Kako koristiti Nano Banana na Google AI Studio i Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Učitaj API ključ iz .env fajla  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Definiši prompt za generisanje slike  
prompt = "Futuristički pejzaž grada u sumrak sa neonskim svetlima koja se reflektuju na kišnim ulicama"  
# Pošalji zahtev za generisanje slike putem Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# Izvuci i sačuvaj generisanu sliku  
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 sačuvana kao generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Učitaj postojeću sliku za uređivanje  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# Definiši prompt za izmenu  
edit_prompt = "Koristeći datu sliku, dodaj vintage stil, tople sepia tonove i blago zamućenu pozadinu"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# Obradi odgovor i sačuvaj izmenjenu sliku  
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("Izmenjena slika je sačuvana kao 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("Dosledna slika je sačuvana kao consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Učitajte više slika  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Kombinujte pozadinu sa slikom proizvoda. Postavite proizvod prirodno u scenu, vodeći računa da osvetljenje i senke budu usklađeni."  
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("Fuzirana slika sačuvana kao 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: Generisanje slike na osnovu tekstualnog upita  
generation_prompt = "Mirni zalazak sunca iznad mirnog jezera sa nežnim oblacima i toplim bojama"  
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("Generisana slika sačuvana kao sunset_lake.png")  
# Korak 2: Izmena postojeće slike dodavanjem objekta  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Koristeći dostavljenu sliku, ubacite malu drvenu čamac koji nežno plovi po mirnom jezeru, sa realističnim odrazima."  
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("Izmenjena slika sačuvana kao sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Početak: Definisanje zahteva"]  
    B["Izbor platforme: AI Studio ili Gemini API"]  
    C["Prijava i pristup Gemini 2.5 Flash Image"]  
    D["Unos opisnog upita / Otprema slike"]  
    E["Generisanje početne slike"]  
    F["Pregled rezultata"]  
    G["Iteracija: Dorada upita ili uređivanje slike"]  
    H["Finalizacija slike i čuvanje rezultata"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Početak: Podešavanje okruženja"]  
    B["Instalacija potrebnih paketa"]  
    C["Obezbeđivanje API ključa (.env)"]  
    D["Pisanje Python skripte koristeći google-genai"]  
    E["Definisanje upita i/ili otpremanje slike"]  
    F["Pozivanje Gemini API za generisanje/uređivanje"]  
    G["Obrada odgovora i izdvajanje slike"]  
    H["Čuvanje i pregled rezultata"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H