كيفية استخدام Nano Banana على Google AI Studio و Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # تحميل مفتاح API من ملف .env  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# تحديد النص المطلوب لتوليد الصورة  
prompt = "مشهد مدينة مستقبلية عند الغسق مع أضواء نيون تنعكس على الشوارع المبللة بالمطر"  
# طلب توليد الصورة من Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# استخراج الصورة المولدة وحفظها  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        image.save("generated_image.png")  
        print("تم حفظ الصورة باسم generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# تحميل الصورة الموجودة للتحرير  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# تحديد نص التعديل  
edit_prompt = "باستخدام الصورة المقدمة، أضف لمسة من الطراز القديم، ألوان سيبيا دافئة، وخلفية مشوشة قليلاً"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# معالجة الاستجابة لحفظ الصورة المعدلة  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        edited_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        edited_image.save("edited_image.png")  
        print("تم حفظ الصورة المعدلة باسم edited_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "Generate a new image using the provided portrait as reference. The subject should be smiling and looking directly at the camera, with the same facial features and style."  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[consistency_prompt, base_image]  
)  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        consistent_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        consistent_image.save("consistent_image.png")  
        print("تم حفظ الصورة المتناسقة باسم consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# تحميل عدة صور  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "ادمج الخلفية مع صورة المنتج. ضع المنتج بشكل طبيعي داخل المشهد، مع التأكد من تطابق الإضاءة والظلال."  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[fusion_prompt, background, product]  
)  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        fusion_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        fusion_image.save("fused_image.png")  
        print("تم حفظ الصورة المدمجة باسم fused_image.png")  

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# الخطوة 1: إنشاء صورة بناءً على وصف نصي  
generation_prompt = "غروب هادئ فوق بحيرة ساكنة مع سحب ناعمة وألوان دافئة"  
response_gen = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[generation_prompt]  
)  
for part in response_gen.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        gen_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        gen_image.save("sunset_lake.png")  
        print("تم حفظ الصورة المُنشأة باسم sunset_lake.png")  
# الخطوة 2: تعديل صورة موجودة بإضافة عنصر  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "باستخدام الصورة المقدمة، أضف قاربًا خشبيًا صغيرًا يبحر بلطف على البحيرة الهادئة، مع انعكاسات واقعية."  
response_edit = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, base_image]  
)  
for part in response_edit.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        edited_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        edited_image.save("sunset_lake_boat.png")  
        print("تم حفظ الصورة المعدلة باسم sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["ابدأ: تحديد المتطلبات"]  
    B["اختر المنصة: AI Studio أو Gemini API"]  
    C["تسجيل الدخول والوصول إلى صورة Gemini 2.5 Flash"]  
    D["أدخل وصفًا نصيًا / ارفع صورة"]  
    E["توليد الصورة الأولية"]  
    F["مراجعة الناتج"]  
    G["التكرار: تحسين الوصف أو تعديل الصورة"]  
    H["إنهاء الصورة وحفظ الناتج"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["ابدأ: إعداد البيئة"]  
    B["تثبيت الحزم المطلوبة"]  
    C["تأمين مفتاح API (.env)"]  
    D["كتابة سكربت بايثون باستخدام google-genai"]  
    E["تحديد الوصف النصي و/أو رفع صورة"]  
    F["استدعاء Gemini API للتوليد/التعديل"]  
    G["معالجة الاستجابة واستخراج الصورة"]  
    H["حفظ ومراجعة الناتج"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H