Hogyan Használjuk a Nano Banana-t a Google AI Studioban és a Gemini-n

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Az API-kulcs betöltése a .env fájlból  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# A kép generálásához használt prompt definiálása  
prompt = "Egy futurisztikus városkép alkonyatkor, neonfényekkel, amelyek visszatükröződnek az esőáztatta utcákon"  
# Kép generálásának kérése a Gemini 2.5 Flash Image modelltől  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# A generált kép kinyerése és mentése  
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("A kép mentve: generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# A szerkesztendő kép betöltése  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# A szerkesztési prompt definiálása  
edit_prompt = "A megadott kép alapján adj hozzá egy kis vintage stílust, meleg sépiás tónusokat és enyhén elmosódott hátteret"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# A válasz feldolgozása és a szerkesztett kép mentése  
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("A szerkesztett kép mentve: 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("A konzisztens kép elmentve consistent_image.png néven")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Több kép betöltése  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Egyesítse a hátteret a termékképpel. Helyezze el a terméket természetesen a jelenetben, ügyelve arra, hogy a világítás és az árnyékok harmonizáljanak."  
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("Az egyesített kép elmentve fused_image.png néven")  

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"))  
# 1. lépés: Kép generálása szöveges utasítás alapján  
generation_prompt = "Egy nyugodt naplemente egy csendes tónál, lágy felhőkkel és meleg árnyalatokkal"  
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("A generált kép elmentve sunset_lake.png néven")  
# 2. lépés: Egy meglévő kép szerkesztése egy objektum hozzáadásával  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "A megadott képet felhasználva egy kis fa hajót helyezzen el, amely finoman siklik a nyugodt tavon, élethű tükröződésekkel."  
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("A szerkesztett kép elmentve sunset_lake_boat.png néven")  

flowchart TD  
    A["Kezdés: Követelmények meghatározása"]  
    B["Platform kiválasztása: AI Studio vagy Gemini API"]  
    C["Bejelentkezés és hozzáférés a Gemini 2.5 Flash Image-hez"]  
    D["Leíró prompt megadása / Kép feltöltése"]  
    E["Kezdeti kép generálása"]  
    F["Eredmény átnézése"]  
    G["Ismétlés: Prompt finomítása vagy kép szerkesztése"]  
    H["Kép véglegesítése és mentése"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Kezdés: Környezet beállítása"]  
    B["Szükséges csomagok telepítése"]  
    C["API kulcs biztonságos tárolása (.env)"]  
    D["Python szkript írása google-genai használatával"]  
    E["Prompt megadása és/vagy kép feltöltése"]  
    F["Gemini API hívása generáláshoz/szerkesztéshez"]  
    G["Válasz feldolgozása és kép kinyerése"]  
    H["Eredmény mentése és ellenőrzése"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H