Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image) API کو کیسے استعمال کریں؟

CometAPI
AnnaNov 20, 2025
Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image) API کو کیسے استعمال کریں؟

Nano Banana Pro — سرکاری طور پر Gemini 3 Pro Image — Google/DeepMind کا نیا اسٹوڈیو درجے کا تصویر سازی اور تدوین ماڈل ہے جو جدید ملٹی موڈل reasoning، اعلیٰ معیار کی ٹیکسٹ rendering، multi-image composition، اور اسٹوڈیو سطح کے تخلیقی controls کو یکجا کرتا ہے۔

Nano Banana Pro کیا ہے اور آپ کو اس کی پروا کیوں ہونی چاہیے؟

Nano Banana Pro گوگل کا جدید ترین image-generation اور image-editing ماڈل ہے — “Gemini 3 Pro Image” ریلیز — جو 4K تک اسٹوڈیو معیار کے ساتھ اعلیٰ fidelity، context-aware تصاویر اور تصویر کے اندر موجود متن تیار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ پہلے کے Nano Banana ماڈلز (Gemini 2.5 Flash Image / “Nano Banana”) کا جانشین ہے، جس میں بہتر reasoning، Search grounding (حقیقی دنیا کے حقائق)، زیادہ مضبوط text rendering، اور زیادہ طاقتور local edit controls شامل ہیں۔ یہ ماڈل interactive صارفین کے لیے Gemini app کے اندر دستیاب ہے، اور programmatic access کے لیے آپ standard Gemini API کے ذریعے Nano Banana Pro تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں، لیکن آپ کو مخصوص model identifier (gemini-3-pro-image-preview یا اس کا مستحکم جانشین) منتخب کرنا ہوگا۔

یہ کیوں اہم ہے: Nano Banana Pro صرف خوبصورت تصاویر بنانے کے لیے نہیں بنایا گیا بلکہ معلومات کو بصری شکل دینے کے لیے بھی بنایا گیا ہے — infographics، data-driven snapshots (موسم، کھیل)، text-heavy posters، product mockups، اور multi-image fusions (14 تک input تصاویر اور 5 افراد تک character consistency برقرار رکھتے ہوئے)۔ designers، product teams، اور developers کے لیے accuracy، on-image text، اور programmatic access کا یہ امتزاج ایسے production workflows کھولتا ہے جنہیں پہلے automate کرنا مشکل تھا۔

API کے ذریعے کون سے functions دستیاب ہیں؟

عام API capabilities جو developers کے لیے دستیاب ہوتی ہیں، ان میں شامل ہیں:

  • Text → Image generation (single-step یا multi-step “thinking” composition flows)۔
  • Image editing (local masks، inpainting، style adjustments)۔
  • Multi-image fusion (reference images کو یکجا کرنا)۔
  • Advanced request controls: resolution، aspect ratio، post-processing steps، اور preview modes میں debug/inspectability کے لیے “composition thought” traces۔

Nano Banana Pro کی بنیادی innovations اور functions

زیادہ ہوشیار content reasoning

یہ Gemini 3 Pro کے reasoning stack کا استعمال کرتا ہے تاکہ پیچیدہ، multi-step بصری ہدایات کو سمجھ سکے (مثلاً “اس dataset سے 5-step infographic بنائیں اور bilingual caption شامل کریں”)۔ API ایک “Thinking” mechanism فراہم کرتا ہے جو final output کو بہتر بنانے کے لیے عبوری composition tests تیار کر سکتا ہے۔

یہ کیوں اہم ہے: ایک ہی pass میں prompt → pixel mapping کے بجائے، ماڈل ایک داخلی “thinking” process انجام دیتا ہے جو composition کو بہتر بناتا ہے اور factual grounding کے لیے بیرونی tools (مثلاً Google Search) کو call کر سکتا ہے (مثلاً درست diagram labels یا locale-correct signage)۔ اس سے ایسی تصاویر حاصل ہوتی ہیں جو نہ صرف زیادہ خوبصورت ہوتی ہیں بلکہ infographics، diagrams، یا product mockups جیسے کاموں کے لیے معنوی طور پر بھی زیادہ درست ہوتی ہیں۔

اسے کیسے حاصل کریں: Nano Banana Pro کا “Thinking” ایک کنٹرول شدہ داخلی reasoning/composition pass ہے جس میں ماڈل final image بنانے سے پہلے intermediate visuals اور reasoning traces تیار کرتا ہے۔ API ظاہر کرتا ہے کہ ماڈل دو تک interim frames بنا سکتا ہے اور final image اس chain کا آخری مرحلہ ہوتی ہے۔ production میں یہ composition، text placement، اور layout decisions میں مدد دیتا ہے۔

زیادہ درست text rendering

تصاویر کے اندر قابلِ مطالعہ، localized متن (menus، posters، diagrams) میں نمایاں بہتری آئی ہے۔ Nano Banana Pro image text rendering میں نئی بلندیوں تک پہنچتا ہے:

  • تصاویر کے اندر متن واضح، قابلِ مطالعہ، اور درست املا کے ساتھ ہوتا ہے؛
  • multilingual generation کی حمایت کرتا ہے (بشمول Chinese، Japanese، Korean، Arabic وغیرہ)؛
  • صارفین کو لمبے paragraphs یا multi-line descriptive text براہِ راست تصاویر میں لکھنے کی اجازت دیتا ہے؛
  • automatic translation اور localization دستیاب ہیں۔

یہ کیوں اہم ہے: روایتی طور پر image models کے لیے readable اور اچھی alignment والا متن render کرنا مشکل ہوتا ہے۔ Nano Banana Pro خاص طور پر reliable text rendering اور localization (مثلاً layout برقرار رکھتے ہوئے ترجمہ) کے لیے optimize کیا گیا ہے، جو posters، packaging، یا multi-language ads جیسے حقیقی تخلیقی استعمالات کو ممکن بناتا ہے۔

اسے کیسے حاصل کریں: Text rendering میں بہتری underlying multimodal architecture اور ایسے datasets پر training سے آتی ہے جن میں text-in-image examples پر زور دیا گیا ہو، ساتھ ہی targeted evaluation sets (human evaluations اور regression sets) بھی شامل ہیں۔ ماڈل glyph shapes، fonts، اور layout constraints کو align کرنا سیکھتا ہے تاکہ تصاویر کے اندر قابلِ مطالعہ، localized متن تیار کر سکے — اگرچہ چھوٹا متن اور انتہائی گھنے paragraphs اب بھی error-prone ہو سکتے ہیں۔

زیادہ مضبوط visual consistency اور fidelity

Studio controls (lighting، focus، camera angle، color grading) اور multi-image composition (14 تک reference images، multiple human subjects کے لیے خصوصی allowances کے ساتھ) generated assets میں character consistency (ترمیمات کے دوران ایک ہی شخص/character کو برقرار رکھنا) اور brand identity محفوظ رکھنے میں مدد کرتے ہیں۔ ماڈل native 1K/2K/4K outputs کی حمایت کرتا ہے۔

یہ کیوں اہم ہے: marketing اور entertainment workflows میں مختلف shots اور edits کے درمیان consistent characters کی ضرورت ہوتی ہے۔ ماڈل پانچ افراد تک resemblance برقرار رکھ سکتا ہے اور 14 تک reference images کو ایک single composition میں blend کر سکتا ہے، ساتھ ہی Sketch → 3D Render تیار کر سکتا ہے۔ یہ ad creative، packaging، یا multi-shot storytelling کے لیے مفید ہے۔

اسے کیسے حاصل کریں: Model inputs متعدد تصاویر کو explicit role assignments کے ساتھ قبول کرتے ہیں (مثلاً “Image A: pose”، “Image B: face reference”، “Image C: background texture”)۔ architecture generation کو ان تصاویر پر condition کرتا ہے تاکہ identity/pose/style برقرار رہیں جبکہ transformations (lighting، camera) بھی لاگو ہوں۔

Nano Banana Pro کے performance benchmarks

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) “Text→Image AI benchmarks پر بہترین کارکردگی دکھاتا ہے” اور پہلے کے Nano Banana ماڈلز کے مقابلے میں بہتر reasoning اور contextual grounding کا مظاہرہ کرتا ہے۔ یہ پچھلی releases کے مقابلے میں زیادہ fidelity اور بہتر text rendering پر زور دیتا ہے۔

Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image) API کو کیسے استعمال کریں؟

عملی performance رہنمائی

1K یا رفتار کے لیے optimize کیے گئے “Flash” models کے مقابلے میں 2K/4K high-fidelity renders کے لیے زیادہ latency اور لاگت کی توقع رکھیں۔ اگر throughput/latency نہایت اہم ہیں، تو زیادہ volume کے لیے flash variant (مثلاً Gemini 2.5 Flash / Nano Banana) استعمال کریں؛ quality اور پیچیدہ reasoning tasks کے لیے Nano Banana Pro / gemini-3-pro-image استعمال کریں۔

Developers Nano Banana Pro تک کیسے رسائی حاصل کر سکتے ہیں؟

کون سے endpoints اور models منتخب کریں

Model identifier (preview / pro): gemini-3-pro-image-preview (preview) — جب آپ Nano Banana Pro کی capabilities چاہتے ہوں تو اسے استعمال کریں۔ زیادہ تیز اور کم لاگت والے کام کے لیے gemini-2.5-flash-image (Nano Banana) اب بھی دستیاب ہے۔

استعمال کرنے کی surfaces

  • Gemini API (generativelanguage endpoint): آپ xx تک رسائی کے لیے CometAPI key استعمال کر سکتے ہیں۔ CometAPI، official website کے مقابلے میں زیادہ موزوں قیمت پر وہی API فراہم کرتا ہے۔ image generation کے لیے generateContent پر direct HTTP / SDK calls کریں (مثالیں نیچے دی گئی ہیں)۔
  • Google AI Studio: تیز experimentation اور demo apps remixing کے لیے web surface۔
  • Vertex AI (enterprise): provisioned throughput، billing choices (pay-as-you-go / enterprise tiers)، اور large scale production کے لیے safety filters۔ بڑے pipelines یا batch rendering jobs میں integration کے لیے Vertex استعمال کریں۔

free tier میں استعمال کی ایک محدود حد ہوتی ہے؛ حد سے تجاوز کرنے پر یہ Nano Banana پر واپس چلا جائے گا۔ Plus/Pro/Ultra tiers زیادہ limits اور watermark-free output فراہم کرتے ہیں، جبکہ Ultra کو Flow video tools اور Antigravity IDE میں 4K mode میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

میں Nano Banana Pro کے ساتھ تصویر کیسے generate کروں (مرحلہ وار)؟

1) Gemini app استعمال کرنے کے لیے فوری interactive طریقہ

  1. Gemini کھولیں → Tools → Create images۔
  2. model کے طور پر Thinking (Nano Banana Pro) منتخب کریں۔
  3. ایک prompt درج کریں: subject، action، mood، lighting، camera، aspect ratio، اور وہ تمام متن بیان کریں جو تصویر پر ظاہر ہونا چاہیے۔ مثال:
    “Create a 4K poster of a robotics workshop: a diverse team around a table, blueprint overlay, bold headline ‘Robots in Action’ in sans serif, warm tungsten light, shallow depth of field, cinematic 16:9.”
  4. (اختیاری) fuse کرنے یا references کے طور پر استعمال کرنے کے لیے 14 تک تصاویر upload کریں۔ areas کو local-edit کرنے کے لیے selection/mask tool استعمال کریں۔
  5. generate کریں، پھر natural language کے ساتھ iteration کریں (مثلاً “headline کو نیلا اور top-center align کریں؛ blueprint پر contrast بڑھائیں”)، پھر export کریں۔

2) Gemini image endpoint کو HTTP کے ذریعے بھیجیں

key حاصل کرنے کے لیے آپ کو CometAPI میں log in کرنا ہوگا۔

# save your API key to $CometAPI_API_KEY securely before running

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $CometAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": "Photorealistic 4K image of a yellow banana floating over Earth, studio lighting, cinematic composition. Add bold text overlay: \"Nano Banana Pro\" in top right corner."
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "imageConfig": {
        "resolution": "4096x4096",
        "aspectRatio": "1:1"
      }
    }
  }' \
  | jq -r '.candidates.content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' \
  | base64 --decode > nano_banana_pro_4k.png

یہ sample base64 image payload کو ایک PNG file میں لکھتا ہے۔ generationConfig.imageConfig.resolution parameter 4K output کی درخواست کرتا ہے (جو 3 Pro Image model کے لیے دستیاب ہے)۔

3) image generation کے لیے generateContent پر direct SDK calls

Google SDK install کرنے اور Google authentication حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ Python مثال (text + reference images + grounding):

# pip install google-genai pillow

from google import genai
from PIL import Image
import base64

client = genai.Client()  # reads credentials from env / config per SDK docs

# Read a reference image and set inline_data

with open("ref1.png", "rb") as f:
    ref1_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

prompt_parts = [
    {"text": "Create a styled product ad for a yellow banana-based energy bar. Use studio lighting, shallow DOF. Include a product label with the brand name 'Nano Bar'."},
    {"inline_data": {"mime_type": "image/png", "data": ref1_b64}}
]

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=,
    generation_config={
        "imageConfig": {"resolution":"4096x4096", "aspectRatio":"4:3"},
        # tools can be provided to ground facts, e.g. "google_search"

        "tools": 
    }
)

for part in response.candidates.content.parts:
    if part.inline_data:
        image = part.as_image()
        image.save("product_ad.png")

یہ مثال ایک inline reference image upload کرنے اور google_search کو بطور tool فعال کرتے ہوئے 4K composition کی درخواست دکھاتی ہے۔ Python SDK low-level REST details خود سنبھال لے گا۔

Multi-image fusion اور character consistency

ایسا composite تیار کرنے کے لیے جو مختلف scenes میں ایک ہی شخص کو برقرار رکھے، متعدد inline_data parts (آپ کے photo set سے منتخب شدہ) pass کریں، اور واضح creative instruction دیں کہ ماڈل کو “outputs کے درمیان identity برقرار رکھنی ہے”۔

مختصر عملی مثال — ایک حقیقی prompt اور متوقع flow

Prompt:
"Generate a 2K infographic: 'Q4 Sales by Region 2025' — stacked bar chart with North America 35%, EMEA 28%, APAC 25%, LATAM 12%. Include title top-center, caption with source bottom-right, clean sans-serif labels, neutral palette, vector look, 16:9."

Expected pipeline: app → prompt template + CSV data → prompt میں placeholders replace کریں → image_size=2048x1152 کے ساتھ API call → base64 PNG وصول کریں → asset + provenance metadata محفوظ کریں → اگر ضرورت ہو تو compositor کے ذریعے exact font overlay کریں۔

مجھے production pipeline کیسے design کرنی چاہیے اور safety / provenance کو کیسے handle کرنا چاہیے؟

تجویز کردہ production architecture

  1. Prompt + draft pass (fast model): سستے میں بہت سی کم-resolution variations تیار کرنے کے لیے gemini-2.5-flash-image (Nano Banana) استعمال کریں۔
  2. Selection & refinement: بہترین candidates منتخب کریں، prompts کو refine کریں، اور precision کے لیے inpainting/mask edits لاگو کریں۔
  3. High-fidelity final render: final 2K/4K renders اور postprocessing (upsampling، color grade) کے لیے gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro) call کریں۔
  4. Provenance & metadata: prompt، model version، timestamps، اور SynthID info کو اپنے asset metadata store میں محفوظ کریں — ماڈل SynthID watermark منسلک کرتا ہے اور compliance اور content audit کے لیے outputs کو trace کیا جا سکتا ہے۔

Safety، rights، اور moderation

  • Copyright & rights clearance: ایسا content upload یا generate نہ کریں جو حقوق کی خلاف ورزی کرے۔ user-supplied images یا ایسے prompts کے لیے واضح user confirmations استعمال کریں جو قابلِ شناخت likenesses تخلیق کر سکتے ہوں۔ Google کی Prohibited Use Policy اور model safety filters کا احترام ضروری ہے۔
  • Filtering & automated checks: downstream consumption یا public display سے پہلے generated images کو internal content moderation pipeline (NSFW، hate symbols، political/binding content detection) سے گزاریں۔

میں image editing (inpainting)، multi-image composition، اور text rendering کیسے کروں؟

Nano Banana Pro multimodal editing workflows کی حمایت کرتا ہے: ایک یا زیادہ input images فراہم کریں اور edits کی وضاحت کرنے والی textual instruction دیں (کسی object کو ہٹائیں، آسمان تبدیل کریں، متن شامل کریں)۔ API ایک ہی request میں image + text قبول کرتا ہے؛ ماڈل responses میں interleaved text اور images تیار کر سکتا ہے۔ example patterns میں masked edits اور multi-image blends (style transfer / composition) شامل ہیں۔ text blobs اور binary images کو یکجا کرنے والے contents arrays کے لیے docs دیکھیں۔

Example: Edit (Python pseudo-flow)

from google import genai
from PIL import Image

client = genai.Client()

prompt = "Remove the person on the left and add a small red 'Nano Banana Pro' sticker on the top-right of the speaker"

# contents can include Image objects or binary data per SDK; see doc for exact call

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=,  # order matters: image + instruction

)
# Save result as before

یہ conversational editing آپ کو نتائج کو بار بار adjust کرنے دیتا ہے جب تک آپ production-ready asset تک نہ پہنچ جائیں۔

Node.js example — mask اور multiple references کے ساتھ image edit

// npm install google-auth-library node-fetch
const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
const fetch = require('node-fetch');

const auth = new GoogleAuth({ scopes:  });
async function runEdit() {
  const client = await auth.getClient();
  const token = await client.getAccessToken();
  const API_URL = "https://api.generativemodels.googleapis.com/v1alpha/gemini:editImage";
  const MODEL = "gemini-3-pro-image";

  // Attach binary image content or URLs depending on API.
  const payload = {
    model: MODEL,
    prompt: { text: "Replace background with an indoor studio set, keep subject, add rim light." },
    inputs: {
      referenceImages: [
        { uri: "gs://my-bucket/photo_subject.jpg" },
        { uri: "gs://my-bucket/target_studio.jpg" }
      ],
      mask: { uri: "gs://my-bucket/mask.png" },
      imageConfig: { resolution: "2048x2048", format: "png" }
    },
    options: { preserveIdentity: true }
  };

  const res = await fetch(API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${token.token}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify(payload)
  });
  const out = await res.json();
  console.log(JSON.stringify(out, null, 2));
}
runEdit();

(APIs بعض اوقات Cloud Storage URIs یا base64 image payloads قبول کرتے ہیں؛ exact input formats کے لیے Gemini API docs چیک کریں۔)

CometAPI استعمال کرتے ہوئے images generate اور edit کرنے کے بارے میں معلومات کے لیے، براہِ کرم Guide to calling gemini-3-pro-image ملاحظہ کریں۔

نتیجہ

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) image generation میں production-grade پیش رفت ہے: data کو بصری شکل دینے، localized edits تیار کرنے، اور developer workflows کو طاقت دینے والا ایک tool۔ تیز prototyping کے لیے Gemini app استعمال کریں، production integration کے لیے API استعمال کریں، اور لاگت کو کنٹرول کرنے، safety یقینی بنانے، اور brand quality برقرار رکھنے کے لیے اوپر دی گئی سفارشات پر عمل کریں۔ ہمیشہ حقیقی user workflows کی جانچ کریں اور transparency اور audit کی ضروریات پوری کرنے کے لیے provenance metadata محفوظ کریں۔

جب آپ کو studio-quality assets، composition پر precise control، تصاویر کے اندر بہتر text rendering، اور متعدد references کو ایک مربوط output میں fuse کرنے کی صلاحیت درکار ہو، تو Nano Banana Pro استعمال کریں۔

Developers، CometAPI کے ذریعے Gemini 3 Pro Image( Nano Banana Pro) API تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ آغاز کے لیے، Playground میں CometAPI کی model capabilities دریافت کریں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API guide دیکھیں۔ رسائی سے پہلے، براہِ کرم یقینی بنائیں کہ آپ CometAPI میں log in کر چکے ہیں اور API key حاصل کر لی ہے۔ CometAPI انضمام میں مدد کے لیے official price سے کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے۔

Ready to Go?→ Sign up for CometAPI today !

اگر آپ AI سے متعلق مزید tips، guides، اور news جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں VK، X اور Discord پر follow کریں!

کم لاگت میں اعلیٰ ماڈلز تک رسائی

مزید پڑھیں