Google AI StudioとGeminiでのNano Bananaの使い方

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # .envファイルからAPIキーを読み込み  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# 画像生成のためのプロンプトを定義  
prompt = "ネオンライトが雨に濡れた通りに反射する、夕暮れの未来的な都市景観"  
# Gemini 2.5 Flash Imageに画像生成をリクエスト  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# 生成された画像を抽出して保存  
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("generated_image.pngとして画像を保存しました")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# 編集する既存の画像を読み込む  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# 編集用のプロンプトを定義  
edit_prompt = "提供された画像を使い、ヴィンテージ風の雰囲気、暖かいセピア調、少しぼかした背景を追加"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# レスポンスを処理して編集済み画像を保存  
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.pngとして編集済み画像を保存しました")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "提供されたポートレートを参照として使用し、新しい画像を生成してください。被写体は笑顔でカメラを直接見ており、顔の特徴とスタイルは同じであること。"  
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("一貫性のある画像をconsistent_image.pngとして保存しました")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# 複数の画像を読み込む  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "背景と商品画像を組み合わせてください。商品がシーン内に自然に配置され、ライティングや影が一致するようにしてください。"  
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("融合画像がfused_image.pngとして保存されました")  

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"))  
# ステップ1：テキストプロンプトに基づいて画像を生成する  
generation_prompt = "穏やかな湖に沈む夕日、柔らかな雲と温かみのある色合い"  
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("生成された画像はsunset_lake.pngとして保存されました")  
# ステップ2：既存の画像にオブジェクトを追加して編集する  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "提供された画像を使い、穏やかな湖に小さな木製のボートを優しく航行させ、リアルな反射を加えてください。"  
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("編集された画像はsunset_lake_boat.pngとして保存されました")  

flowchart TD  
    A["開始：要件定義"]  
    B["プラットフォーム選択：AI Studio または Gemini API"]  
    C["サインインして Gemini 2.5 Flash Image にアクセス"]  
    D["説明的なプロンプト入力／画像アップロード"]  
    E["初期画像を生成"]  
    F["出力結果を確認"]  
    G["反復処理：プロンプトの修正または画像編集"]  
    H["画像を確定し、出力を保存"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["開始：環境設定"]  
    B["必要なパッケージをインストール"]  
    C["APIキーを安全に管理（.envファイル）"]  
    D["google-genaiを使ったPythonスクリプト作成"]  
    E["プロンプト定義および／または画像アップロード"]  
    F["Gemini APIを呼び出し、生成／編集実行"]  
    G["レスポンス処理と画像抽出"]  
    H["出力を保存し、確認"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H