Kako koristiti Nano Banana na Google AI Studio i Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Učitaj API ključ iz .env datoteke  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Definiraj prompt za generiranje slike  
prompt = "Futuristički gradski pejzaž u sumrak s neonskim svjetlima koja se reflektiraju na mokrim ulicama"  
# Zahtjev za generiranje slike putem Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# Izvuci i spremi generiranu sliku  
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("Slika je spremljena kao generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Učitaj postojeću sliku za uređivanje  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# Definiraj prompt za uređivanje  
edit_prompt = "Koristeći priloženu sliku, dodaj dašak vintage stila, tople sepia tonove i blago zamagljenu pozadinu"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# Obradi odgovor i spremi uređenu sliku  
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("Uređena slika je spremljena kao edited_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "Generiraj novu sliku koristeći priloženi portret kao referencu. Subjekt treba biti nasmijan i gledati izravno u kameru, s istim crtama lica i stilom."  
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("Konzistentna slika spremljena kao consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Učitajte više slika  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Kombinirajte pozadinu sa slikom proizvoda. Prirodno postavite proizvod u scenu, pazeći da osvjetljenje i sjene odgovaraju."  
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("Spojena slika je spremljena kao 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"))  
# Korak 1: Generiranje slike na temelju tekstualnog upita  
generation_prompt = "Mirni zalazak sunca nad jezerom s blagim oblacima i toplim tonovima"  
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("Generirana slika spremljena kao sunset_lake.png")  
# Korak 2: Uređivanje postojeće slike dodavanjem objekta  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Koristeći priloženu sliku, umetnite mali drveni čamac koji lagano plovi po mirnom jezeru, s realističnim odrazima."  
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("Uređena slika spremljena kao sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Početak: Definirajte zahtjeve"]  
    B["Odaberite platformu: AI Studio ili Gemini API"]  
    C["Prijava i pristup Gemini 2.5 Flash Image"]  
    D["Unesite opisni upit / prenesite sliku"]  
    E["Generirajte početnu sliku"]  
    F["Pregledajte rezultat"]  
    G["Iteracija: Doradite upit ili uredite sliku"]  
    H["Finalizirajte sliku i spremite rezultat"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Početak: Postavljanje okruženja"]  
    B["Instalirajte potrebne pakete"]  
    C["Osigurajte API ključ (.env)"]  
    D["Napišite Python skriptu koristeći google-genai"]  
    E["Definirajte upit i/ili prenesite sliku"]  
    F["Pozovite Gemini API za generiranje/uređivanje"]  
    G["Obradite odgovor i izdvojite sliku"]  
    H["Spremite i pregledajte rezultat"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H