Google AI Studio와 Gemini에서 Nano Banana 사용하는 방법

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # .env 파일에서 API 키 불러오기  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# 이미지 생성을 위한 프롬프트 정의  
prompt = "네온 불빛이 비치는 비 내리는 거리 위의 미래 도시 풍경, 황혼 무렵"  
# Gemini 2.5 Flash Image 모델로 이미지 생성 요청  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# 생성된 이미지 추출 및 저장  
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.png로 이미지가 저장되었습니다.")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# 편집할 기존 이미지 불러오기  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# 편집용 프롬프트 정의  
edit_prompt = "제공된 이미지를 사용하여 빈티지 스타일, 따뜻한 세피아 톤, 약간 흐릿한 배경을 추가"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# 응답 처리 후 편집된 이미지 저장  
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.png로 편집된 이미지가 저장되었습니다.")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "제공된 인물 사진을 참조하여 새로운 이미지를 생성하세요. 인물은 미소를 짓고 카메라를 직접 바라보며, 동일한 얼굴 특징과 스타일을 유지해야 합니다."  
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("일관성 있는 이미지가 consistent_image.png로 저장되었습니다.")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# 여러 이미지 불러오기  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "배경과 제품 이미지를 결합하세요. 제품이 장면 내에서 자연스럽게 배치되고 조명과 그림자가 일치하도록 해주세요."  
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("합성 이미지가 fused_image.png로 저장되었습니다.")  

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"))  
# 1단계: 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지 생성  
generation_prompt = "잔잔한 호수 위의 평화로운 석양, 부드러운 구름과 따뜻한 색조"  
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("생성된 이미지가 sunset_lake.png로 저장되었습니다.")  
# 2단계: 기존 이미지에 객체 추가하여 편집  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "제공된 이미지를 사용하여 잔잔한 호수 위에 작은 나무 배가 부드럽게 항해하는 모습을 사실적인 반사와 함께 삽입하세요."  
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("편집된 이미지가 sunset_lake_boat.png로 저장되었습니다.")  

flowchart TD  
    A["시작: 요구 사항 정의"]  
    B["플랫폼 선택: AI Studio 또는 Gemini API"]  
    C["로그인 및 Gemini 2.5 Flash 이미지 접속"]  
    D["설명 프롬프트 입력 / 이미지 업로드"]  
    E["초기 이미지 생성"]  
    F["출력물 검토"]  
    G["반복: 프롬프트 수정 또는 이미지 편집"]  
    H["최종 이미지 확정 및 출력 저장"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["시작: 환경 설정"]  
    B["필요한 패키지 설치"]  
    C["API 키 보안 설정 (.env)"]  
    D["google-genai를 활용한 Python 스크립트 작성"]  
    E["프롬프트 정의 및/또는 이미지 업로드"]  
    F["Gemini API 호출하여 생성/편집"]  
    G["응답 처리 및 이미지 추출"]  
    H["출력물 저장 및 검토"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H