Kako uporabljati Nano Banana na Google AI Studio in Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Naloži API ključ iz .env datoteke  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Določi poziv za generiranje slike  
prompt = "Futuristični mestni prizor ob mraku z neonskimi lučmi, ki se odbijajo na ulicah, mokrih od dežja"  
# Zahteva za generiranje slike preko Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# Izvleči in shraniti ustvarjeno sliko  
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("Slika je shranjena kot generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Naloži obstoječo sliko za urejanje  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# Določi poziv za urejanje  
edit_prompt = "Na podlagi priložene slike dodaj pridih vintage stila, tople sepia tone in rahlo zamegljeno ozadje"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# Obdelaj odgovor in shrani urejeno sliko  
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("Urejena slika je shranjena kot edited_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "Ustvari novo sliko z uporabo priloženega portreta kot referenco. Oseba naj se smehlja in gleda neposredno v kamero, z istimi obraznimi potezami in stilom."  
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("Slika s konsistenco je shranjena kot consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Naloži več slik  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Združi ozadje s sliko izdelka. Postavi izdelek naravno v sceno, pri čemer naj osvetlitev in sence sovpadajo."  
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("Združena slika je shranjena kot 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"))  
# Korak 1: Ustvari sliko na podlagi besedilnega poziva  
generation_prompt = "Miren sončni zahod nad mirnim jezerom z nežnimi oblaki in toplimi odtenki"  
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("Ustvarjena slika je shranjena kot sunset_lake.png")  
# Korak 2: Uredi obstoječo sliko z dodajanjem predmeta  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Na podlagi dane slike vstavi majhno leseno barko, ki nežno pluje po mirnem jezeru, z realistično odsevi."  
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("Urejena slika je shranjena kot sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Začetek: Določitev zahtev"]  
    B["Izbira platforme: AI Studio ali Gemini API"]  
    C["Prijava in dostop do Gemini 2.5 Flash Image"]  
    D["Vnos opisnega poziva / naloži sliko"]  
    E["Generiranje začetne slike"]  
    F["Pregled izhoda"]  
    G["Iteracija: Izboljšava poziva ali urejanje slike"]  
    H["Zaključek slike in shranjevanje izhoda"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Začetek: Nastavitev okolja"]  
    B["Namestitev potrebnih paketov"]  
    C["Zavarovanje API ključa (.env)"]  
    D["Pisanje Python skripte z uporabo google-genai"]  
    E["Določitev poziva in/ali nalaganje slike"]  
    F["Klic Gemini API za generiranje/urejanje"]  
    G["Obdelava odziva in ekstrakcija slike"]  
    H["Shranjevanje in pregled izhoda"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H