Google AI Studio और Gemini पर Nano Banana का उपयोग कैसे करें

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # .env फ़ाइल से API कुंजी लोड करें  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# इमेज जनरेशन के लिए प्रॉम्प्ट परिभाषित करें  
prompt = "बारिश से भीगे रास्तों पर नीयॉन लाइट्स के प्रतिबिंब के साथ एक भविष्यवादी शहर का दृश्य सांझ के समय"  
# Gemini 2.5 Flash Image से इमेज जनरेशन का अनुरोध करें  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# जनरेट की गई इमेज निकालें और सेव करें  
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("Image saved as generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# संपादन के लिए मौजूदा इमेज लोड करें  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# संपादन प्रॉम्प्ट परिभाषित करें  
edit_prompt = "प्रदान की गई इमेज का उपयोग करते हुए, विंटेज स्टाइल, गर्म सेपिया टोन, और हल्का धुंधला बैकग्राउंड जोड़ें"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# रिस्पॉन्स को प्रोसेस करके संपादित इमेज सेव करें  
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("Edited image saved as edited_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "प्रदान किए गए पोर्ट्रेट को संदर्भ के रूप में उपयोग करते हुए एक नई छवि बनाएं। विषय मुस्कुरा रहा हो और सीधे कैमरे की ओर देख रहा हो, चेहरे की समान विशेषताओं और शैली के साथ।"  
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("Consistent image saved as consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# कई छवियां लोड करें  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "पृष्ठभूमि को उत्पाद छवि के साथ मिलाएं। उत्पाद को दृश्य में प्राकृतिक रूप से रखें, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रकाश और छायाएं मेल खाती हों।"  
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("Fused image saved as 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"))  
# चरण 1: एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के आधार पर छवि उत्पन्न करें  
generation_prompt = "एक शांत झील पर एक सौम्य सूर्यास्त जिसमें नरम बादल और गर्म रंग हैं"  
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("Generated image saved as sunset_lake.png")  
# चरण 2: एक मौजूदा छवि में एक वस्तु जोड़कर संपादित करें  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "प्रदान की गई छवि का उपयोग करते हुए, एक छोटा लकड़ी का नाव जो शांत झील पर धीरे-धीरे तैर रहा हो, यथार्थवादी प्रतिबिंबों के साथ, जोड़ें।"  
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("Edited image saved as sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["शुरुआत: आवश्यकताएँ परिभाषित करें"]  
    B["प्लेटफ़ॉर्म चुनें: AI Studio या Gemini API"]  
    C["साइन इन करें और Gemini 2.5 Flash Image तक पहुँचें"]  
    D["वर्णनात्मक प्रॉम्प्ट दर्ज करें / इमेज अपलोड करें"]  
    E["प्रारंभिक इमेज जनरेट करें"]  
    F["आउटपुट की समीक्षा करें"]  
    G["पुनरावृत्ति: प्रॉम्प्ट सुधारें या इमेज संपादित करें"]  
    H["इमेज को अंतिम रूप दें और आउटपुट सेव करें"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["शुरुआत: पर्यावरण सेटअप करें"]  
    B["आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें"]  
    C["API Key सुरक्षित करें (.env)"]  
    D["google-genai का उपयोग करते हुए Python स्क्रिप्ट लिखें"]  
    E["प्रॉम्प्ट परिभाषित करें और/या इमेज अपलोड करें"]  
    F["जनरेशन/एडिटिंग के लिए Gemini API कॉल करें"]  
    G["प्रतिक्रिया प्रक्रिया करें और इमेज निकालें"]  
    H["आउटपुट सेव करें और समीक्षा करें"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H