Cara Menggunakan Nano Banana di Google AI Studio dan Gemini

dari google import genai

dari PIL import Image

dari io import BytesIO

import os

dari dotenv import load_dotenv


load_dotenv()  # Memuat API key dari file .env

client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))


# Definisikan prompt untuk pembuatan gambar

prompt = "Pemandangan kota futuristik saat senja dengan lampu neon yang memantul di jalanan basah oleh hujan"


# Minta pembuatan gambar dari Gemini 2.5 Flash Image

response = client.models.generate_content(

    model="gemini-2.5-flash-image-preview",

    contents=[prompt]

)


# Ekstrak dan simpan gambar yang dihasilkan

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("Gambar disimpan sebagai generated_image.png")

dari PIL import Image

dari io import BytesIO


# Memuat gambar yang akan diedit

image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")


# Definisikan prompt pengeditan

edit_prompt = "Menggunakan gambar yang diberikan, tambahkan sentuhan gaya vintage, nada sepia hangat, dan latar belakang sedikit buram"


response = client.models.generate_content(

    model="gemini-2.5-flash-image-preview",

    contents=[edit_prompt, image_to_edit]

)


# Proses respons untuk menyimpan gambar yang telah diedit

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("Gambar yang diedit disimpan sebagai edited_image.png")

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "Buat gambar baru menggunakan potret yang diberikan sebagai referensi. Subjek harus tersenyum dan menatap langsung ke kamera, dengan fitur wajah dan gaya yang sama."  
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("Gambar konsisten telah disimpan sebagai consistent_image.png")  

dari PIL import Image  
dari io import BytesIO  
# Muat beberapa gambar  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Gabungkan latar belakang dengan gambar produk. Tempatkan produk secara alami dalam adegan, pastikan pencahayaan dan bayangan sesuai."  
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("Gambar hasil fusi disimpan sebagai fused_image.png")  

dari google impor genai  
dari PIL impor Image  
dari io impor BytesIO  
impor os  
dari dotenv impor load_dotenv  
load_dotenv()  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Langkah 1: Menghasilkan gambar berdasarkan teks prompt  
generation_prompt = "Matahari terbenam yang tenang di atas danau yang tenang dengan awan lembut dan warna hangat"  
response_gen = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[generation_prompt]  
)  
untuk bagian dalam response_gen.candidates[0].content.parts:  
    jika part.inline_data tidak None:  
        gen_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        gen_image.save("sunset_lake.png")  
        print("Gambar yang dihasilkan disimpan sebagai sunset_lake.png")  
# Langkah 2: Mengedit gambar yang sudah ada dengan menambahkan objek  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Menggunakan gambar yang disediakan, sisipkan sebuah perahu kayu kecil yang perlahan berlayar di danau yang tenang, dengan refleksi yang realistis."  
response_edit = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, base_image]  
)  
untuk bagian dalam response_edit.candidates[0].content.parts:  
    jika part.inline_data tidak None:  
        edited_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        edited_image.save("sunset_lake_boat.png")  
        print("Gambar yang diedit disimpan sebagai sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Mulai: Tentukan Kebutuhan"]  
    B["Pilih Platform: AI Studio atau Gemini API"]  
    C["Masuk dan Akses Gemini 2.5 Flash Image"]  
    D["Masukkan Prompt Deskriptif / Unggah Gambar"]  
    E["Hasilkan Gambar Awal"]  
    F["Tinjau Output"]  
    G["Iterasi: Perbaiki Prompt atau Edit Gambar"]  
    H["Finalisasi Gambar dan Simpan Output"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Mulai: Siapkan Lingkungan"]  
    B["Pasang Paket yang Diperlukan"]  
    C["Amankan API Key (.env)"]  
    D["Tulis Skrip Python menggunakan google-genai"]  
    E["Tentukan Prompt dan/atau Unggah Gambar"]  
    F["Panggil Gemini API untuk Generasi/Edit"]  
    G["Proses Respons dan Ekstrak Gambar"]  
    H["Simpan dan Tinjau Output"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H