Cum să folosești Nano Banana pe Google AI Studio și Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Încarcă cheia API din fișierul .env  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Definește promptul pentru generarea imaginii  
prompt = "Un peisaj urban futurist la amurg cu lumini neon reflectate pe străzi ude de ploaie"  
# Solicită generarea imaginii de la Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# Extrage și salvează imaginea generată  
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("Imagine salvată ca generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Încarcă imaginea existentă pentru editare  
image_to_edit = Image.open("cale/către/imaginea/ta.png")  
# Definește promptul pentru editare  
edit_prompt = "Folosește imaginea furnizată, adaugă un stil vintage, tonuri calde sepia și un fundal ușor blurat"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# Procesează răspunsul pentru a salva imaginea editată  
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("Imaginea editată a fost salvată ca 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("Imaginea consistentă a fost salvată ca consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Încarcă mai multe imagini  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Combină fundalul cu imaginea produsului. Plasează produsul natural în scenă, asigurându-te că iluminarea și umbrele se potrivesc."  
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("Imaginea fuzionată a fost salvată ca 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"))  
# Pasul 1: Generează o imagine pe baza unui text descriptiv  
generation_prompt = "Un apus liniștit peste un lac calm cu nori pufoși și nuanțe calde"  
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("Imaginea generată a fost salvată ca sunset_lake.png")  
# Pasul 2: Editează o imagine existentă adăugând un obiect  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Folosind imaginea furnizată, inserează o barcă mică de lemn care navighează ușor pe lacul calm, cu reflexii realiste."  
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("Imaginea editată a fost salvată ca sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Start: Definirea cerințelor"]  
    B["Alegerea platformei: AI Studio sau Gemini API"]  
    C["Autentificare și accesare imagine Gemini 2.5 Flash"]  
    D["Introducerea promptului descriptiv / încărcarea imaginii"]  
    E["Generarea imaginii inițiale"]  
    F["Revizuirea rezultatului"]  
    G["Iterare: rafinarea promptului sau editarea imaginii"]  
    H["Finalizarea imaginii și salvarea rezultatului"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Start: Configurarea mediului"]  
    B["Instalarea pachetelor necesare"]  
    C["Securizarea cheii API (.env)"]  
    D["Scrierea scriptului Python folosind google-genai"]  
    E["Definirea promptului și/sau încărcarea imaginii"]  
    F["Apelarea Gemini API pentru generare/editare"]  
    G["Procesarea răspunsului și extragerea imaginii"]  
    H["Salvarea și revizuirea rezultatului"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H