Google'ın son sürümü Gemini 2.5 Flash Görüntüsü — “Nano-Muz” lakaplı Sohbet tarzında görüntü düzenleme için hızla tercih edilen bir araç haline geldi: Düzenlemeler arasında benzerlikleri tutarlı tutuyor, birden fazla görüntüyü temiz bir şekilde birleştiriyor ve oldukça doğal, komut tabanlı yerel düzenlemeleri destekliyor. Aşağıda Nano Banana'nın ne olduğunu ve hem metin hem de metin tabanlı olarak nasıl kullanılacağını açıklayacağım. Google'ın İkizler Burcu ve üzeri üçüncü taraf erişimi (örneğin, CometAPI), bir projeye ekleyebileceğiniz somut komut örnekleri ve kodlar verin ve çoklu tur düzenleme, ölçekleme ve gelişmiş komutlar için geliştirici ipuçları paylaşın. Bunu, görüntü modellerini günlük olarak kullanan bir geliştirici olarak yazıyorum; bunu pratik ve biraz da fikir beyan eden bir kılavuz olarak düşünün.
Nano-Muz Nedir?
“Gemini 2.5 Flash Image / Nano-Banana” aslında ne anlama geliyor?
Nano-Muz topluluk takma adı / kod adıdır Gemini 2.5 Flash GörüntüsüGoogle DeepMind'ın en son görüntü oluşturma ve düzenleme modeli. önce istem düzenleme (doğal dil talimatları veriyorsunuz) özellikle odaklanarak karakter tutarlılığı (düzenlemeler boyunca aynı kişinin/evcil hayvanın/nesnenin doğru şekilde bakmasını sağlayarak), çoklu görüntü füzyonu (kaynak fotoğraflar arasında nesneleri harmanlama) ve Gemini ve Google AI Studio gibi uygulamalarda düşük gecikmeli etkileşimli kullanım. Model, Google'ın Gemini API'si olan AI Studio aracılığıyla kullanılabilir ve halihazırda CometAPI'de kullanıma sunuluyor.
Bir geliştirici olarak, Nano-Banana'yı öncelikle salt "sıfırdan" bir görüntü oluşturucu olarak değil, son derece yetenekli bir fotoğraf düzenleme ve kompozisyon asistanı: Görselinizin içeriğini anlar, düzenlemeleri takip ederek konuyu hatırlar ve hızlı yinelemeli tasarım döngüsüne uyacak şekilde doğal dil talimatlarına yanıt verir. Bu da onu özellikle ürün taslakları, tutarlı karakter çekimleri, hızlı konsept yinelemeleri ve sosyal yaratıcı oyunlar için kullanışlı kılar.
geliştiriciye yönelik özet
- Model adı: gemini-2.5-flash-image-preview / gemini-2.5-flash-image.
- Tutarlılık ve süreklilik: Nano-Banana, karakter ayrıntılarını birçok rakibinden daha güvenilir bir şekilde düzenlemeler boyunca koruyor ve bu da onu ardışık düzenlemeler ve hikaye anlatımı için tercih edilir kılıyor.
- hız: Kullanıcılar, çoğu düzenleme için genellikle 10 saniyenin altında olan hızlı üretimden bahsediyor; bu, yinelemeli iş akışları için yararlı.
- Düzenleme-önce tasarım: Birçok model saf metin odaklı üretim için optimize edilmişken, Nano-Banana'nın kullanıcı deneyimi ve API'leri düzenlemeye (tek seferlik düzenlemeler, çoklu resim birleştirme, stil aktarımı) vurgu yapıyor.
CometAPI'de Nano-Banana ile nasıl düzenleme yapabilirim?
CometAPI, birçok modeli (örneğin, Gemini 2.5 Flash Görüntü API'si (Nano Muz)) tek bir OpenAI uyumlu uç noktanın arkasında. Hızlı bir şekilde prototip oluşturmak veya ilk test için Google Cloud/Vertex hesapları sağlamaktan kaçınmak istiyorsanız, CometAPI pratik bir köprüdür: Bir API anahtarı alırsınız, seçim yaparsınız gemini-2.5-flash-image (Ya da gemini-2.5-flash-image-preview ), ardından Sohbet tarzı bir görüntü düzenlemeye benzer şekilde istekler gönderin. CometAPI ayrıca örnekler ve rehberlik modeli denemek için.
CometAPI neden kullanılmalıdır?
- Hepsinin üstesinden gelebilecek tek bir API anahtarı — birden fazla sağlayıcıyı test etmeyi kolaylaştırır.
- Fiyatlandırma veya SLA'lar değişirse üretimde sağlayıcıları değiştirin.
- Hizmet düzeyinde kontrol (hız sınırlaması, merkezi kayıt tutma) isteyen ekipler için kullanışlıdır.
Nano-Banana (CometAPI) nasıl çağrılır — pratik örnek
Aşağıda basit bir örnek verilmiştir. Değiştir YOUR_COMET_KEY ve dosya yollarını kendinize ait hale getirin.
CURL — temel düzenleme (görüntü + komut → düzenlenen görüntü)
Örnek:
curl --location --request POST 'https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image-preview:generateContent' \
--header 'Authorization: sk-xxx' \
--header 'User-Agent: Apidog/1.0.0 (https://apidog.com)' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: */*' \
--header 'Host: api.cometapi.com' \
--header 'Connection: keep-alive' \
--data-raw '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "cat"
},
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/jpeg",
"data": "iVBORw0KGgoA Note: Base64 data here"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"responseModalities": [
"TEXT",
"IMAGE"
]
}
}'
**Açıklama:**Öncelikle kaynak görüntü dosyanızı Base64 dizesine dönüştürün ve şuraya yerleştirin: inline_data.dataİkincisi, şu önekleri eklemeyin: data:image/jpeg;base64, Çıktı ayrıca şurada bulunur: candidates.content.parts ve şunları içerir:
- İsteğe bağlı metin parçası (açıklama veya istem).
- Resim kısmı şu şekilde
inline_data(nerededata(çıktı görüntüsünün Base64'üdür).
Nano-Banana'da görüntü düzenlemeyi denemek istiyorsanız, CometAPI yeni kullanıcılara ücretsiz krediler sunuyor. Nano-Banana'yı oyun alanında deneyebilir veya Gemini 2.5 Flash Görüntü API'sini kullanabilirsiniz. Ancak sınırsız kullanım istiyorsanız, Gemini fiyatından %20 indirim alabilirsiniz.
Nano-Banana'nın birkaç temel avantajı vardır: tutarlı benzerlik, doğal dil aracılığıyla hedeflenen yerel düzenlemeler ve çoklu görüntü birleştirme.
Şimdi Nano-Banana'nın avantajlarını çeşitli kullanım örnekleri üzerinden göstereceğim ve sihrini göreceksiniz.
Örnek 1: Birden fazla resmi tek bir kolajda birleştirin
Bir resim yükleyin：
Örnek giriş açıklaması: Bir model, pembe bir BMW'ye yaslanmış poz veriyor. Aşağıdaki kıyafetleri giyiyor, sahne açık gri bir arka plana sahip. Yeşil uzaylı bir anahtarlık ve pembe çantaya bağlı. Modelin omzunda da pembe bir papağan var. Yanında pembe tasmalı ve altın kulaklıklı bir pug oturuyor.
Base64'ün tekrar görüntüye dönüştürülmesi:
Kod:
curl --location --request POST 'https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image-preview:generateContent' \
--header 'Authorization: sk-xxx' \
--header 'User-Agent: Apidog/1.0.0 (https://apidog.com)' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: */*' \
--header 'Host: api.cometapi.com' \
--header 'Connection: keep-alive' \
--data-raw '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "A model is posing and leaning against a pink bmw. She is wearing the following items, the scene is against a light grey background. The green alien is a keychain and it's attached to the pink handbag. The model also has a pink parrot on her shoulder. There is a pug sitting next to her wearing a pink collar and gold headphones"
},
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/jpeg",
"data": "iVBORw0KGgoA Note: Base64 data here"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"responseModalities": [
"TEXT",
"IMAGE"
]
}
}'
Notlar: Kaynak görüntü dosyanızı Base64 dizesine dönüştürün ve bunu şuraya ekleyin: inline_data.data (Ön ekleri dahil etmeyin data:image/jpeg;base64,).
Kullanım durumu analizi: Çoklu görüntü birleştirmeyi kullanarak tasarımcılar daha yaratıcı olabilirler. Örneğin, ev tasarımcıları, efektin kabataslak bir görüntüsünü oluşturmak için görüntüleri birleştirebilir. Tüketiciler ise, satın alıp almamaya karar vermelerine yardımcı olmak için tüm vücut görüntülerini satın almak istedikleri ürünlerle birleştirebilir. Bu aynı zamanda animasyon ve çizgi roman prodüksiyonları için de bir referans olarak kullanılabilir.
Örnek 2: Benzerliği korumak için görüntüleri düzenleyin
Aşağıda nano muzunu test etmek için birkaç tur düzenleme sunacağım.
Öncelikle bir resim yükleyin:
İkinci olarak, istemi: Çimlere bir köpek yavrusu ekleyin
Çıkış:
En sonunda, istemi: Karakterin ekteki referans görselini kullanın. Köpeği koruyun. Karakteri gece vakti yağmurlu, neon ışıklı bir sokak sahnesine yerleştirin. Yüz hatlarını referans görselle aynı tutun.
Kullanım durumu analizi: Birden fazla görüntü modifikasyonu turunda oldukça yüksek bir tutarlılığın korunduğu görülebilir.
Örnek 3: Stil aktarımı ve yüz detaylarının değiştirilmesi
Bir resim yükleyin:
istemi: Yüzü hafifçe keskinleştirin, %6 film greni ekleyin, 16:9'a kırpın. Yüz özelliklerini değiştirmeyin, sağ tarafa hafif bir kenar ışığı ekleyin.
çıktı:
Nano-Muz'un diğer kullanım durumları
1) Kurumsal portreler ve profesyonel portreler
Kullanım: Hızlı bir şekilde tek tip marka portreleri oluşturun (pazarlama, LinkedIn, şirket biyografileri). Nano-Banana, kıyafet, arka plan veya ışıklandırmayı değiştirirken yüzünüzün doğruluğunu korur.
İstem — kıyafet + aydınlatma (düzenle)
Edit the uploaded photo into a professional corporate headshot:
- Replace outfit with a navy single-breasted blazer and white shirt.
- Preserve face shape, eyeglasses, and expression exactly.
- Apply softbox studio lighting (slightly warm), remove harsh shadows.
- Output ratio 4:5 portrait, photorealistic, high detail.
İstem — arka plan değişimi + rötuş
Edit the uploaded image: replace background with a clean light-gray studio backdrop, remove small blemishes, slightly sharpen eyes, and keep all facial proportions. Preserve left ear earring and hairline.
2) E-ticaret ve ürün görselleştirme
Kullanım: Ürünleri yaşam tarzı sahnelerine yerleştirin, farklı açılardan tutarlı ürün çekimleri oluşturun veya renk varyantlarını gösterin.
İstem — sahnedeki ürün (çoklu görüntü birleştirme)
Using Image A (product photo on white) and Image B (cozy living room scene), place the product on the living room coffee table with natural shadows matching the scene. Keep product scale realistic and preserve product texture and labeling.
İstem — renk çeşitleri (düzenle)
Edit the uploaded product image: generate three color variants (forest green, deep navy, and charcoal). Keep product dimensions, seams, and label legible; output as a 3-up grid, photorealistic.
3) Sosyal içerik ve etkileyici pazarlama
Kullanım: Hızlı stil düzenlemeleri, kıyafet değişimleri, mevsimsel kaplamalar veya sosyal platformlar için çoklu formatlı kırpmalar.
İstem — besleme ve hikaye için mevsimsel düzenleme
Edit the uploaded photo: swap casual tee for a chic leather jacket, add subtle golden-hour lighting from top-left, crop a square for feed and a 9:16 vertical for story. Preserve face and sunglasses.
İstem — stilize edilmiş promosyon çeşidi
Edit the uploaded portrait to create a high-contrast editorial style: increase contrast moderately, add film grain, and maintain natural skin texture; preserve facial proportions and jewelry.
4) Karakter/marka varlığı tutarlılığı (maskotlar, tekrar eden karakterler)
Kullanım: Sahneler, kampanyalar veya bölümler boyunca logoları, maskotları veya karakterleri görsel olarak aynı tutun.
İstem — karakter sayfası uygulaması
Reference: character_sheet.png (attached). Key identifiers to preserve exactly across edits: warm olive skin, split-dimple on right cheek, green scarf with gold pin. Create a portrait of the character on a busy café terrace; maintain identifiers and expression.
5) Tarihi fotoğraf onarımı ve renklendirme
Kullanım: Kompozisyonu ve ince yüz ayrıntılarını koruyarak arşiv görüntülerini onarın veya renklendirin.
İstem — renklendir + onar
Edit uploaded black-and-white photo: colorize with natural skin tones based on European 1940s palette, remove scratches and dust, repair torn left border, preserve original composition and facial proportions. Output: high-resolution TIFF-quality.
Hangi gelişmiş yönlendirme teknikleri güvenilirliği artırır?
Kullanım referans çapa noktaları ve mikro kısıtlamalar
Referans noktaları, belirsizliği azaltmak için eklediğiniz kısa ve doğrulanabilir bilgi parçalarıdır: kesin kıyafet isimleri ("lacivert blazer, tek düğmeli, çentikli yaka"), ışık referansları ("Rembrandt aydınlatması") veya kamera terimleri ("50 mm portre lensi, f/2.8"). Mikro kısıtlamalar, modele neleri değiştirmemesi gerektiğini söyler (örneğin, "sağ ön koldaki dövmeleri değiştirmeyin"). Bunlar, modelin özgürlüğünü üretken bir şekilde azaltır ve genellikle sonuç doğruluğunu artırır.
Yineleme döngüsü: sor, değerlendir, iyileştir
- İlk geçiş: kesin ama öz bir komut kullanın.
- Sonuçları değerlendirin: Modelin neyi yanlış yaptığını not edin (örneğin, yüz şeklinin değişmesi, aksesuarının kaybolması).
- Hedefli düzeltme: Önceki sonuca atıfta bulunan kısa bir takip mesajı gönderin ("Son çıktıdaki her şeyi sakla, ancak orijinal sol kulak küpesini tut ve kaşları daha kalın yap"). Nano-Banana'nın konuşma düzenleme yetenekleri, hızlı bir şekilde toparlanmanızı sağlar.
Karmaşık dönüşümler için düzenleme zinciri
Büyük düzenlemeler için, işi tek bir büyük talimat yerine, daha küçük düzenlemelerden oluşan bir zincire bölün. Örnek zincir: (1) arka plan değişimi → (2) kıyafet güncelleme → (3) renk derecelendirme → (4) son rötuş. Bu, her komutun odaklanmasını sağlar ve beklenmedik çapraz etkileri azaltır.
Nano-Banana için istemleri nasıl yapılandırmalıyım? (İstem anatomisi)
İyi görsel uyarıların tutarlı bir yapısı vardır. Aşağıdakileri kullanın: hızlı anatomi kesin, tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek için:
Hızlı anatomi (önerilen sıra)
- Eylem / Hedef — modelin ne olmasını istiyorsun do? (örneğin, "Profesyonel bir portre fotoğrafı oluşturmak için bu özçekimi düzenleyin" veya "Bu iki görüntüyü birleştiren bir ürün yaşam tarzı fotoğrafı oluşturun").
- Konu (lar) — Görseldeki kim veya nedir? Kimliği, yaşı, kişi sayısı, eşya sayısı vb. hakkında ayrıntılı bilgi verin.
- Özellikler — görsel özellikler: giyim, yüz ifadeleri, göz rengi, saç, aksesuarlar.
- Çevre ve Aydınlatma — konum, günün saati, ruh hali aydınlatması, odak uzaklığı, lens ipuçları (“35mm portre”).
- Stil ve Bitiş — fotoğrafik stil (sinematik, stüdyo, film greni, hipergerçek) veya sanat stili (yağlıboya, vektör, çizgi roman).
- Kısıtlamalar / Güvenlik — kaçınılması gereken her şey (logo yok, çıplaklık yok, tıbbi metin yok).
- Tutarlılık belirteci (isteğe bağlı) — birden fazla komutta karakter tanımayı sürdürmek için tekrar kullandığınız kısa bir ifade (örneğin, "'Luna atkısı' karakter referansını kullan").
Karakter tutarlılığı için ipuçları (pratik adımlar)
- Bir "referans ifadesi" kullanın: Her komut istemine konuya bağlı kısa ve benzersiz bir ifade ekleyin (örneğin, "karakter belirteci: 'Maya-blue-jacket'"). Bu ifadeyi tekrar kullanırsanız, model düzenlemeleri aynı karaktere daha güvenilir bir şekilde bağlayacaktır.
- Bağlantılı ayrıntıları ekleyin: ayırt edici, değişmez özellikleri belirtin (örneğin, "sol kaş yarası, sağ yanakta yeşil doğum lekesi") böylece modelin koruması gereken sabit çapa noktaları olur.
- Mümkün olduğunda pozu ve çerçeveyi koruyun: Eğer gerçek bir devamlılık istiyorsanız, kamera açısını/poz açıklamasını komutlar arasında benzer tutun.
- Aynı orijinal görüntüden başlayın: İş akışlarını düzenlerken, her zaman bağlantı noktasıyla aynı kaynak görseli kullanın. Fotoğrafları değiştirmeniz gerektiğinde, orijinal görseli ek girdi olarak ekleyin ve dönüşümü açıklayın.
Yaygın arıza türleri nelerdir ve bunları nasıl düzeltebilirim?
Başarısızlık: Kimlik kayması (konu farklı görünüyor)
Nedeni: model, talep edilen stili aşırı genelleştirdi veya bir kısıtlamayı yanlış yorumladı.
Düzeltmeler: Açık bir "koruma" maddesi ekleyin, orijinal görüntüyü referans olarak ekleyin veya düzenlemeleri daha küçük adımlarla gerçekleştirin ve ara çıktıları doğrulayın.
Başarısızlık: tutarsız destekler veya eller
Nedeni: Eller ve küçük aksesuarlar birçok imaj modeli için tarihsel olarak zorlu bir konudur.
Düzeltmeler: mikro kısıtlamalar ekleyin ("saati sağ bilekte tutun"), küçük öğeler için ayrıntılı bir yakın çekim referansı sağlayın veya yalnızca sorunlu öğeye odaklanan son hedefli düzeltme adımını çalıştırın.
Hata: Aydınlatma veya gölgeler doğal görünmüyor
Nedeni: Büyük düzenlemeler (arka plan değişimi veya büyük yeniden aydınlatma) uyumsuzluklara neden olabilir.
Düzeltmeler: Modelden “sol üstten gelen yönlü ışık, yumuşak gölgeler” ile eşleştirmesini veya istenen ışık referans görüntüsünü sağlamasını isteyin.
Sonuç
Nano-Banana (Gemini 2.5 Flash Görüntü), tüketici sınıfı görüntü düzenleme ve oluşturmada önemli bir adımdır: hızlı, tutarlı ve Google'ın Gemini ekosistemi ve güvenlik araçlarıyla entegredir. En iyi sonuçlar, net, görev odaklı istemlerKimlik tutarlılığına ihtiyaç duyduğunuzda açık koruma talimatları ve hızlı önizlemeleri son renderlardan ayıran aşamalı iş akışları. Model ve ekosistem geliştikçe, hızlı mühendisler test etmeye devam etmeli, sonuçları kaydetmeli ve düzenlemeyi şeffaf ve geri alınabilir hale getiren kullanıcıya yönelik kontroller oluşturmalıdır.
