color palette of A, keep subject proportions of B. Final style:.
Szybkie porady inżynierskie (szybka lista)
- Zastosowanie jedno jasne zdanie narracyjne zamiast wielu oddzielnych tagów.
- Dodaj szczegóły aparatu dla fotorealizmu (np. „85 mm, mała głębia ostrości”).
- Aby zapewnić spójność znaków we wszystkich edycjach, odwołaj się do poprzedniego obrazu i atrybutu, który chcesz zachować (np. „zachowaj piegi i niebieski szalik postaci, zmień fryzurę na…”).
- Podczas edycji prześlij obraz źródłowy oraz opisz dokładnie, które regiony lub elementy należy zmienić.
- Stosuj iteracyjne, wieloetapowe edycje w celu dopracowania drobnych szczegółów wizualnych (Nano Banana obsługuje dopracowywanie konwersacji).
Ostatnia uwaga
Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) to kreatywny skok: pozwala twórcom zachować ciągłość charakteru i produktu, a jednocześnie umożliwia śmiałe, nowe edycje, łączenie wielu obrazów i szybką iterację. Użyj go, aby przyspieszyć opowiadanie historii, zmniejszyć tarcia produkcyjne i szybko tworzyć prototypy wizualne — ale połącz te korzyści z rygorystyczną kontrolą i etycznymi zabezpieczeniami.
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Obraz Flash Gemini 2.5(lista Nano Banana CometAPI gemini-2.5-flash-image-preview/gemini-2.5-flash-image (wpisy w stylu w ich katalogu.) poprzez CometAPI, najnowsze wersje modeli są aktualne na dzień publikacji artykułu. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.