Ako používať Nano Banana na Google AI Studio a Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Načítanie API kľúča zo súboru .env  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Definovanie promptu pre generovanie obrázka  
prompt = "Futuristické mesto za súmraku s neónovými svetlami odrážajúcimi sa na dažďom zmáčaných uliciach"  
# Požiadavka na generovanie obrázka cez Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# Extrahovanie a uloženie vygenerovaného obrázka  
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("Obrázok bol uložený ako generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Načítanie existujúceho obrázka na úpravu  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# Definovanie promptu pre úpravu  
edit_prompt = "Použi poskytnutý obrázok, pridaj nádych vintage štýlu, teplé sépiové tóny a mierne rozmazané pozadie"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# Spracovanie odpovede a uloženie upraveného obrázka  
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("Upravený obrázok bol uložený ako edited_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "Vytvorte nový obrázok s použitím poskytnutého portrétu ako referencie. Subjekt by sa mal usmievať a pozerať priamo do kamery, so zachovanými črtami tváre a štýlom."  
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("Konzistentný obrázok bol uložený ako consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Načítanie viacerých obrázkov  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Spojte pozadie s obrázkom produktu. Umiestnite produkt prirodzene v scéne tak, aby osvetlenie a tiene boli zladené."  
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("Fúzovaný obrázok bol uložený ako 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"))  
# Krok 1: Vygenerujte obrázok na základe textového popisu  
generation_prompt = "Pokojný západ slnka nad tichým jazerom s jemnými oblakmi a teplými odtieňmi"  
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("Vygenerovaný obrázok bol uložený ako sunset_lake.png")  
# Krok 2: Upravte existujúci obrázok pridaním objektu  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Na poskytnutom obrázku vložte malú drevenú loďku, ktorá pokojne pláva po tichom jazere s realistickými odrazmi."  
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("Upravený obrázok bol uložený ako sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Začiatok: Definovanie požiadaviek"]  
    B["Výber platformy: AI Studio alebo Gemini API"]  
    C["Prihlásenie a prístup k Gemini 2.5 Flash Image"]  
    D["Zadanie popisného promptu / Nahratie obrázka"]  
    E["Generovanie počiatočného obrázka"]  
    F["Kontrola výstupu"]  
    G["Iterácia: Doladenie promptu alebo úprava obrázka"]  
    H["Finalizácia obrázka a uloženie výstupu"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Začiatok: Nastavenie prostredia"]  
    B["Inštalácia potrebných balíčkov"]  
    C["Zabezpečenie API kľúča (.env)"]  
    D["Napísanie Python skriptu s použitím google-genai"]  
    E["Definovanie promptu a/alebo nahranie obrázka"]  
    F["Volanie Gemini API na generovanie/úpravu"]  
    G["Spracovanie odpovede a extrakcia obrázka"]  
    H["Uloženie a kontrola výstupu"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H